Tres maneras de aplicar la Inteligencia Artificial a los departamentos financieros

Cada vez es más común encontrar artículos en los que se señalan los esfuerzos de muchas compañías en incorporar la Inteligencia Artificial (AI por sus siglas en inglés) y el Aprendizaje Automático (en inglés Machine Learning, ML) para mejorar su negocio y, posiblemente, cambiar la forma en la que estos se llevan a cabo. Sin embargo, aunque la tecnología existe, su adopción masiva puede ser lenta. Un estudio reciente de Dun & Bradstreet señala que menos del 10 % de las compañías utiliza la IA y el ML para gestionar el riesgo.

Algunos pensaran…

“Pero, ¿no consiste la IA en eliminar puestos de trabajo ya que el ordenador se puede programar para realizar las mismas funciones que una persona en una fracción del tiempo que emplea esta? Aunque es cierto que algunos se muestran escépticos y cautelosos con la IA y el ML por esta razón. Honestamente, sus temores son bastante infundados. De hecho, una reciente encuesta realizada por Dun & Bradstreet a los asistentes a la Conferencia y Exposición Mundial de Inteligencia Artificial concluyó que el 40% de las organizaciones que contestaron se encuentran ampliando sus plantillas gracias al desarrollo de la Inteligencia Artificial en sus compañías.

Muchas industrias manufactureras y de servicios de todo el mundo utilizan la IA y el ML con cero amenazas de reemplazar a empleados. En este sentido, un artículo en la publicación Harvard Business Review afirma que las empresas utilizan la IA para mejorar las actividades establecidas entre máquinas. Pero no responsabilidades humanas. Cada día más compañías descubren que estas transacciones, las que ya se realizan por ordenador y máquinas, pueden ser reforzadas con la IA. Por ejemplo, Forbes explica que Landing AI ha desarrollado una herramienta que puede detectar defectos microscópicos que presentan los productos en la cadena de montaje. El objetivo no es otro que ayudar a los encargados de revisar, no los reemplaza. Landing Light utiliza IA «entrenado en volúmenes de imágenes de muestra muy pequeños». Para ver, y luego aprender, dónde existen defectos que una persona no es capaz de detectar.

¿De qué manera ayuda la IA y el ML a los líderes financieros?

Ahora, cuando dirigimos nuestra atención al panorama actual del líder financiero, podemos ver que necesita tomar decisiones calculadas que afectan a cientos de personas en toda la empresa. Estas decisiones se basan en información obtenida de ordenadores para generar el éxito de la compañía. Si su objetivo es capacitar a los empleados para hacer mejor su trabajo y llevar a la empresa al crecimiento y al éxito, la asociación con máquinas, no que ellas gestionen, es la opción correcta.

Hoy en día, los líderes financieros tienen acceso a más datos que nunca y las compañías que implementan tecnologías automatizadas pueden llegar a obtener ganancias sustanciales en cuanto a rendimiento. Y, de esta manera, pasar a liderar su sector.

Si al Big Data se le suma la computación de alta velocidad, además de inteligencia artificial, da como resultado un nuevo potencial de éxito para los líderes financieros. Que están evolucionando para ser capaces de añadir tecnología de vanguardia a su repertorio.

Una vez comprendidos estos factores, existen tres formas distintas en que los líderes financieros pueden utilizar IA y ML para complementar las habilidades de sus equipos:

1. Calcular riesgos financieros

La primera forma en que la IA y el ML pueden ayudar es en evaluar y calificar el riesgo financiero de posibles asociaciones. Se trata de situaciones en las que se le pide a un líder financiero que evalúe el potencial de un socio para ser un impulso o un perjuicio para la salud financiera de su compañía. Como declara Bloomberg: “La habilidad de los modelos de ML de analizar grandes cantidades de datos, financieros y no financieros, con mayor profundidad, puede mejorar las capacidades analíticas en gestión del riesgo”. Por ejemplo, el nuevo rating de fraude de Dun & Bradstreet utiliza el ML para identificar negocios que nunca tendrán la intención de pagar. Los ordenadores pueden calcular más rápido y hacerlo no solo en función de unos pocos criterios, sino de cientos. Son capaces de evaluar continuamente compañías y encontrar tendencias mucho más rápido que anteriores herramientas.

En el proceso, las máquinas también cometerán menos errores y presentarán muchos menos falsos positivos. El uso de estas calificaciones altamente precisas, impulsadas ​​por la IA, ayudará a los líderes financieros a tomar mejores decisiones y determinar con qué compañías deberían asociarse o colaborar para lograr un mayor éxito de la empresa.

2. Colaborar con stakeholders

En segundo lugar, en el mundo de hoy, sabemos que la velocidad lo es todo. Más que recopilar y clasificar los datos que entran en el ecosistema digital, las tecnologías AI y ML pueden ser un catalizador para mejorar la asociación del departamento de finanzas con el resto de la empresa.

De hecho, la inteligencia artificial puede aprovecharse internamente para validar las elecciones realizadas por y entre ciertos departamentos. Hay muchos inputs diferentes de diversas disciplinas que influyen a la hora de tomar decisiones de negocio. La Inteligencia Artificial es fundamental para sintetizar y extraer las diversas contribuciones entre departamentos. Servir de guía a la organización para tomar mejores decisiones y, en última instancia, contribuir a una red de resolución de problemas.

En esencia, la IA puede responder a la pregunta: “¿esa decisión nos ayudó a avanzar?”. Esto le habilita para reafirmar las decisiones tomadas por el líder. Por lo tanto, cuanta más confianza tenga el resto de la empresa en las decisiones de la directiva, más crecerán los roles del equipo de finanzas. Esto puede derivar en un incremento de la influencia del líder financiero en el éxito de la compañía. Con mayor influencia, se podrán tomar mejores decisiones estratégicas que impulsen un crecimiento más rápido de la compañía.

3. Anticipar las necesidades del cliente

Por último, la IA y el ML pueden ayudar a los equipos financieros a desarrollar una mejor comprensión de sus clientes. Al ofrecer un análisis más sólido de la cartera de clientes y al proporcionar información precisa y actualizada de forma automática, la IA brinda a los líderes financieros una mejor perspectiva de las necesidades y la experiencia de los clientes.

Dado que los equipos financieros tienen a menudo acceso a datos vinculados al comportamiento del cliente, pueden identificar oportunidades y asociarse con otras áreas funcionales para impulsar las ventas.

En este sentido, Netflix ha sabido aprovechar la inteligencia artificial para comprender a sus clientes e intentar crear una experiencia personalizada a cambio, un buen criterio de negocio. La compañía documenta el uso de sus productos y sus algoritmos ofrecen recomendaciones para mantener a los clientes ‘enganchados’. Lo que genera lealtad y asegura la retención que se convierte en renovación.

A medida que la empresa aprovecha la inteligencia artificial para desarrollar productos que anticipan las necesidades de los clientes, el equipo de finanzas encabeza la estrategia en torno a las oportunidades que se deben perseguir.

Otras organizaciones deben tomar nota. La inteligencia artificial puede facilitar en gran medida la toma de decisiones, la generación de conocimiento y la optimización de procesos basada en la evidencia. A mayor escala y más rápidamente. Por eso mismo, en lugar de preocuparse por la ‘amenaza’ que podría ser para el trabajo de los humanos, es importante recordar esto. La IA le da a los líderes financieros de hoy una ventaja competitiva que es real.