Juan Pablo Baldoni

Co-Founder en BlueDraft y Creatribe

12 minutos de lectura

En los tiempos actuales, los equipos de finanzas enfrentan constantes desafíos en sus dinámicas de trabajo, y los mismos están siendo contemplados en sus proyectos de inversión en tecnologías diversas.

Además, Finanzas ya no solo es un departamento de operaciones y control, también son capaces de dar mayor competitividad a las compañías y de detectar nuevas oportunidades de negocios. Para lograr estos aportes se apalancan fuertemente en nuevas tecnologías, pero ello no equivale a ser más dependientes de IT en cuanto a sus decisiones de inversión en estas herramientas, ya que muchas de estas decisiones las toman directamente desde el área de Finanzas.

Estas tecnologías emergentes, son aquellas que tienen un potencial de generar un efecto disruptivo en las organizaciones, que pueden modificar su status quo, y aportar algo diferente e innovador a los negocios. 

Si bien las mismas son muchas y de variado uso, lógicamente hemos dejado afuera algunas que podrían merecer artículos propios, tales son los casos de BlockChain, Privacidad Diferencial, Supremacía Cuántica, donde las máquinas resolverán problemas con cierta simpleza respecto a hoy, y por otro lado Internet descentralizada imposible de hackear, o el Dinero Digital para nombrar algunas más. 

En este caso, solo elegimos tecnologías emergentes, las cuales entendemos están más a la mano de los equipos de finanzas, y ya están siendo utilizadas por muchos. Aparecen constantemente nuevos avances en estas tecnologías, y a pesar de que las áreas de finanzas intentan adoptar rápidamente las mismas, es casi imposible implementar todas juntas en periodos cortos de tiempos, por ello, las empresas deciden a partir de la correlación existente entre los recursos disponibles y los beneficios posibles de obtener en lo inmediato. 

Algunos de los beneficios buscados son la mejora en la calidad de los datos, la mejora en sus procesos de trabajo optimizando los mismos, minimización de errores, reducción de costos, mejoras en sus analíticas, mejoras en sus modelos de forecasting, etc.

A continuación comentamos algunas de estas tecnologías, las cuales pueden apoyar el crecimiento de las empresas, a partir de la transformación de las áreas financieras con el objetivo de lograr mayor competitividad en los negocios.

Cloud ERP

Todas las empresas en los últimos años han comenzado a incorporar servicios de software en la nube. Muchos de estos negocios han adoptado naturalmente estas tecnologías, pero muchos otros fueron resistentes por mucho tiempo. 

La mayoría de las empresas tradicionales o conservadoras no ven un valor agregado en el uso de los Cloud ERPs y son escépticos en cuanto a sus beneficios. En particular, los CFO están preocupados por la madurez funcional de estas soluciones, los costos de implementación, las regulaciones de privacidad y seguridad, y el control directo de cada transacción y/o proceso configurado.

Pero a medida que los vendedores de estas soluciones aumentan, la oferta mejora. Más CFOs aceptan analizar la posibilidad de migrar sus soluciones tradicionales para seguir buscando la mejora continua en su gestión. 

A simple vista, migrar a la nube su ERP no es imposible, pero es difícil y suele ser complicado dependiendo del tipo de empresa. Si se trata de una startup es casi natural optar por este tipo de soluciones, pero para una empresa con cierta cantidad de años en el mercado, le suele resultar más difícil, especialmente si se ejecuta más de un sistema transaccional en su operatoria.

Es por esto que cuanto más grande sea la empresa, y más dependencias de una casa matriz, más difícil se hace el proceso de cambio porque habrá más circuitos que modelizar, más usuarios, y más integraciones con otros software ya existentes en la empresa. Siempre será importante ser consciente que se puede ganar y perder con estos cambios, y que no existe la solución ideal

Por ello aconsejamos a aquellas empresas en proceso de cambio de su ERP, que evalúen la opción del servicio en la nube, porque podrán obtener grandes beneficios, como ser la reducción de los costos en relación con una implementación On Premise, menor necesidad y dependencia de personal técnico, la tranquilidad de saber que hay un equipo por detrás para mantener el sistema funcionando, obtener mayor flexibilidad en ciertos cambios y recibir todo el beneficio de formar parte de una comunidad que continuamente aporta mejoras al sistema, y por último, la alta disponibilidad que tienen estos servicios, sin importar locación ni dispositivos usados.

Para que se implemente con éxito, tengan en cuenta que puede llevar tiempo para que todos se familiaricen en cómo usarlo correctamente. Los mayores obstáculos son hacer que los usuarios dejen de usar procesos ad hoc y recurran a los procesos predefinidos en la funcionalidad del nuevo sistema.

Algunos proveedores enunciados en el último Magic Quadrant de Gartner para el segmento Cloud ERP for Product-Centric Midsize Enterprises, son: Infor, Oracle, Microsoft, SAP, Epicor, entre otros.

Otras opciones para implementaciones pequeñas, pueden ser, siempre dependiendo de los recursos disponibles, los mismos vendedores del segmento medio, o alternativas como Colppy, Xubio, Contabilium, QuickBook, Bitrix, Odoo, entre otros. 

