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La IA puede cambiar las reglas del juego para los tesoreros theinsiderinsight

La innovación debe aplicarse allí donde exista un problema.

Esto es particularmente cierto cuando se trata de la función de tesorería empresarial, donde las pilas de tecnología son cada vez más avanzadas que nunca.

Los tesoreros de hoy deben ser más ágiles en la toma de decisiones, Claudia Villasis Wallraffjefe de tesorería basada en datos en Banco alemándijo a PYMNTS.

“Las empresas necesitan adoptar nuevas tecnologías”, afirmó. “Y con esto no me refiero sólo a adoptar conectividad API, sino también funciones de nube e inteligencia synthetic”.

Si bien los sistemas de gestión de tesorería (TMS) y los sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP) se han centrado tradicionalmente en tareas operativas como la contabilidad y la valoración de instrumentos financieros, el contexto macroeconómico dinámico y el entorno de tasas precise han transformado el cálculo en torno a una gestión de tesorería eficaz y han abierto un nuevo horizonte. de oportunidades e inversión para las empresas.

Los programas de gestión de tesorería existentes con frecuencia no logran contribuir al tipo de toma de decisiones de tesorería que es necesaria para aprovechar las oportunidades de crecimiento que implica el entorno precise.

Como señaló Villasis-Wallraff, incorporar una entidad o una cuenta bancaria en un TMS requiere un esfuerzo de múltiples departamentos, lo que a menudo conduce a decisiones basadas en información parcial. Este escenario subraya la necesidad de que los tesoreros modernos adopten nuevas tecnologías que puedan proporcionar información y datos completos y en tiempo actual.

El impacto de la IA en las funciones de tesorería

Aún así, para los tesoreros, más datos no necesariamente se traducen en mejores pronósticos del flujo de efectivo o toma de decisiones, y ahí es donde entra en juego el papel de la IA.

Una de las aplicaciones más importantes de la IA en tesorería es la previsión del flujo de efectivo, específicamente la previsión directa, explicó Villasis-Wallraff, señalando que los modelos impulsados ​​por la IA pueden predecir cuándo es possible que los clientes realicen pagos analizando el comportamiento pasado y las variables del mercado.

Esta capacidad va más allá de la previsión; La IA también puede empoderar a los tesoreros a la hora de implementar modelos de recomendación para tomar decisiones más eficientes de financiación, cobertura e inversión, añadió. Estos modelos pueden alinearse con el apetito de riesgo y los parámetros de política de una empresa, ofreciendo recomendaciones personalizadas que mejoran los procesos de toma de decisiones.

Pero eso no es todo lo que la IA puede hacer. Villasis-Wallraff destacó otro caso de uso crítico, aunque menos discutido: la categorización de transacciones bancarias. La IA puede automatizar la identificación de transacciones como operativas o no operativas, o salarios, impuestos o pagos a proveedores. Esta automatización puede agilizar las operaciones de tesorería, permitiendo a los tesoreros centrarse en tareas más estratégicas.

El camino a seguir para los equipos de tesorería

Si bien la IA ofrece beneficios sustanciales, integrarla en los flujos de trabajo de tesorería no está exenta de desafíos. Uno de los principales obstáculos es la calidad de los datos, así como los recursos técnicos y de ingeniería para activarlos. Como lo expresó Villasis-Wallraff con respecto a la calidad de los datos, las empresas deben ser conscientes de que “la basura que entra es igual a la basura que sale”.

Los tesoreros deben comenzar a estructurar y recopilar datos de alta calidad para garantizar resultados precisos y confiables del modelo de IA en el futuro. Este enfoque basado en datos puede requerir un cambio cultural dentro de las organizaciones, donde tanto los equipos de finanzas como de tecnología deben trabajar en colaboración.

Para que la IA transforme verdaderamente las funciones de tesorería, los ejecutivos de nivel C deben reconocer el potencial retorno de la inversión que estas tecnologías pueden aportar. Villasis-Wallraff explicó que a medida que las tasas de interés cambien y los pagos instantáneos se vuelvan más frecuentes, aumentarán las demandas sobre los equipos de tesorería, una situación que las empresas deben superar ahora invirtiendo en educación y fomentando una alineación más estrecha entre los equipos de tecnología y finanzas.

“Los accionistas y el nivel C van a empezar a pedir más y a exigir más a sus equipos de tesorería”, dijo, y agregó que de cara al futuro, la capacidad de crear pronósticos de flujo de efectivo operativo sin intervención guide cambiará las reglas del juego para los equipos de tesorería.

Es un futuro en el que Deutsche Financial institution está a la vanguardia de la creación, dijo Villasis-Wallraff, al trabajar en estrecha colaboración con los clientes para desarrollar e implementar soluciones impulsadas por inteligencia synthetic para la previsión del flujo de efectivo y la categorización de transacciones.


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