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¿Cómo se prepara Tesorería para abordar el futuro de las finanzas digitales?

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Tesoreria 4.0 RPA, IA, ML

El actual entorno empresarial de volatilidad, fluctuación en el tipo de cambio, incertidumbre política, nuevas regulaciones y cambios económicos, está creando mayor presión para que la función de tesorería se transforme en un centro de generación de valor para la empresa capaz de proveer información y entendimiento, confiable y al día, que ayude al negocio en la toma de decisiones financieras, al mismo tiempo que reduce los costos y los riesgos financieros y obtiene mayor rendimiento de las inversiones.

La realidad en muchas empresas, es que debido a los silos de información que existen entre los diferentes departamentos y procesos mayormente manuales, Tesorería muchas veces carece de la información completa, confiable y a tiempo sobre las necesidades y compromisos de las áreas funcionales que generan o requieren recursos financieros, lo cual limita sus posibilidades para realizar análisis, planificaciones, tomar decisiones o dar recomendaciones, generar reportes o indicadores confiables ó evitar imprevistos que pueden traducirse en incumplimiento de pagos, pérdida de oportunidades, penalizaciones o incremento en costos financieros.

La transformación de Tesorería hacia una Tesorería más estratégica pasa por la digitalización, y como tal requiere un replanteamiento de la visión y procesos de la función, acompañada de una actualización de la organización y su recurso humano, así como de las herramientas tecnológicas que habilitarán el cambio.

En este blog, hablaremos sobre como tecnologías de la cuarta revolución industrial, como la Automatización Robótica de Procesos (RPA) y la Inteligencia Artificial (AI) con Aprendizaje Automático (ML) son claves para la digitalización de la Tesorería y los beneficios que estas tecnologías pueden aportar. Referimos la publicación Función financiera 4.0. Rediseñar las finanzas para la nueva era digital de PCW, reconocida firma especializada en auditoría, asesoramiento fiscal y legal, consultoría y transacciones, que nos habla del Digital Toolkit Función Financiera 4.0 con las tecnologías clave para gestionar las finanzas corporativas en un entorno empresarial más complejo y tecnológico.

La Automatización Robótica de Procesos (RPA) y la Inteligencia Artificial (AI) con Aprendizaje Automático (ML) al servicio de la gestión de Tesosería

Para quienes se inician en el tema de RPA, AI y/o ML empecemos por refrescar que con RPA nos referimos a robots de software capaces de ejecutar actividades tal como las ejecutaría un humano, siguiendo reglas predefinidas que pueden repetir de manera continua, sin errores y con gran velocidad;  con AI y ML nos referimos a las tecnologías que permiten que los robots RPA realicen actividades que antes se pensaban solo podían ser ejecutadas por los humanos, aplicando inteligencia y entendimiento del lenguaje natural, los robots son capaces de analizar, tomar decisiones,  dar recomendaciones y aprender para ser cada vez más precisos y autónomos. En la gráfica un ejemplo de tareas que pueden realizar los robots de software

Con robots de software con estas capacidades, que trabajan a gran velocidad, 7x24, sin interrupciones, sin errores y generan trazabilidad del trabajo realizado, Tesorería puede automatizar tareas manuales repetitivas que consumen mucho tiempo, y lograr por ejemplo:

Integrar datos

Es frecuente que la data requerida por Tesorería para completar a tiempo sus funciones, reportes o indicadores esté dispersa entre diferentes plataformas o sistemas y tenga que ser extraída manualmente, validada, formateada, consolidada para su uso. Los robots RPA pueden ser programados para acceder con cierta periodicidad a los sistemas, extraer la información y realizar todas las operaciones necesarias para entregar a Tesorería la data preprocesada y lista para su uso.

Obtener datos en tiempo real

Los robots de software pueden extraer datos de sistemas externos y hacerla disponible para el consumo de los sistemas y procesos internos de manera inmediata, por ejemplo tasas de cambio, tasas de interés, precios en la bolsa de valores, registros oficiales ó calificaciones de crédito de los proveedores etc

Conciliar automáticamente

Los robots de software pueden procesar grandes volúmenes de datos en una fracción del tiempo que le tomaría a las personas, pueden extraer datos de múltiples fuentes, identificar las coincidencias, resolver las discrepancias y generar reportes ayudando a minimizar los riesgos que la inconsistencia de datos puede acarrear en las operaciones y decisiones de la empresa.  Recomendamos la lectura de

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Generar conocimiento a partir de los datos

Gracias a la AI y ML, los robots de software pueden analizar grandes volúmenes de datos para identificar patrones de comportamiento y tendencias, predecir comportamientos futuros, anticipar riesgos y dar recomendaciones

Reportes y alertas automatizadas

La programación de los robots puede incluir la generación de reportes con cierta periodicidad y distribución a las personas indicadas. Igualmente se puede programar el envío de alertas cuando se dan ciertas condiciones, por ejemplo : cuando una cuenta alcanza un saldo especificado, el indicador de riesgo de un proveedor o inversión llega a cierto nivel, por vencimiento de contratos, aprobaciones pendientes etc.