AI para finanzas

La Inteligencia Artificial (AI) todavía está dando los primeros pasos en el mundo de las áreas de Finanzas, pero ya son muchos los que están sacando provecho de la tecnología. A medida que mejora la cantidad y calidad de los datos junto con su potencial de análisis, la inteligencia artificial nos permite focalizarnos en encontrar soluciones a los problemas críticos de los departamento de finanzas. 

%

más rápido

Según un estudio del Enterprise Strategy Group y Oracle, las organizaciones que están adoptando AI y otras tecnologías emergentes en finanzas y operaciones, están aumentando sus ganancias anuales un 80% más rápido.

%

de aumento de productividad

Por otro lado, según indica la consultora Accenture, para el año 2035, la Inteligencia Artificial tendrá el poder de aumentar la productividad de las empresas en un 40% o más. La integración de la AI en los sistemas de información permitirán generar ahorros significativos en costos, tiempo y procesos de forma rápida.

Además, el “Emerging Technologies: The competitive edge for finance and operations,” (700 líderes de finanzas encuestados en 13 países), dice que tecnologías emergentes como AI han superado el punto de inflexión de la adopción y están creando una ventaja competitiva significativa para sus organizaciones.

La AI nos permitirá tomar decisiones en forma rápida y con mayor confianza. Por un lado, puede automatizar y priorizar los procesos rutinarios de toma de decisiones para que el equipo de Finanzas pueda decidir dónde focalizarse. Por otro lado, permite reducir costos y también mejorar la experiencia de nuestros clientes, logrando mejorar la retención de ellos en nuestra cartera, y reduciendo la mora e incobrabilidad.

También mediante el uso de algoritmos, la AI permite mejorar las capacidades de empleados para asesorar mejor a los clientes, y también permitir a los clientes auto asesorarse respecto a nuestros servicios. Esto permite reducciones de costos muy grandes.

Entre los principales hallazgos del estudio de Oracle, también se destacan beneficios de reducción de errores en los datos en un 37% promedio. El 72% dice tener tener una mejor comprensión del rendimiento general del negocio. Y el 83% de los ejecutivos cree que la AI automatizará por completo los procesos de cierre financiero en los próximos cinco años.

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reducción de errores en los datos

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mejor comprensión del rendimiento general del negocio

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cree que la AI automatizará por completo los procesos de cierre financiero

En el mercado existen múltiples soluciones basadas en AI. Sin embargo, para sacarle provecho a esta tecnología hay que contar con el equipo capacitado para aprovechar todo el análisis potencial a darle a los datos y también contar con un portfolio amplio de soluciones a fin de lograr integridad en las mismas.

El portfolio de AI ampliado al cual podría apuntarse a futuro, tiene herramientas del tipo: 

  • Machine Learning: para analizar datos, encontrar patrones comunes, clasificar datos, o hacer predicciones para aprovechar oportunidades ocultas a simple vista. Sirve también para predecir flujos de fondos futuros, hacer rating crediticio o analizar la potencial contingencia con los clientes, incobrabilidades, fraudes, etc.
  • Deep Learning: subconjunto del Machine Learning, se basa en la forma de pensar del cerebro humano. Las redes neuronales trabajan en capas, una capa de input que recibe los datos, capas ocultas que calculan los datos, y la última capa que los analiza. Sirve para analizar datos multidimensionales como la voz, los videos o las imágenes. 
  • Natural Language Processing: permitirá a los equipos de finanzas analizar grandes volúmenes de texto. El NLP puede ser usado para lectura de documentos e identificación de errores, verificación de información en los documentos digitales, identificación de usuarios, aprobaciones, comprender mejor las consultas de los clientes, entre otras.

Automatización de procesamiento robótico (RPA)

La RPA es la tecnología que permite por medio de la configuración adecuada de un software, lograr que un “robot” emule e integre las acciones de una interacción humana en otros sistemas digitales a fin de ejecutar un proceso comercial u operativo.

Es por esto que puede ayudar a racionalizar el cierre de reporting financiero. Los CFOs y sus equipos pueden usarla para automatizar procesos que requieren mucho tiempo, como la presentación de informes, que implica juntar, consolidar, filtrar, extraer y limpiar manualmente los datos. 

Otra área donde los departamentos de finanzas están utilizando RPA es para reemplazar parte del proceso de evaluación de proveedores y sus altas, que generalmente significa un laborioso proceso de investigación, validación y actualización de datos. 

Un CFO también puede usar RPA para evaluar a su equipo y así comprender cómo completan su trabajo. Esto es crucial para crear una mejor experiencia para los empleados, ya que el CFO tendrá una visión de cómo estos hacen su trabajo y qué está funcionando funcionado y qué no.

Sumando más usos que un área de Finanzas puede darle a esta tecnología, agregamos las comparativas automáticas de precios en pujas o licitaciones entre diferentes proveedores, validaciones de las condiciones de un contrato contra las facturas que efectivamente terminan emitiendo los proveedores. Otro uso muy frecuente es la conciliación de los envíos los cuales se cruzan contras los pedidos realizados a fin de validar que efectivamente se entregue lo pedido y facturado. También hay varios usos más relacionados con automatizaciones de datos, limpieza de los mismos, e integración a los reportes a enviar a accionistas y entes de compliance.

