El uso de la Inteligencia Artificial y, en particular, de su variante Machine Learning o Aprendizaje Automático contribuyen a la optimización de la liquidez gracias a que permite ejecutar movimientos de entradas y salidas de flujo de caja de forma automática y en tiempo real.
Procesos como conciliación bancaria, contabilización de asientos contables, escenarios de tesorería, ‘cash pooling’ o un sistema personalizable de alertas y notificaciones son algunos de los casos de automatización de tesorería corporativa que están revolucionando la manera de trabajar de los equipos financieros. Y es que, la automatización de procesos ahorra hasta un 75% trabajo manual administrativo, como vamos a ver.
Para ello, es necesario operar vía APIs. Gracias a la directiva europea PSD2, la regulación permite el acceso de terceros a los datos bancarios a través de las interfaces de programación de aplicaciones conectadas entre los ERPs u otros sistemas de contabilidad y los bancos con los que trabajan. Una conectividad, además, bidireccional.
Este acceso de plataformas en la nube hace posible optimizar procesos financieros de una manera desconocida hasta ahora, ya que ese acceso a los datos es en tiempo real, clave para la automatización de procesos a través de software con algoritmos de inteligencia artificial.
En la actualidad, la mayoría de las empresas no realizan la conciliación bancaria en tiempo real, sino que se ejecuta con cierto decalaje mediante los ficheros de banco (Norma 43, Norma 19, MT940…). A través de las APIs, al disponer de una conectividad bidireccional para mandar eventos de pago y cobro contra los ERPs de manera instantánea es posible realizar esta operativa financiera de manera automática. De este modo, una vez la plataforma subcontratada tiene visibilidad de lo que va a ocurrir en las diferentes cuentas bancarias de la compañía (cobros y pagos), cuando detecte dichos ingresos o gastos podrá o identificar y relacionar dichos movimientos con las previsiones de operaciones en las cuentas y realizar una contabilidad automática de los mismos en su ERP. Sin duda, esta herramienta ahorra muchas horas de labores manuales a los equipos financieros.
Dentro de la conciliación automática podemos optar por la conciliación parcial.En Embat, nuestro equipo de producto e ingeniería trabaja en el desarrollo de un algoritmo de recomendación basado en técnicas de aprendizaje automático capaz de conciliar viendo el histórico y reconociendo patrones de conducta del pasado.
Este reconocimiento de patrones servirá, así mismo, para realizar contabilizaciones parciales, contabilizar un pago que agrupa varias facturas o una factura que se cobra en varios pagos, una tarea financiera que ha sido siempre de una notable complejidad en contabilidad.
"La calve para que estas técnicas funcionen consiste en poder otorgarle una mayor profundidad al dato. Por ejemplo, conseguir extraer datos como la categoría, el comercio, el tipo de pago o identificadores de facturas desde un concepto bancario. Con un mayor número de parámetros, el sistema será capaz de identificar patrones que antes no se podían identificar para poder realizar dichas conciliaciones parciales de manera automatizada.
A través de un motor de conciliación contable apoyado en inteligencia artificial y aprendizaje automático, la contabilización automática sugiere liquidaciones contables y de conciliación, lo que ayuda a los equipos financieros a reducir tiempos en tareas manuales, disminuir errores en contabilidad y evitar picos de trabajo.
A partir del desarrollo de algoritmos avanzados, los sistemas son capaces de entender e interpretar de manera autónoma, sin la ayuda de las personas, la información bancaria para determinar, por ejemplo, cuál es la posición de caja en tiempo real y a futuro y ajustarla u optimizarla automáticamente. Este proceso tiene su aplicación práctica en la creación de flujos de caja automáticos.
La Inteligencia Artificial permite autocategorizar todos los movimientos que se van sucediendo en las diferentes líneas de flujos de caja de la compañía, asignando cada una de las entradas y salidas a las partidas de manera que el sistema pueda crear flujos de caja automáticos sin necesidad de intervención humana. En otras palabras, libera a los equipos financieros de tareas administrativas de poco valor y que en la actualidad representan muchas horas de trabajo manual.
Otra de las bondades de la automatización de los datos es la capacidad de visibilizar diferentes escenarios económicos. A partir de unos parámetros es posible introducir en la solución variables que escenifiquen proyecciones de tal manera que los equipos financieros pueden prever eventualidades y tomar medidas correctivas con anticipación. Nuevamente, es necesario categorizar los parámetros para que las previsiones proyectadas sean lo más realistas posible.
Es imperativo tener una gestión activa de la deuda ante los constantes cambios económicos que vivimos y así poder anticipar vencimientos que aligeren los costes financieros. El pool bancario es un reporte que sirve para tener esa fotografía, pero su actualización requiere días. Nuevamente, es posible automatizarlo y tener ese retrato en tiempo real cuando se requiera. Además de liberar horas, permite optimizar la gestión de la liquidez, lo que, a su vez, lleva a poder negociar mejores condiciones crediticias.
Como se puede comprobar, el uso de algoritmos basados en desarrollos matemáticos, permite automatizar tareas manuales complejas y tediosas. Lo más relevante de estas nuevas posibilidades que se abren es que todas ellas se pueden realizar en tiempo real. Hasta la fecha, las empresas que trabajan con extractos bancarios llevan cierto decalaje en todos estos procesos y operaciones financieras, que no consiguen mitigar totalmente con las herramientas disponibles en el mercado. Este nuevo sistema es lo suficientemente ágil y capaz de absorber toda la información que recibe en tiempo real para poder lanzar las órdenes adecuadas en cada situación de manera que tengan sentido y crear todos los automatismos necesarios.
