En las empresas actuales, la tesorería es un pilar fundamental.
Su función es asegurar que las operaciones cotidianas fluyan sin contratiempos y que la empresa pueda cumplir con sus obligaciones financieras a corto y largo plazo.
Tradicionalmente, estas tareas se han basado en métodos manuales y análisis de datos históricos. Este enfoque genera ciertas predicciones que, aunque sí son interesantes, a menudo fallan.
Sin embargo, la revolución tecnológica hizo que buena parte de estos procesos se hiciesen más eficientes, permitiendo a las empresas optimizar sus operaciones y reducir costes.
Pero aún no era suficiente.
La creciente competencia global y la acelerada demanda por productos y servicios personalizados obligaron a las empresas a ir más allá de la mera eficiencia.
Y es aquí donde la inteligencia artificial (IA) está marcando la diferencia.
Gracias a ella, numerosos procesos, antes manuales, se han conseguido eficientar y automatizar de forma significativa.
La IA no solo permite realizar tareas con una precisión y velocidad sin precedentes, sino que también tiene la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos para identificar patrones, predecir tendencias y tomar decisiones informadas en tiempo real.
La IA está transformando todos los ámbitos de nuestro día a día, y la tesorería no es una excepción.
De hecho, es uno de los ámbitos donde mayor cambio se puede aplicar, especialmente en la previsión de caja y la predicción de cobros.
Con su capacidad para procesar enormes volúmenes de datos en tiempo real, aprender de ellos y adaptarse a condiciones cambiantes, la IA supera ampliamente a los métodos tradicionales en términos de precisión y eficiencia.
Donde antes la previsión de caja dependía de la recolección manual de datos y el análisis de patrones históricos, un proceso lento y propenso a errores, la IA ahora automatiza todo este flujo.
La recolección y análisis de datos se realizan de manera continua y en tiempo real, lo que brinda a los tesoreros proyecciones instantáneas y altamente precisas.
Esto elimina el riesgo de errores humanos y permite a las empresas anticiparse a problemas antes de que se conviertan en crisis.
Además, la IA puede detectar patrones y tendencias ocultos, como cambios en los comportamientos de pago de los clientes o fluctuaciones en factores externos como tasas de interés y tipos de cambio.
Al identificar estas señales tempranas, las empresas pueden tomar medidas preventivas de manera proactiva.
Pero lo más destacable es la capacidad de la IA para aprender y mejorar continuamente. Con cada nuevo dato procesado, las predicciones se vuelven más exactas, permitiendo a las empresas ajustar sus estrategias de manera ágil y precisa.
La previsión de caja consiste en estimar el flujo de efectivo futuro, es decir, las entradas y salidas de dinero que la organización espera en un período determinado.
Este proceso permite a las empresas planificar con antelación, asegurando que la empresa siempre dispone de la liquidez necesaria para cubrir sus obligaciones, invertir en oportunidades de crecimiento y mitigar riesgos financieros.
La precisión en la previsión de caja es fundamental, ya que un error en estas estimaciones puede llevar a una falta de liquidez, problemas en la cadena de suministro o incluso la incapacidad para cumplir con los compromisos de pago.
Tradicionalmente, la previsión de caja se ha realizado de manera manual, recopilando datos históricos de diferentes fuentes, como sistemas ERP, cuentas bancarias, y registros de ventas.
Este proceso, aunque efectivo en un entorno estable, es laborioso y está sujeto a errores humanos, lo que puede resultar en proyecciones imprecisas.
Además, estos métodos tradicionales suelen tener dificultades para adaptarse rápidamente a cambios en el mercado o en el comportamiento de los clientes, limitando la capacidad de la empresa para anticiparse a situaciones críticas.
Aquí es precisamente donde la inteligencia artificial (IA) juega un papel transformador.
La IA permite automatizar el proceso de previsión de caja, recopilando y analizando datos de múltiples fuentes de manera continua y en tiempo real.
Esta automatización ahorra tiempo, reduce el riesgo de errores y, además, mejora significativamente la precisión de las previsiones.
Al analizar datos históricos junto con datos actuales y factores externos como tasas de interés, fluctuaciones del mercado y tendencias económicas, la IA puede generar proyecciones mucho más precisas y detalladas.
Esto permite a las empresas no solo anticipar sus necesidades de liquidez con mayor exactitud, sino también reaccionar rápidamente a cambios imprevistos en su entorno financiero.
La predicción de cobros es la capacidad de anticipar cuándo y cuánto se recibirá de los clientes en función de las facturas pendientes.
Mantener un flujo de caja saludable depende en gran medida de la precisión con la que una empresa pueda prever estas entradas de dinero.