FP&A (Financial Planning and Analytics)

 

El Financial Planning & Analytics (FP&A) es una práctica existente desde siempre, pero con las nuevas tecnologías emergentes se potencia más allá de dar cumplimiento a los entes de compliance, y solicitudes concretas de los accionistas. Esta práctica está siendo muy apalancada por la evolución de estas tecnologías emergentes, y en gran parte, muestran el resultado final de todo el esfuerzo realizado por las áreas de Finanzas en hacer más competitivo el negocio.

En el mundo del FP&A se integran los procesos de presupuestación, forecasting y análisis financiero que respaldan la salud financiera y la estrategia de negocio de una organización. Las Finanzas permiten entender el total del negocio ya que es el área integradora de la información de la empresa, al fin y al cabo, lo que sucede en la empresa, termina reflejado en la contabilidad y en los flujos de fondos.

A raíz de esto la disciplina FP&A combina un análisis en profundidad de los datos operativos y financieros para ayudar a alinear los procesos y estrategias de negocios con los objetivos financieros, y para evaluar el progreso hacia esos objetivos, por ello la importancia de complementar análisis tradicionales con AI, Machine Learning, Big Data, RPA, y el mundo cloud.

También se basa en gran medida en el análisis horizontal y vertical de nuestros reportes financieros, también en aplicar estadística para medir y planificar nuestras operaciones tanto desde la mirada de los ingresos como así también de los costos, gastos y proyectos de inversión. 

Al final del proceso, estas herramientas nos permiten usar datos históricos, que al aplicarles técnicas estadísticas, nos habilitan pronosticar a futuro y calcular el impacto financiero. Las técnicas de cálculo, tanto del presente como de las proyecciones futuras, usan variables internas y externas, tendencias demográficas, macro y microeconómicas, así como una evaluación subjetiva y cualitativa de quienes intervienen en el análisis de los resultados.

Estas tecnologías buscan resolver los típicos problemas de las áreas financieras, promoviendo un ámbito colaborativo entre los participantes, reduciendo errores en la integración de los datos y su consolidación, aumentando la confianza en los datos que analizamos, y potenciando su análisis.

¿Por qué implementar una solución de FP&A? 

En el contexto actual, con tanta volatilidad en los mercados, con las cadenas de pagos frenadas, es necesario disponer de herramientas que complementen los excels y reportes estándares de los ERP que definitivamente son limitados y no alcanzan. 

Además, las proyecciones, re presupuestaciones y simulaciones de escenarios, deben poder responder a las necesidades del negocio y dar respuestas en tiempo y forma a la mesa directiva, esto se logra con la integración de tecnología desarrollada a tal fin.

Buscando la solución a ello, las tecnologías emergentes, sobre todo en entornos cloud, permiten rápidas implementaciones a muy bajo costo, buscando resolver las tareas repetitivas del equipo, y volcando estos tiempos a analizar datos. También estos servicios cloud incluyen muchas buenas prácticas ya integradas a los modelos, que permiten absorberlas por parte de la empresa y sacarle provecho. Sin embargo, esto no invalida que sean absolutamente adaptables a los requerimientos y modelos de negocio, sobre todo porque así lo demanda un mercado tan volátil.

No hay dudas que todas las áreas de Finanzas, a la corta o a la larga, terminarán impulsando algunas de estas tecnologías en sus compañías. ¡Les deseamos muchos éxitos!

BLUEDRAFT

no me gustópoco interesanteinteresantemuy interesanterecomendable (10 votes, average: 4,80 out of 5)
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Juan Pablo Baldoni

Co-Founder en BlueDraft y Creatribe

12 minutos de lectura

En los tiempos actuales, los equipos de finanzas enfrentan constantes desafíos en sus dinámicas de trabajo, y los mismos están siendo contemplados en sus proyectos de inversión en tecnologías diversas.

Además, Finanzas ya no solo es un departamento de operaciones y control, también son capaces de dar mayor competitividad a las compañías y de detectar nuevas oportunidades de negocios. Para lograr estos aportes se apalancan fuertemente en nuevas tecnologías, pero ello no equivale a ser más dependientes de IT en cuanto a sus decisiones de inversión en estas herramientas, ya que muchas de estas decisiones las toman directamente desde el área de Finanzas.

Estas tecnologías emergentes, son aquellas que tienen un potencial de generar un efecto disruptivo en las organizaciones, que pueden modificar su status quo, y aportar algo diferente e innovador a los negocios. 

Si bien las mismas son muchas y de variado uso, lógicamente hemos dejado afuera algunas que podrían merecer artículos propios, tales son los casos de BlockChain, Privacidad Diferencial, Supremacía Cuántica, donde las máquinas resolverán problemas con cierta simpleza respecto a hoy, y por otro lado Internet descentralizada imposible de hackear, o el Dinero Digital para nombrar algunas más. 

En este caso, solo elegimos tecnologías emergentes, las cuales entendemos están más a la mano de los equipos de finanzas, y ya están siendo utilizadas por muchos. Aparecen constantemente nuevos avances en estas tecnologías, y a pesar de que las áreas de finanzas intentan adoptar rápidamente las mismas, es casi imposible implementar todas juntas en periodos cortos de tiempos, por ello, las empresas deciden a partir de la correlación existente entre los recursos disponibles y los beneficios posibles de obtener en lo inmediato. 

