La Inteligencia Artificial avanza con fuerza en muchos campos. Se está asentando cómodamente, codo con codo, con las personas que realizan las funciones y tareas implicadas en el ciclo de Cuentas a Pagar.
De acuerdo a la encuesta «Realidad y perspectivas de la IA en España, 2018» realizada por PwC y Microsoft, el 54% de las empresas entrevistadas ya tienen inversiones significativas en IA.
Además, se prevé que ese porcentaje se incremente al 63% en menos de tres años, aunque en este momento la escasez de talento y de un modelo de negocio conveniente, ralenticen el desarrollo de iniciativas en Inteligencia Artificial en las empresas españolas.
Las aplicaciones de la IA al ciclo de Cuentas a Pagar más significativas son la automatización, los algoritmos de machine learning y los servicios cognitivos asociados a la inteligencia de negocio.
¡Sí, los robots ya se han asentado en las empresas! Tienen la intención de hacer más fácil la vida al equipo y los responsables de gestionar el ciclo de Cuentas a Pagar. La buena noticia que trae la automatización es que se encarga de asumir las tareas repetitivas y de poco valor añadido, dejando al Director Financiero y a las personas implicadas en los procesos, las tareas más complejas y estratégicas a las que aplicar “otra” inteligencia.
Así que tranquilidad, los robots nunca serán jefes ni dominarán el ciclo de Cuentas a Pagar. Sin embargo, sí que permiten a las personas del equipo expandirse en su trabajo, dedicar su tiempo a tareas que retan su capacidad de tomar decisiones relevantes y colaborar de manera más estratégica con otros departamentos.
Las soluciones de machine learning también son un gran apoyo para que las empresas resuelvan cuestiones o problemas diversos.
- Hay soluciones dirigidas a detectar anomalías, identificando determinados valores que no están dentro de la tendencia normal y pueden significar que existe un problema, como por ejemplo un cambio en los plazos de entrega.
- Otras soluciones de machine learning sirven para la clasificación, ofreciendo dos o más posibilidades de respuesta. Por ejemplo, sobre las preferencias de forma pago a los proveedores.
- Las soluciones de “clusterización” separan los datos en diferentes grupos o clústeres, permitiendo mejorar su interpretació En el contexto del ciclo de Cuentas a Pagar serían útiles, por ejemplo, para clasificar los proveedores en base a un análisis de riesgo, así como de otras variables.
- Otra aplicación del machine learning es ayudar a resolver predicciones numéricas futuras en base al histórico de datos. Por ejemplo, la predicción de gastos en base a los datos históricos internos y externos.
- Por último, las soluciones de aprendizaje reforzado son algoritmos que aprenden de los resultados obtenidos y deciden cual debe ser la siguiente acción, para que aporte las mayores ventajas o beneficios.
La encuesta citada desvela que para las compañías encuestadas, el análisis predictivo es la aplicación de la IA con más potencial, junto con el reconocimiento por lenguaje y voz.
Esta potencialidad se refuerza cuando la IA y el Big Data se compenetran. Por ejemplo, la aplicación del uso de señuelos (falsificaciones convincentes generadas por un ordenador, “aprendidas” de un conjunto de datos) que se utiliza para el reconocimiento facial, se puede aplicar a la detección de la veracidad o falsedad de facturas digitalizadas, de las que se interpretan sus datos, y completarla con la capacidad de prevenir el fraude.
Otro ejemplo de uso de la robotización, de técnicas de Big Data y de inteligencia de negocio en el ámbito empresarial, es la solución BilliB. Ofrece la gestión digital de descuentos por pronto pago de facturas entre las empresas compradoras con sus proveedores, permitiéndoles automatizar los descuentos en cada periodo de pago y maximizar su rendimiento, pues son proporcionales al momento exacto del pago.
Con el simulador de negocio de BilliB se puede estimar de forma gratuita y en pocos minutos, los ingresos que puede obtener una empresa de cualquier tamaño en función de ciertas variables.
Esta solución SCF (Supply Chain Finance) incorpora además el uso del dinero electrónico para realizar pagos inteligentes, automatizar la liquidación de los pagos y gestionar el domicilio del pago. También utiliza un algoritmo inteligente para rentabilizar al máximo los pagos anticipados a lo largo de la cadena de proveedores, cuando éstos utilizan BilliB a su vez, para gestionar descuentos y pronto pagar a sus proveedores.
La Inteligencia Artificial ya ha empezado a provocar cambios muy disruptivos en los negocios, pero tiene mucho camino por recorrer hasta conseguir resultados imprevisibles. Aplicada al ciclo de Cuentas a Pagar, permitirá liberar a las personas de tareas que apenas aportan valor, asegurar y enriquecer los datos de los proveedores, racionalizar los gastos, mejorar el rendimiento en las relaciones con los proveedores y servirse de la analítica inteligente de datos para que las empresas incrementen su rentabilidad.
Esta tecnología está definiendo el futuro y el 80% de las compañías españolas lo creen así. ¿Tú también lo crees?
