Aprendizaje automático para el departamento de finanzas

En el mundo actual que vivimos en constante cambio y en el que los negocios han de enfrentarse a diferentes situaciones, muchas de ellas nunca vividas antes, tenemos claro que la nueva normalidad para el departamento de finanzas es la incertidumbre. Es por ello que, las previsiones continuas y la planificación a largo plazo son vitales en la estrategia financiera de cualquier organización.

En los últimos años, se ha vivido un cambio en la forma de trabajar en los departamentos de finanzas con la adopción de soluciones basadas en la nube. Actualmente, el uso e interés en análisis predictivo y aprendizaje automático (Machine Learning) está creciendo y ya no es una cuestión de si o no, si no de cuándo.

Ya conocemos la importancia de la analítica predictiva en nuestra organización y más en concreto en el departamento de finanzas: La Analítica Predictiva es clave en el proceso de toma de decisiones, al clasificar, automatizar, segmentar y predecir los comportamientos y tendencias.

El análisis predictivo es una categoría de análisis de datos cuyo objetivo es hacer predicciones sobre resultados futuros basados en datos históricos y técnicas analíticas como el modelado estadístico y el aprendizaje automático.

¿Cuál es la diferencia entre Machine Learning y Analítica Predictiva?

El aprendizaje automático es una técnica de IA en la que los algoritmos reciben datos y se procesan sin un conjunto predeterminado de reglas y regulaciones, mientras que el análisis predictivo es el análisis tanto de datos históricos, como de datos externos existentes para encontrar patrones y  reglas de comportamientos”.

IA; Machine Learning

¿Por qué considerar el aprendizaje automático (machine learning) en finanzas?

El creciente interés por el análisis predictivo y el aprendizaje automático en el departamento de finanzas se debe a muchas razones, entre ellas:

  1. Costes operacionales reducidos gracias a la automatización de procesos.
  2. Mayores ingresos gracias a una mejor productividad y una mejor experiencia de usuario.
  3. Generación de escenarios de futuro en base a histórico y detección automática de patrones
  4. Detección de anomalías, mejor cumplimiento y seguridad reforzada.

Gracias a la naturaleza cuantitativa del dominio financiero y a los grandes volúmenes de datos históricos, machine learning está preparado para mejorar muchos aspectos del ecosistema financiero.

-En general, cuantos más datos alimente, más precisos serán los resultados-

Ahora bien, ¿El aprendizaje automático y el análisis predictivo eliminarán toda la incertidumbre del mundo actual? Absolutamente no. Pero estas tecnologías sí ofrecen capacidades que todo equipo financiero necesita tener listo en su arsenal para proporcionar modelos de escenarios futuros.

Estas grandes capacidades de finanzas predictivas requerirán de apoyo de personal técnico, tanto interno como externo a la organización, pero igualmente requerirán a los integrantes de la oficina del CFO de nuevas habilidades en el manejo de herramientas, de datos, de su tratamiento y su interpretación.

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