Algunos de los beneficios buscados son la mejora en la calidad de los datos, la mejora en sus procesos de trabajo optimizando los mismos, minimización de errores, reducción de costos, mejoras en sus analíticas, mejoras en sus modelos de forecasting, etc.

A continuación comentamos algunas de estas tecnologías, las cuales pueden apoyar el crecimiento de las empresas, a partir de la transformación de las áreas financieras con el objetivo de lograr mayor competitividad en los negocios.

Cloud ERP

Todas las empresas en los últimos años han comenzado a incorporar servicios de software en la nube. Muchos de estos negocios han adoptado naturalmente estas tecnologías, pero muchos otros fueron resistentes por mucho tiempo. 

La mayoría de las empresas tradicionales o conservadoras no ven un valor agregado en el uso de los Cloud ERPs y son escépticos en cuanto a sus beneficios. En particular, los CFO están preocupados por la madurez funcional de estas soluciones, los costos de implementación, las regulaciones de privacidad y seguridad, y el control directo de cada transacción y/o proceso configurado.

Pero a medida que los vendedores de estas soluciones aumentan, la oferta mejora. Más CFOs aceptan analizar la posibilidad de migrar sus soluciones tradicionales para seguir buscando la mejora continua en su gestión. 

A simple vista, migrar a la nube su ERP no es imposible, pero es difícil y suele ser complicado dependiendo del tipo de empresa. Si se trata de una startup es casi natural optar por este tipo de soluciones, pero para una empresa con cierta cantidad de años en el mercado, le suele resultar más difícil, especialmente si se ejecuta más de un sistema transaccional en su operatoria.

Es por esto que cuanto más grande sea la empresa, y más dependencias de una casa matriz, más difícil se hace el proceso de cambio porque habrá más circuitos que modelizar, más usuarios, y más integraciones con otros software ya existentes en la empresa. Siempre será importante ser consciente que se puede ganar y perder con estos cambios, y que no existe la solución ideal

Por ello aconsejamos a aquellas empresas en proceso de cambio de su ERP, que evalúen la opción del servicio en la nube, porque podrán obtener grandes beneficios, como ser la reducción de los costos en relación con una implementación On Premise, menor necesidad y dependencia de personal técnico, la tranquilidad de saber que hay un equipo por detrás para mantener el sistema funcionando, obtener mayor flexibilidad en ciertos cambios y recibir todo el beneficio de formar parte de una comunidad que continuamente aporta mejoras al sistema, y por último, la alta disponibilidad que tienen estos servicios, sin importar locación ni dispositivos usados.

Para que se implemente con éxito, tengan en cuenta que puede llevar tiempo para que todos se familiaricen en cómo usarlo correctamente. Los mayores obstáculos son hacer que los usuarios dejen de usar procesos ad hoc y recurran a los procesos predefinidos en la funcionalidad del nuevo sistema.

Algunos proveedores enunciados en el último Magic Quadrant de Gartner para el segmento Cloud ERP for Product-Centric Midsize Enterprises, son: Infor, Oracle, Microsoft, SAP, Epicor, entre otros.

Otras opciones para implementaciones pequeñas, pueden ser, siempre dependiendo de los recursos disponibles, los mismos vendedores del segmento medio, o alternativas como Colppy, Xubio, Contabilium, QuickBook, Bitrix, Odoo, entre otros. 

AI para finanzas

La Inteligencia Artificial (AI) todavía está dando los primeros pasos en el mundo de las áreas de Finanzas, pero ya son muchos los que están sacando provecho de la tecnología. A medida que mejora la cantidad y calidad de los datos junto con su potencial de análisis, la inteligencia artificial nos permite focalizarnos en encontrar soluciones a los problemas críticos de los departamento de finanzas. 

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más rápido

Según un estudio del Enterprise Strategy Group y Oracle, las organizaciones que están adoptando AI y otras tecnologías emergentes en finanzas y operaciones, están aumentando sus ganancias anuales un 80% más rápido.

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de aumento de productividad

Por otro lado, según indica la consultora Accenture, para el año 2035, la Inteligencia Artificial tendrá el poder de aumentar la productividad de las empresas en un 40% o más. La integración de la AI en los sistemas de información permitirán generar ahorros significativos en costos, tiempo y procesos de forma rápida.

Además, el “Emerging Technologies: The competitive edge for finance and operations,” (700 líderes de finanzas encuestados en 13 países), dice que tecnologías emergentes como AI han superado el punto de inflexión de la adopción y están creando una ventaja competitiva significativa para sus organizaciones.

La AI nos permitirá tomar decisiones en forma rápida y con mayor confianza. Por un lado, puede automatizar y priorizar los procesos rutinarios de toma de decisiones para que el equipo de Finanzas pueda decidir dónde focalizarse. Por otro lado, permite reducir costos y también mejorar la experiencia de nuestros clientes, logrando mejorar la retención de ellos en nuestra cartera, y reduciendo la mora e incobrabilidad.

También mediante el uso de algoritmos, la AI permite mejorar las capacidades de empleados para asesorar mejor a los clientes, y también permitir a los clientes auto asesorarse respecto a nuestros servicios. Esto permite reducciones de costos muy grandes.

