El 77% de las direcciones financieras utilizan la inteligencia artificial (IA) para optimizar procesos, identificar oportunidades y mejorar la toma de decisiones, revelando su creciente importancia en el sector financiero. Adoptada por más de tres cuartas partes de las direcciones financieras, la IA y el Machine Learning (ML) permiten tomar mejores decisiones en todos los niveles: procesos financieros, servicios al cliente, gestión de riesgos, predicción de presupuestos, mejoramiento de la contratación, racionalización de las compras, detección de fraudes e identificación de oportunidades.
Finalmente, todas las decisiones tomadas por las instituciones financieras pueden ser facilitadas por la inteligencia artificial. Además, estas tecnologías permiten ahorrar un tiempo precioso en algunas tareas que consumen mucho tiempo, sugiriendo un aumento del papel de la IA en el sector financiero.
La adopción de la inteligencia artificial en finanzas
El informe elaborado por Workday revela cifras significativas sobre la adopción de la IA en el sector financiero:
- El 39% de los responsables financieros piensan que la IA va a revolucionar el sector financiero.
- El 40% ven en la IA un medio para aportar más valor estratégico.
- El 30% de ellos piensan que esta tecnología podría aumentar los ingresos y beneficios de su empresa.
- El 26% de los CFO se quejan de la pesadez y la cantidad de tareas administrativas a realizar.
- El 33% no están satisfechos con la percepción de su rol dentro de su empresa.
La implementación de la IA en el sector financiero demuestra ser una fuente de innovación y eficiencia, permitiendo a las empresas tomar decisiones más informadas y mejorar su operativa.
Beneficios de la IA para el sector financiero
A menudo percibido como conservador, el sector financiero ha demostrado ser innovador al adaptar la inteligencia artificial a gran escala. Esta tecnología ofrece multitud de ventajas:
Tomar decisiones más informadas
El sector financiero presenta una multitud de riesgos como fraude, especulación, pérdida de ingresos y estimaciones falsas. Cada decisión puede llevar consecuencias monetarias dramáticas, de ahí la importancia de basarse en información confiable y relevante. La IA puede tratar, limpiar y transformar grandes volúmenes de datos financieros en muy poco tiempo. De igual manera, el análisis predictivo permite anticipar diferentes escenarios basándose en eventos actuales. Esto facilita la prevención de riesgos y la detección de oportunidades, permitiendo a los responsables financieros tomar decisiones más informadas y adoptar una estrategia coherente.
Mejorar la eficiencia operativa
Para limitar los riesgos financieros, se implantan numerosos procedimientos que aumentan significativamente la carga de trabajo de los profesionales de finanzas. La IA permite aligerar esta carga automatizando las tareas más tediosas, como el procesamiento de facturas y presupuestos. En lugar de ingresar cada factura manualmente, la IA puede encargarse en unos segundos, analizando una foto de la factura, extrayendo la información importante y transcribiéndola automáticamente en el software contable.
Esta delegación de tareas repetitivas representa un ahorro de tiempo considerable, permitiendo a los equipos centrarse en su core business y aportar más valor a la empresa. Según una encuesta de OneStream, el 80% de los líderes financieros piensan que la IA aumentará la productividad y la eficiencia de los servicios.
Fidelizar a los clientes
La fidelización del cliente es uno de los principales desafíos del sector financiero. La inteligencia artificial puede llenar vacíos en el servicio al cliente, especialmente la IA generativa aplicada a las finanzas. Por ejemplo, se puede implementar un chatbot para responder a las preguntas más frecuentes de los clientes, permitiendo que los equipos se concentren en problemas más complejos y proporcionen una satisfacción máxima.
Aplicaciones de la IA en finanzas
Hoy en día, la inteligencia artificial se aplica a casi todos los ámbitos del sector financiero. Aquí algunos ejemplos concretos:
- Trading boxs: capaces de analizar series temporales para reaccionar rápidamente a las fluctuaciones en los mercados financieros.
- Dispositivos de «foncier innovant»: combinan la IA, la valorización de datos y las tomas de vista aéreas para detectar fraudes en los impuestos sobre la propiedad.
- Lucha contra el lavado de dinero: algoritmos de clasificación supervisada entrenados para diferenciar transacciones normales de ilícitas y detectar rápidamente esquemas de lavado.
Si bien la IA juega un papel cada vez más importante en el sector financiero, su aplicación requiere competencias técnicas específicas. Los profesionales que utilizan métodos tradicionales pueden ser sobrepasados por estas nuevas tecnologías, por lo que es crucial recurrir a expertos con conocimientos en IA, machine learning y análisis de datos.
