La inteligencia artificial ha estado revolucionando varias industrias durante bastante tiempo, y la contabilidad es una de ellas.
Aunque todavía está en pañales, esta tecnología avanzada tiene un impacto significativo cuando se trata de mejorar la productividad, agilizar diferentes operaciones y ahorrar recursos.
Chatbots inteligentes y asistentes virtuales que hacen reservas en restaurantes, análisis predictivos que muestran recomendaciones de productos personalizados a los consumidores, Automatización robótica de procesos que maneja tareas peligrosas: todo esto es una realidad gracias a la IA.
Pero hay un aspecto particularmente poderoso de esta tecnología capaz de revolucionar la forma en que vivimos y trabajamos: el análisis de big data.
La capacidad de esta tecnología para recopilar e interpretar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados utilizando algoritmos sofisticados, aprender de patrones complejos y eliminar el error humano es lo que la hace cada vez más indispensable en la contabilidad.
Mejora de la eficiencia empresarial
Los estudios de investigación predicen que las tecnologías de IA aumentarán la productividad laboral hasta en un 40% así como ayudar a los empleados a usar su tiempo de manera más eficiente.
Algunas funciones contables que contienen una gran cantidad de tareas rutinarias repetitivas, como la contabilidad, la nómina, los impuestos de nivel de entrada o la gestión de AR/AP, inevitablemente se automatizarán.
Por ejemplo, las soluciones de automatización de procesos robóticos (RPA) pueden completar tareas repetitivas de alto volumen y bajo valor significativamente más rápido y con mayor precisión que los humanos. Como resultado, la implementación de RPA puede generar ahorros de costos significativos de entre el 20 % y el 60 % de los costos de FTE. Finalmente, estos robots eficientes permitirán a los empleados humanos concentrarse en tareas más complejas y valiosas que requieren un pensamiento crítico.
Los bots RPA pueden realizar procesamiento de datos, iniciar y usar diferentes aplicaciones o integrarse con herramientas empresariales, entre otras cosas. Cuando hablamos de la industria de las finanzas y la contabilidad, esto significa que pueden redefinir una serie de procesos comerciales.
Un proceso de consolidación estándar, por ejemplo, consiste en recopilar información y plantillas manualmente de varios departamentos, revisar los resultados consolidados y solicitar información adicional sobre variaciones significativas. RPA puede automatizar y acelerar todo este proceso, así como eliminar el error humano.
Garantizar una experiencia positiva del cliente
Brindar una experiencia de cliente optimizada es de suma importancia en todas las industrias.
Cuando los clientes potenciales llegan a un sitio web de contabilidad, es crucial brindarles la mejor atención al cliente posible, lo que significa que sus consultas deben abordarse de manera oportuna. Lo que pasa es que muchas de estas consultas entran en la categoría de preguntas sencillas y frecuentes.
Hacer que los agentes de clientes humanos dediquen su tiempo a responder estas preguntas es una pérdida de recursos. Ahí es donde los chatbots impulsados por IA pueden intervenir, asumir esta carga de trabajo de bajo valor y permitir que los representantes humanos manejen llamadas más complejas. Además, estos programas inteligentes están disponibles las 24 horas del día, los 7 días de la semana y reducen los tiempos de espera ya que pueden chatear con varios usuarios simultáneamente.
Hay diferentes casos de uso para chatbots de atención al cliente en finanzas y contabilidad que pueden agilizar la comunicación con los clientes de una manera rentable.
Si tenemos en cuenta que muchos dueños de negocios no están familiarizados con todas las normas y regulaciones fiscales, las firmas de contabilidad pueden aprovechar los bots que guían a sus clientes a través de este complejo proceso, o incluso ayudarlos a preparar el papeleo y calcular sus impuestos.
Proporcionar análisis avanzados
Las firmas de contabilidad ya aprovechan los análisis tradicionales para obtener información valiosa sobre las finanzas de sus clientes. Pero estos procedimientos implican principalmente cálculos numéricos y la creación de informes que muestren qué factores afectaron los resultados financieros y cómo.
En otras palabras, el análisis tradicional ofrece algún tipo de retrospectiva y le permite evitar repetir los mismos errores y pronosticar resultados futuros utilizando suposiciones y datos históricos.
El análisis avanzado impulsado por IA lleva la predicción al siguiente nivel al combinar big data, algoritmos sofisticados y aprendizaje automático. Hay dos tipos de análisis:
- Predictivo, capaz de anticipar resultados futuros
- Prescriptivo, que no solo puede anticipar resultados sino también sugerir cómo transformar las predicciones en acciones.
Todo esto ayudará a los especialistas en contabilidad a identificar y comprender las nuevas tendencias del mercado, establecer nuevos KPI de rendimiento y mejorar la precisión de sus predicciones.
Los beneficios de esta tecnología son tremendos y permitirán que los CAP aprovechen las recomendaciones basadas en datos y los eventos en tiempo real en lugar de confiar en conjeturas. Con análisis avanzados, podrán detectar rápidamente algunas correlaciones ocultas y tendencias del mercado y tomar decisiones informadas.
Por supuesto, para aprovechar al máximo esta tecnología, los CAP tendrán que desarrollar sus competencias y habilidades en tecnología de la información. El aprendizaje de métodos estadísticos como el análisis de regresión y la prueba de hipótesis será imprescindible para aquellos que estén dispuestos a subir el listón y ofrecer un mejor servicio.
Mejora de la precisión del reconocimiento óptico de caracteres
Las soluciones de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) han existido por un tiempo, pero en sinergia con la IA, su precisión mejorará significativamente.
Esta tecnología se encuentra entre las más beneficiosas para la industria de la contabilidad, debido a su capacidad para extraer información de documentos en papel y digitales, como archivos fotocopiados, escaneados o PDF, y convertirlos en texto codificado por máquina.
Antes de la IA, la precisión de las soluciones de OCR solía ser menor y una desventaja importante era su incapacidad para interpretar documentos no estructurados. Es decir, los documentos estructurados como los cheques que tienen un diseño estático podrían leerse y convertirse fácilmente mediante soluciones de OCR.
Sin embargo, las facturas y los recibos son documentos no estructurados, y antes de la IA y el procesamiento del lenguaje natural (NLP), era imposible que OCR los entendiera. La automatización inteligente de procesos (IPA) está impulsada por NLP y puede dar sentido al texto, las tablas y las imágenes dentro de los documentos. De esta manera, es posible que comprendan el contexto y extraigan un tipo particular de contenido de varios documentos.
Por ejemplo, gracias a su capacidad para comprender el contexto, IPA captará el significado incluso si hay errores tipográficos en un documento o si se usan sinónimos.
Las firmas de contabilidad pueden usar esta tecnología para escanear facturas, cheques, facturas y diferentes recibos, y agilizar el procesamiento de pagos y eliminar la entrada manual de datos.
La tecnología impulsada por IA no reemplazará a los humanos, sino que los ayudará a realizar diferentes tareas de manera más rápida y precisa. Los CPA tendrán que adaptarse a esta nueva realidad y adoptar estas innovaciones si quieren seguir siendo competitivos y maximizar las oportunidades comerciales.