Entre los principales hallazgos del estudio de Oracle, también se destacan beneficios de reducción de errores en los datos en un 37% promedio. El 72% dice tener tener una mejor comprensión del rendimiento general del negocio. Y el 83% de los ejecutivos cree que la AI automatizará por completo los procesos de cierre financiero en los próximos cinco años.

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reducción de errores en los datos

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mejor comprensión del rendimiento general del negocio

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cree que la AI automatizará por completo los procesos de cierre financiero

En el mercado existen múltiples soluciones basadas en AI. Sin embargo, para sacarle provecho a esta tecnología hay que contar con el equipo capacitado para aprovechar todo el análisis potencial a darle a los datos y también contar con un portfolio amplio de soluciones a fin de lograr integridad en las mismas.

El portfolio de AI ampliado al cual podría apuntarse a futuro, tiene herramientas del tipo: 

  • Machine Learning: para analizar datos, encontrar patrones comunes, clasificar datos, o hacer predicciones para aprovechar oportunidades ocultas a simple vista. Sirve también para predecir flujos de fondos futuros, hacer rating crediticio o analizar la potencial contingencia con los clientes, incobrabilidades, fraudes, etc.
  • Deep Learning: subconjunto del Machine Learning, se basa en la forma de pensar del cerebro humano. Las redes neuronales trabajan en capas, una capa de input que recibe los datos, capas ocultas que calculan los datos, y la última capa que los analiza. Sirve para analizar datos multidimensionales como la voz, los videos o las imágenes. 
  • Natural Language Processing: permitirá a los equipos de finanzas analizar grandes volúmenes de texto. El NLP puede ser usado para lectura de documentos e identificación de errores, verificación de información en los documentos digitales, identificación de usuarios, aprobaciones, comprender mejor las consultas de los clientes, entre otras.

Automatización de procesamiento robótico (RPA)

La RPA es la tecnología que permite por medio de la configuración adecuada de un software, lograr que un “robot” emule e integre las acciones de una interacción humana en otros sistemas digitales a fin de ejecutar un proceso comercial u operativo.

Es por esto que puede ayudar a racionalizar el cierre de reporting financiero. Los CFOs y sus equipos pueden usarla para automatizar procesos que requieren mucho tiempo, como la presentación de informes, que implica juntar, consolidar, filtrar, extraer y limpiar manualmente los datos. 

Otra área donde los departamentos de finanzas están utilizando RPA es para reemplazar parte del proceso de evaluación de proveedores y sus altas, que generalmente significa un laborioso proceso de investigación, validación y actualización de datos. 

Un CFO también puede usar RPA para evaluar a su equipo y así comprender cómo completan su trabajo. Esto es crucial para crear una mejor experiencia para los empleados, ya que el CFO tendrá una visión de cómo estos hacen su trabajo y qué está funcionando funcionado y qué no.

Sumando más usos que un área de Finanzas puede darle a esta tecnología, agregamos las comparativas automáticas de precios en pujas o licitaciones entre diferentes proveedores, validaciones de las condiciones de un contrato contra las facturas que efectivamente terminan emitiendo los proveedores. Otro uso muy frecuente es la conciliación de los envíos los cuales se cruzan contras los pedidos realizados a fin de validar que efectivamente se entregue lo pedido y facturado. También hay varios usos más relacionados con automatizaciones de datos, limpieza de los mismos, e integración a los reportes a enviar a accionistas y entes de compliance.

FP&A (Financial Planning and Analytics)

 

El Financial Planning & Analytics (FP&A) es una práctica existente desde siempre, pero con las nuevas tecnologías emergentes se potencia más allá de dar cumplimiento a los entes de compliance, y solicitudes concretas de los accionistas. Esta práctica está siendo muy apalancada por la evolución de estas tecnologías emergentes, y en gran parte, muestran el resultado final de todo el esfuerzo realizado por las áreas de Finanzas en hacer más competitivo el negocio.

En el mundo del FP&A se integran los procesos de presupuestación, forecasting y análisis financiero que respaldan la salud financiera y la estrategia de negocio de una organización. Las Finanzas permiten entender el total del negocio ya que es el área integradora de la información de la empresa, al fin y al cabo, lo que sucede en la empresa, termina reflejado en la contabilidad y en los flujos de fondos.

A raíz de esto la disciplina FP&A combina un análisis en profundidad de los datos operativos y financieros para ayudar a alinear los procesos y estrategias de negocios con los objetivos financieros, y para evaluar el progreso hacia esos objetivos, por ello la importancia de complementar análisis tradicionales con AI, Machine Learning, Big Data, RPA, y el mundo cloud.

También se basa en gran medida en el análisis horizontal y vertical de nuestros reportes financieros, también en aplicar estadística para medir y planificar nuestras operaciones tanto desde la mirada de los ingresos como así también de los costos, gastos y proyectos de inversión. 

Al final del proceso, estas herramientas nos permiten usar datos históricos, que al aplicarles técnicas estadísticas, nos habilitan pronosticar a futuro y calcular el impacto financiero. Las técnicas de cálculo, tanto del presente como de las proyecciones futuras, usan variables internas y externas, tendencias demográficas, macro y microeconómicas, así como una evaluación subjetiva y cualitativa de quienes intervienen en el análisis de los resultados.

