Ocho casos de uso de la inteligencia artificial generativa en las finanzas

1. Elaboración y resumen de informes financieros

Los estados financieros y los resúmenes de desempeño pueden ser documentos complejos. La inteligencia artificial generativa puede resumir los puntos clave y llamar la atención sobre elementos que, de otro modo, podrían pasar desapercibidos.

También puede colaborar en la redacción de informes, ajustando el lenguaje y el tono para que los informes resuenen con diferentes públicos como ejecutivos, inversionistas o empleados.

No obstante, los informes deben ser revisados por humanos para verificar su precisión, ya que la inteligencia artificial generativa puede cometer errores fácticos.

2. Presupuestación y previsión

Durante mucho tiempo, los departamentos financieros han utilizado análisis predictivos y otras herramientas analíticas para generar escenarios presupuestarios, pero normalmente es necesario definir esos escenarios con claridad.

La inteligencia artificial generativa puede crear múltiples escenarios presupuestarios basados en datos históricos, y probar distintos contextos económicos sin necesidad de parámetros estrictamente definidos.

La previsión basada en inteligencia artificial puede permitir a los directores financieros tomar decisiones mejor fundamentadas.

3. Gestión de gastos

Las compañías de tarjetas de crédito suelen clasificar los estados de cuenta en categorías de gasto. Los departamentos financieros pueden hacer lo mismo de manera más sofisticada, mediante el uso de inteligencia artificial generativa entrenada con datos históricos.

La capacidad de esta tecnología para clasificar grandes volúmenes de gastos puede facilitar la identificación de anomalías y costos innecesarios por parte del personal financiero.

4. Preparación fiscal y cumplimiento normativo

La inteligencia artificial generativa puede ayudar a crear documentación precisa y detallada con registros de auditoría claros para revisiones regulatorias. Además, las herramientas de inteligencia artificial pueden monitorear cambios en las leyes fiscales y ofrecer recomendaciones de acción en caso de que se modifiquen.

En ciertos casos, incluso podría preparar declaraciones e informes fiscales que cumplan con la normativa vigente. Sin embargo, la revisión por parte de expertos humanos sigue siendo esencial.

5. Toma de decisiones estratégicas

Las aplicaciones de inteligencia artificial generativa para la planificación de escenarios son similares a las de presupuestación y previsión, pero en este caso simula una gama de posibilidades futuras, como interrupciones en la cadena de suministro o cambios macroeconómicos.

Puede sugerir estrategias de mitigación personalizadas, lo que ayudaría a los directores financieros a tomar mejores decisiones.

6. Detección y prevención del fraude

La inteligencia artificial generativa aprende a partir de grandes volúmenes de datos históricos y es experta en la detección de anomalías.

Sus capacidades pueden servir para detectar y prevenir fraudes, así como para identificar nuevos patrones de actividad, como cambios en los hábitos de consumo de los clientes o nuevas condiciones económicas, lo cual puede ser útil para anticipar tendencias.

7. Fusiones y adquisiciones (F&A)

Uno de los procesos más largos que puede emprender un equipo financiero es el análisis de diligencia debida para una posible fusión o adquisición. Este proceso implica revisar numerosos documentos que abarcan varios años.

La capacidad de la inteligencia artificial generativa para resumir informes y datos financieros e identificar puntos clave puede resultar valiosa en estos casos. También puede destacar oportunidades y riesgos en posibles escenarios de F&A.

8. Formación y documentación para empleados

Cada empresa tiene sus propios procedimientos y directrices, y los procedimientos financieros pueden ser especialmente detallado.
La inteligencia artificial generativa puede desarrollar módulos de formación para empleados y actualizar automáticamente las políticas financieras a medida que evolucionan, además de personalizar cada módulo de formación según el puesto de trabajo.

Donald Farmer es estratega de datos con más de treinta años de experiencia, incluyendo su labor como líder de equipo de producto en Microsoft y Qlik. Asesora a clientes globales en estrategias de datos, analítica, inteligencia artificial e innovación, con experiencia que abarca desde grandes tecnológicas hasta empresas emergentes. Vive en una casa experimental en el bosque cerca de Seattle.