Si una empresa no puede predecir con exactitud cuándo sus clientes pagarán, corre el riesgo de enfrentar problemas de liquidez que pueden afectar su capacidad para cumplir con sus propias obligaciones, como pagar a proveedores, empleados y otros gastos operativos.
La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado la predicción de cobros al permitir un análisis mucho más profundo y detallado de los datos relevantes.
Las herramientas basadas en IA pueden procesar grandes volúmenes de datos históricos, combinándolos con información en tiempo real y factores externos, como cambios en el mercado o en la economía, para generar predicciones mucho más precisas.
Al utilizar algoritmos de machine learning, la IA puede identificar patrones en el comportamiento de pago de los clientes que serían difíciles de detectar manualmente, como la probabilidad de retrasos en pagos en función de ciertas condiciones económicas o la tendencia de un cliente a pagar con más rapidez o retraso en determinados periodos.
Existen varias herramientas y técnicas basadas en la IA, que pueden mejorar la eficiencia y precisión de la tesorería.
Los modelos de machine learning pueden analizar datos históricos, tendencias estacionales, y otros factores externos (como cambios en el mercado o eventos económicos) para generar previsiones de flujo de caja más precisas.
Estos modelos aprenden y se ajustan continuamente a medida que reciben nuevos datos, mejorando su precisión con el tiempo.
Embat, como plataforma de gestión de tesorería corporativa que incorpora IA, automatiza procesos esenciales como la conciliación bancaria, la gestión de liquidez y la previsión de caja, reduciendo errores humanos y ahorrando tiempo. Además, proporciona análisis en tiempo real y recomendaciones basadas en datos históricos, lo que permite a las empresas tomar decisiones financieras más informadas.
Con nuestra plataforma, hemos desarrollado soluciones específicas que integran la IA, lo que ha permitido mejorar la precisión en la previsión de flujos de caja, optimizar el capital circulante y automatizar procesos clave. Una de las funcionalidades más innovadoras es la predicción de pago de facturas con IA, que anticipa las fechas de pago de clientes y proveedores basándose en patrones históricos de comportamiento, facilitando una mejor gestión del flujo de caja.
Por otro lado, con el uso de IA generativa de Google Cloud, hemos logrado automatizar más del 90% de los asientos contables, lo que permite a los equipos financieros ahorrar hasta 10 horas semanales en tareas operativas como la conciliación y contabilidad bancaria. Esta automatización reduce significativamente la carga de trabajo manual, liberando a los equipos financieros para centrarse en actividades estratégicas que realmente agregan valor.
Los chatbots impulsados por IA pueden interactuar con los equipos de finanzas para proporcionar información rápida y precisa sobre el estado de la tesorería, responder preguntas sobre transacciones, y sugerir acciones basadas en análisis de datos.
Las herramientas que utilizan IA para analizar los patrones de pago de los clientes, identificando comportamientos que pueden predecir retrasos en los pagos o impagos. Esto permite a las empresas actuar preventivamente, ya sea mediante recordatorios automáticos, renegociación de términos o ajustes en la estrategia de cobranza.
HighRadius, por ejemplo, ofrece soluciones de predicción de cobro que utilizan IA para prever qué facturas están en riesgo de impago y para optimizar los procesos de cobranza.
Algunas herramientas de IA pueden analizar transacciones financieras en tiempo real para identificar patrones sospechosos o inusuales que podrían indicar fraude.
Estos sistemas aprenden continuamente de cada transacción, mejorando su capacidad para detectar fraudes con el tiempo.
Las herramientas basadas en IA que ofrecen recomendaciones en tiempo real para la toma de decisiones financieras.
Estas herramientas pueden analizar múltiples escenarios de flujo de caja y sugerir acciones óptimas, como el mejor momento para invertir o cómo estructurar financiamientos.
Algunas herramientas como SigFig utiliza la IA para ofrecer asesoramiento financiero personalizado, analizando la situación financiera de la empresa y sugiriendo inversiones o estrategias de ahorro.
La IA, aplicada al ámbito de la tesorería, ha demostrado ser un avance significativo en la gestión financiera, especialmente en lo que respecta a la previsión de caja y la predicción de cobros.
Gracias a las capacidades avanzadas de análisis de datos y modelado predictivo, la IA permite a las empresas anticiparse con mayor precisión a sus necesidades de liquidez, optimizando así la planificación financiera.
Esta tecnología reduce el margen de error en las previsiones, mejora la toma de decisiones estratégicas y permite una gestión más eficiente de los recursos financieros, lo que resulta en una mayor estabilidad y solvencia empresarial.