Estas tecnologías buscan resolver los típicos problemas de las áreas financieras, promoviendo un ámbito colaborativo entre los participantes, reduciendo errores en la integración de los datos y su consolidación, aumentando la confianza en los datos que analizamos, y potenciando su análisis.

¿Por qué implementar una solución de FP&A? 

En el contexto actual, con tanta volatilidad en los mercados, con las cadenas de pagos frenadas, es necesario disponer de herramientas que complementen los excels y reportes estándares de los ERP que definitivamente son limitados y no alcanzan. 

Además, las proyecciones, re presupuestaciones y simulaciones de escenarios, deben poder responder a las necesidades del negocio y dar respuestas en tiempo y forma a la mesa directiva, esto se logra con la integración de tecnología desarrollada a tal fin.

Buscando la solución a ello, las tecnologías emergentes, sobre todo en entornos cloud, permiten rápidas implementaciones a muy bajo costo, buscando resolver las tareas repetitivas del equipo, y volcando estos tiempos a analizar datos. También estos servicios cloud incluyen muchas buenas prácticas ya integradas a los modelos, que permiten absorberlas por parte de la empresa y sacarle provecho. Sin embargo, esto no invalida que sean absolutamente adaptables a los requerimientos y modelos de negocio, sobre todo porque así lo demanda un mercado tan volátil.

No hay dudas que todas las áreas de Finanzas, a la corta o a la larga, terminarán impulsando algunas de estas tecnologías en sus compañías. ¡Les deseamos muchos éxitos!

BLUEDRAFT

no me gustópoco interesanteinteresantemuy interesanterecomendable (10 votes, average: 4,80 out of 5)
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Juan Pablo Baldoni

Co-Founder en BlueDraft y Creatribe

12 minutos de lectura

En los tiempos actuales, los equipos de finanzas enfrentan constantes desafíos en sus dinámicas de trabajos, y los mismos están siendo contemplados en sus proyectos de inversión en tecnologías diversas.

Además, Finanzas ya no solo es un departamento de operaciones y control, también son capaces de dar mayor competitividad a las compañías y de detectar nuevas oportunidades de negocios. Para lograr estos aportes se apalancan fuertemente en nuevas tecnologías, pero ello no equivale a ser más dependientes de IT en cuanto a sus decisiones de inversión en estas herramientas, ya que muchas de estas decisiones las toman directamente desde el área de Finanzas.

Estas tecnologías emergentes, son aquellas que tienen un potencial de generar un efecto disruptivo en las organizaciones, que pueden modificar su status quo, y aportar algo diferente e innovador a los negocios. 

Si bien las mismas son muchas y de variado uso, lógicamente hemos dejado afuera algunas que podrían merecer artículos propios, tales son los casos de BlockChain, Privacidad Diferencial, Supremacía Cuántica, donde las máquinas resolverán problemas con cierta simpleza respecto a hoy, y por otro lado Internet descentralizada imposible de hackear, o el Dinero Digital para nombrar algunas más. 

En este caso, solo elegimos tecnologías emergentes, las cuales entendemos están más a la mano de los equipos de finanzas, y ya están siendo utilizadas por muchos. Aparecen constantemente nuevos avances en estas tecnologías, y a pesar de que las áreas de finanzas intentan adoptar rápidamente las mismas, es casi imposible implementar todas juntas en periodos cortos de tiempos, por ello, las empresas deciden a partir de la correlación existente entre los recursos disponibles y los beneficios posibles de obtener en lo inmediato. 

Algunos de los beneficios buscados son la mejora en la calidad de los datos, la mejora en sus procesos de trabajo optimizando los mismos, minimización de errores, reducción de costos, mejoras en sus analíticas, mejoras en sus modelos de forecasting, etc.

A continuación comentamos algunas de estas tecnologías, las cuales pueden apoyar el crecimiento de las empresas, a partir de la transformación de las áreas financieras con el objetivo de lograr mayor competitividad en los negocios.

Cloud ERP

Todas las empresas en los últimos años han comenzado a incorporar servicios de software en la nube. Muchos de estos negocios han adoptado naturalmente estas tecnologías, pero muchos otros fueron resistentes por mucho tiempo. 

La mayoría de las empresas tradicionales o conservadoras no ven un valor agregado en el uso de los Cloud ERPs y son escépticos en cuanto a sus beneficios. En particular, los CFO están preocupados por la madurez funcional de estas soluciones, los costos de implementación, las regulaciones de privacidad y seguridad, y el control directo de cada transacción y/o proceso configurado.

Pero a medida que los vendedores de estas soluciones aumentan, la oferta mejora. Más CFOs aceptan analizar la posibilidad de migrar sus soluciones tradicionales para seguir buscando la mejora continua en su gestión. 

A simple vista, migrar a la nube su ERP no es imposible, pero es difícil y suele ser complicado dependiendo del tipo de empresa. Si se trata de una startup es casi natural optar por este tipo de soluciones, pero para una empresa con cierta cantidad de años en el mercado, le suele resultar más difícil, especialmente si se ejecuta más de un sistema transaccional en su operatoria.

