Automatización de procesos en tesorería

Por Javier Jiménez, Area Lead en ConVista Spain

Pulsa aquí para descargar el artículo publicado en la revista Nº76 de AUSAPE

Nos encontramos en un mundo en permanente cambio, donde es imprescindible contar con herramientas que permitan no sólo gestionar escenarios de incertidumbre, sino también aprovechar las nuevas oportunidades que estos cambios ofrecen.

Estar preparados para lo nuevo implica repensar los procesos de negocio actuales, con el objetivo de simplificarlos y estandarizarlos. Aquí es donde el departamento de IT toma un rol central para identificar las tecnologías que mejor cubren las necesidades del negocio e invertir en ellas. La tecnología ha avanzado notablemente en estos últimos años, ofreciendo soluciones que hasta hace no mucho eran impensables.

La transformación digital propone soluciones verticales a todos los procesos de la compañía, pero, especialmente en la tesorería, ofrece un salto de calidad notable para la automatización de sus procesos y el análisis predictivo.

De esta forma, el tesorero puede ser la punta de lanza para incorporar a sus procesos internos herramientas que permitan aumentar la eficiencia y productividad de su departamento a partir del uso de la automatización robótica de procesos (RPA) y la inteligencia artificial (IA)

Digitalización de procesos manuales en el área de tesorería

La automatización robótica de procesos (RPA) hace referencia a la capacidad de automatizar tareas repetitivas que requieren mucho esfuerzo manual, tratando de minimizar la intervención humana, reduciendo errores e incidencias. La principal diferencia con la Inteligencia Artificial es que la RPA no es capaz de imitar el juicio humano ni de aprender de la experiencia, por lo tanto, funciona mejor para tareas que son recurrentes y predecibles, como, por ejemplo:

  • Capturar, interpretar y contabilizar las facturas recibidas de proveedores
  • La generación de pagos y comunicación bancaria
  • Conciliación bancaria

El uso de la RPA para realizar este tipo de tareas tiene fundamentalmente dos ventajas. En primer lugar, la reducción de tiempo y coste de los procesos, lo que aumenta la eficiencia. En segundo lugar, además del ahorro asociado al incremento en productividad, el tesorero puede asumir tareas más analíticas y estratégicas, al liberarse de tareas manuales y acelerar su realización.

El uso de RPA en la tesorería: nuevas oportunidades para los tesoreros

Según nuestra experiencia, el mayor desafío a la hora de abordar proyectos de automatización robótica de procesos (RPA) es gestionar el cambio cultural. Las transformaciones más exitosas ocurren cuando la tesorería acepta y está convencida del beneficio potencial de estos cambios. Al delegar las tareas repetitivas en la RPA, los tesoreros pueden contar con más tiempo para dedicarse a tareas de mayor valor. Esto permitirá al tesorero actuar como asesor financiero y proporcionar a la dirección de la empresa datos precisos en los que basar sus futuras decisiones.

Aunque SAP ofrece su propia tecnología RPA (SAP Intelligent Robotic Process Automation), existen en el mercado otros proveedores de software que también son compatibles con SAP. Estas soluciones son capaces de automatizar flujos de trabajo comunes en muy poco tiempo. Por ejemplo, son capaces de gestionar de forma totalmente automática el tratamiento habitual de los archivos Excel que se envían por correo. Esto es, reaccionan a la recepción de correos de remitentes definidos, leen los registros de datos del archivo Excel adjunto, transfieren la información pertinente a SAP ERP y ofrecen al remitente una respuesta con el estado de procesamiento de los registros de datos.

El papel de la inteligencia artificial (IA) en el ecosistema financiero

Generalmente el término Inteligencia Artificial (IA) se asocia con robots, pero en verdad, cuando hablamos de IA, nos referimos a sistemas complejos que, a partir de analizar grandes volúmenes de datos, buscan imitar la inteligencia humana para realizar tareas similares a las nuestras y optimizar el resultado.

Cada vez se utilizan más modelos de IA en el campo de la tesorería, por ejemplo, para evaluar y procesar el riesgo crediticio de nuestros clientes, para detectar anomalías o actividades de fraude a través de modelos predictivos y para analizar diferentes escenarios en el campo de inversiones bursátiles, entre otras.

Información estratégica basada en IA

Disponer de soluciones de análisis predictivos (IA) y simular diferentes escenarios de tesorería a medio y largo plazo, es clave para la toma de decisiones. Sin embargo, para obtener información confiable y predecible, es necesario disponer de información histórica correctamente clasificada.

En este sentido, SAP ofrece varias herramientas que, combinadas entre sí, permiten obtener una planificación a largo plazo. La información pasada, forense, se obtiene a partir de la generación del flujo de fondos por método directo. Esta funcionalidad, permite clasificar todos los flujos de fondo de la compañía por su naturaleza y ser la base para proyectar la planificación a medio y largo plazo.

Esta planificación se puede obtener a partir de SAP Analytics Cloud (SAC). La herramienta ofrece una potente solución analítica en la nube que vincula las capacidades de BI y planificación estratégica colaborativa, con funcionalidades de machine learning y de analíticas predictivas que permiten obtener información detallada y precisa automáticamente.

De esta forma, el tesorero es capaz de analizar datos transaccionales de su ERP y de otros sistemas, que sirvan para ayudar a una toma de decisiones rápida con información basada en Inteligencia Artificial (IA).

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