Procesar documentos de manera inteligente

Son muchos y variados los documentos que se manejan en Tesorería, desde cheques, comprobantes de pago, facturas, contratos etc., cuyo procesamiento manual consume muchas horas hombre. Los robots inteligentes son capaces de procesar los documentos rápido y con precisión, pueden extraer la data relevante de documentos no-estructurados como correos electrónicos, PDFs, imágenes, etc y entregar data estructurada para su procesamiento por otros sistemas e incluso por otros robots. En Agilice sus procesos automatizando la gestión de documentos puede conocer más detalles.

Participar en ecosistemas digitales

Integrarse e intercambiar datos de manera automatizada, confiable y segura con proveedores y relacionados a través de plataformas que ofrecen servicios digitales, los robots de software pueden realizar las transacciones en las plataformas de terceros tal como lo haría una persona bien sea ejecutando en la interfaz de usuario o accediendo via las APIs habilitadas por el tercero.

Tesoreria 4.0 RPA, AI, ML

De la publicación RPA, cutting through the noise de Zanders, firma independiente de consultoría en el espectro de tesorería, riesgo y finanzas, extraemos estos casos de uso de las tecnologías en Tesorería

Posiciones de caja y previsiones de flujo de caja

Recopilación de datos de varios sistemas y aplicaciones, comprobación de la coherencia en función de los límites, creación y uso compartido de informes con las partes interesadas pertinentes para su revisión o toma de decisiones.

Procesos de pago y extractos bancarios

Donde aún se requieren cargas y descargas manuales de archivos utilizando sistemas EBS o cartas. Los robots de software reducirán el esfuerzo, mantendrán la confidencialidad y dejarán un rastro de auditoría digital que no tiene el manejo manual de archivos de pago.

Procesos financieros de la cadena de suministro

Gestión de actividades relacionadas con informes, recopilación y procesamiento de archivos necesarios de los socios de SCF, recopilación y envío de facturas.

Procesos de financiación comercial

Recopilación y creación de los archivos/plantillas necesarias para los procesos de financiación comercial (órdenes de compra, facturas, formularios) para enviar a los bancos.

Informes (KPI, métricas)

Recopilación de datos de varios sistemas para crear automáticamente informes y paneles.

Controlar y actividades mensuales

Realizar actividades de fin de mes o verificar la contabilidad de fin de mes en función de las tolerancias, limite la consistencia de verificación y la validez de las actividades de fin de mes.

Supervisión de los límites de convenios y contrapartes (brindando advertencias antes del incumplimiento de convenios)

Recopilación de datos de varios sistemas, informes de exposición, índices definidos y alertas de cualquier incumplimiento de límites

Tesoreria 4.0 RPA, AI, ML

Beneficios de la Automatización Inteligente en Tesorería

La Automatización Inteligente, ayuda a las organizaciones de Tesorería altamente dependientes de las actividades manuales que consumen mucho tiempo a transformarse y convertirse en un aliado estratégico del negocio  

Mayor precisión

Los robots de software ejecutan las tareas siempre de la misma manera, reduciendo el riesgo de errores de procesamiento humano y con ML, la precisión mejora en el tiempo gracias a los algoritmos de aprendizaje.

Reducción de tiempos de procesamiento

Los robots reducen drásticamente el tiempo para completar las tareas en comparación con el tiempo que le toma a las personas, lo cual le permite a Tesorería procesar más datos, más rápido y tener la información disponible cuando la necesita.

Visibilidad y control

Las capacidades para integrar múltiples fuentes de datos, tener información actualizada en tiempo-real y disponible 7x24, ayuda a Tesorería a tener una visión más amplia de las operaciones y realizar análisis, proyecciones, tomar decisiones basadas en los datos. Adicionalmente, puede implementar controles automatizados en tiempo real para identificar problemas o riesgos y reaccionar oportunamente.

Aprovechar al máximo de su capital humano

Liberar a las personas de la realización de actividades manuales y/o tediosas, tiene un efecto motivador que a veces es poco considerado y para la organización es la posibilidad de recuperar valiosas horas hombre de su personal, a veces muy calificado y con mucha experiencia, para que atienda otro tipo de actividad que puede generar más valor a la organización. En Impulsando la productividad y la moral de los empleados con Automatización Inteligente hablamos sobre ello.

¿Interesado en llevar a automatización a su gestión de Tesorería?, lo invitamos a conversar y conocer como podemos ayudarlo.

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