Es por esto que cuanto más grande sea la empresa, y más dependencias de una casa matriz, más difícil se hace el proceso de cambio porque habrá más circuitos que modelizar, más usuarios, y más integraciones con otros software ya existentes en la empresa. Siempre será importante ser consciente que se puede ganar y perder con estos cambios, y que no existe la solución ideal

Por ello aconsejamos a aquellas empresas en proceso de cambio de su ERP, que evalúen la opción del servicio en la nube, porque podrán obtener grandes beneficios, como ser la reducción de los costos en relación con una implementación On Premise, menor necesidad y dependencia de personal técnico, la tranquilidad de saber que hay un equipo por detrás para mantener el sistema funcionando, obtener mayor flexibilidad en ciertos cambios y recibir todo el beneficio de formar parte de una comunidad que continuamente aporta mejoras al sistema, y por último, la alta disponibilidad que tienen estos servicios, sin importar locación ni dispositivos usados.

Para que se implemente con éxito, tengan en cuenta que puede llevar tiempo para que todos se familiaricen en cómo usarlo correctamente. Los mayores obstáculos son hacer que los usuarios dejen de usar procesos ad hoc y recurran a los procesos predefinidos en la funcionalidad del nuevo sistema.

Algunos proveedores enunciados en el último Magic Quadrant de Gartner para el segmento Cloud ERP for Product-Centric Midsize Enterprises, son: Infor, Oracle, Microsoft, SAP, Epicor, entre otros.

Otras opciones para implementaciones pequeñas, pueden ser, siempre dependiendo de los recursos disponibles, los mismos vendedores del segmento medio, o alternativas como Colppy, Xubio, Contabilium, QuickBook, Bitrix, Odoo, entre otros. 

AI para finanzas

La Inteligencia Artificial (AI) todavía está dando los primeros pasos en el mundo de las áreas de Finanzas, pero ya son muchos los que están sacando provecho de la tecnología. A medida que mejora la cantidad y calidad de los datos junto con su potencial de análisis, la inteligencia artificial nos permite focalizarnos en encontrar soluciones a los problemas críticos de los departamento de finanzas. 

Según un estudio del Enterprise Strategy Group y Oracle, las organizaciones que están adoptando AI y otras tecnologías emergentes en finanzas y operaciones, están aumentando sus ganancias anuales un 80% más rápido.

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más rápido

Por otro lado, según indica la consultora Accenture, para el año 2035, la Inteligencia Artificial tendrá el poder de aumentar la productividad de las empresas en un 40% o más. La integración de la AI en los sistemas de información permitirán generar ahorros significativos en costos, tiempo y procesos de forma rápida.

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de aumento de productividad

Además, el “Emerging Technologies: The competitive edge for finance and operations,” (700 líderes de finanzas encuestados en 13 países), dice que tecnologías emergentes como AI han superado el punto de inflexión de la adopción y están creando una ventaja competitiva significativa para sus organizaciones.

La AI nos permitirá tomar decisiones en forma rápida y con mayor confianza. Por un lado, puede automatizar y priorizar los procesos rutinarios de toma de decisiones para que el equipo de Finanzas pueda decidir dónde focalizarse. Por otro lado, permite reducir costos y también mejorar la experiencia de nuestros clientes, logrando mejorar la retención de ellos en nuestra cartera, y reduciendo la mora e incobrabilidad.

También mediante el uso de algoritmos, la AI permite mejorar las capacidades de empleados para asesorar mejor a los clientes, y también permitir a los clientes auto asesorarse respecto a nuestros servicios. Esto permite reducciones de costos muy grandes.

Entre los principales hallazgos del estudio de Oracle, también se destacan beneficios de reducción de errores en los datos en un 37% promedio. El 72% dice tener tener una mejor comprensión del rendimiento general del negocio. Y el 83% de los ejecutivos cree que la AI automatizará por completo los procesos de cierre financiero en los próximos cinco años.

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reducción de errores en los datos

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mejor comprensión del rendimiento general del negocio

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cree que la AI automatizará por completo los procesos de cierre financiero

En el mercado existen múltiples soluciones basadas en AI. Sin embargo, para sacarle provecho a esta tecnología hay que contar con el equipo capacitado para aprovechar todo el análisis potencial a darle a los datos y también contar con un portfolio amplio de soluciones a fin de lograr integridad en las mismas.

El portfolio de AI ampliado al cual podría apuntarse a futuro, tiene herramientas del tipo: 

  • Machine Learning: para analizar datos, encontrar patrones comunes, clasificar datos, o hacer predicciones para aprovechar oportunidades ocultas a simple vista. Sirve también para predecir flujos de fondos futuros, hacer rating crediticio o analizar la potencial contingencia con los clientes, incobrabilidades, fraudes, etc.
  • Deep Learning: subconjunto del Machine Learning, se basa en la forma de pensar del cerebro humano. Las redes neuronales trabajan en capas, una capa de input que recibe los datos, capas ocultas que calculan los datos, y la última capa que los analiza. Sirve para analizar datos multidimensionales como la voz, los videos o las imágenes. 
  • Natural Language Processing: permitirá a los equipos de finanzas analizar grandes volúmenes de texto. El NLP puede ser usado para lectura de documentos e identificación de errores, verificación de información en los documentos digitales, identificación de usuarios, aprobaciones, comprender mejor las consultas de los clientes, entre otras.

Automatización de procesamiento robótico (RPA)

La RPA es la tecnología que permite por medio de la configuración adecuada de un software, lograr que un “robot” emule e integre las acciones de una interacción humana en otros sistemas digitales a fin de ejecutar un proceso comercial u operativo.

Es por esto que puede ayudar a racionalizar el cierre de reporting financiero. Los CFOs y sus equipos pueden usarla para automatizar procesos que requieren mucho tiempo, como la presentación de informes, que implica juntar, consolidar, filtrar, extraer y limpiar manualmente los datos. 

Otra área donde los departamentos de finanzas están utilizando RPA es para reemplazar parte del proceso de evaluación de proveedores y sus altas, que generalmente significa un laborioso proceso de investigación, validación y actualización de datos. 

Un CFO también puede usar RPA para evaluar a su equipo y así comprender cómo completan su trabajo. Esto es crucial para crear una mejor experiencia para los empleados, ya que el CFO tendrá una visión de cómo estos hacen su trabajo y qué está funcionando funcionado y qué no.

Sumando más usos que un área de Finanzas puede darle a esta tecnología, agregamos las comparativas automáticas de precios en pujas o licitaciones entre diferentes proveedores, validaciones de las condiciones de un contrato contra las facturas que efectivamente terminan emitiendo los proveedores. Otro uso muy frecuente es la conciliación de los envíos los cuales se cruzan contras los pedidos realizados a fin de validar que efectivamente se entregue lo pedido y facturado. También hay varios usos más relacionados con automatizaciones de datos, limpieza de los mismos, e integración a los reportes a enviar a accionistas y entes de compliance.

FP&A (Financial Planning and Analytics)

 

El Financial Planning & Analytics (FP&A) es una práctica existente desde siempre, pero con las nuevas tecnologías emergentes se potencia más allá de dar cumplimiento a los entes de compliance, y solicitudes concretas de los accionistas. Esta práctica está siendo muy apalancada por la evolución de estas tecnologías emergentes, y en gran parte, muestran el resultado final de todo el esfuerzo realizado por las áreas de Finanzas en hacer más competitivo el negocio.

En el mundo del FP&A se integran los procesos de presupuestación, forecasting y análisis financiero que respaldan la salud financiera y la estrategia de negocio de una organización. Las Finanzas permiten entender el total del negocio ya que es el área integradora de la información de la empresa, al fin y al cabo, lo que sucede en la empresa, termina reflejado en la contabilidad y en los flujos de fondos.

A raíz de esto la disciplina FP&A combina un análisis en profundidad de los datos operativos y financieros para ayudar a alinear los procesos y estrategias de negocios con los objetivos financieros, y para evaluar el progreso hacia esos objetivos, por ello la importancia de complementar análisis tradicionales con AI, Machine Learning, Big Data, RPA, y el mundo cloud.

También se basa en gran medida en el análisis horizontal y vertical de nuestros reportes financieros, también en aplicar estadística para medir y planificar nuestras operaciones tanto desde la mirada de los ingresos como así también de los costos, gastos y proyectos de inversión. 

Al final del proceso, estas herramientas nos permiten usar datos históricos, que al aplicarles técnicas estadísticas, nos habilitan pronosticar a futuro y calcular el impacto financiero. Las técnicas de cálculo, tanto del presente como de las proyecciones futuras, usan variables internas y externas, tendencias demográficas, macro y microeconómicas, así como una evaluación subjetiva y cualitativa de quienes intervienen en el análisis de los resultados.

Estas tecnologías buscan resolver los típicos problemas de las áreas financieras, promoviendo un ámbito colaborativo entre los participantes, reduciendo errores en la integración de los datos y su consolidación, aumentando la confianza en los datos que analizamos, y potenciando su análisis.

¿Por qué implementar una solución de FP&A? 

En el contexto actual, con tanta volatilidad en los mercados, con las cadenas de pagos frenadas, es necesario disponer de herramientas que complementen los excels y reportes estándares de los ERP que definitivamente son limitados y no alcanzan. 

Además, las proyecciones, re presupuestaciones y simulaciones de escenarios, deben poder responder a las necesidades del negocio y dar respuestas en tiempo y forma a la mesa directiva, esto se logra con la integración de tecnología desarrollada a tal fin.

Buscando la solución a ello, las tecnologías emergentes, sobre todo en entornos cloud, permiten rápidas implementaciones a muy bajo costo, buscando resolver las tareas repetitivas del equipo, y volcando estos tiempos a analizar datos. También estos servicios cloud incluyen muchas buenas prácticas ya integradas a los modelos, que permiten absorberlas por parte de la empresa y sacarle provecho. Sin embargo, esto no invalida que sean absolutamente adaptables a los requerimientos y modelos de negocio, sobre todo porque así lo demanda un mercado tan volátil.

No hay dudas que todas las áreas de Finanzas, a la corta o a la larga, terminarán impulsando algunas de estas tecnologías en sus compañías. ¡Les deseamos muchos éxitos!

BLUEDRAFT

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