IA financiera: automatizar la producción de informes para DAF

Los equipos financieros pierden horas compitiendo datos, conciliando asientos y verificando discrepancias. Una IA soberana conectada a los sistemas internos puede reducir este tiempo en un 70% garantizando la trazabilidad de los datos. Aquí te explicamos cómo una empresa automatizó su producción de informes financieros mensuales sin recurrir a herramientas públicas.

Una IA autoalojada conectada a los ERP y fuentes contables permite a las DAF generar informes financieros confiables en menos de 2 horas en lugar de 2 días, automatizando la recolección, conciliación y validación de datos. Solución probada y validada en entornos regulados.

Sumario

1. Contexto de la empresa
2. Problema y objetivos
3. La solución implementada
4. Resultados obtenidos
5. Lo que no funcionó
6. Lecciones clave
7. Preguntas frecuentes

Contexto de la empresa

Una fintech europea operando en la preparación de pagos transfronterizos, con más de 3 millones de transacciones procesadas al mes, encontró limitaciones en su producción de informes financieros. Su equipo contable, compuesto por ocho personas, dedicaba en promedio 12 horas al mes a generar los estados financieros mensuales destinados a la dirección y a socios externos.

Los datos provenían de cinco fuentes distintas: un ERP interno, un sistema de contabilidad de clientes, una herramienta de tesorería, una base de datos de pagos recibidos y un catálogo de gastos operativos. Cada fuente utilizaba un formato diferente, y las discrepancias entre los totales exigían horas de conciliación manual.

La dirección buscaba reducir los plazos de entrega de los informes, mejorar la precisión de los datos y garantizar una mejor trazabilidad conforme a las exigencias de la normativa financiera europea. El equipo contable sufría por tareas repetitivas, lo que reducía el tiempo disponible para el análisis estratégico.

Problema y objetivos

Los objetivos fijados por la dirección eran claros: reducir el tiempo de producción de los informes financieros mensuales a menos de 3 horas, eliminar errores de compilación relacionados con la entrada manual de datos y garantizar una trazabilidad completa para facilitar auditorías internas y externas.

Los problemas identificados eran numerosos. En primer lugar, la compilación manual de datos desde cinco sistemas distintos tomaba entre 6 y 12 horas según los meses, con riesgos de errores que aumentaban al final del período. En segundo lugar, las discrepancias entre los totales calculados por cada fuente exigían investigaciones profundas, a menudo realizadas tarde en el período de cierre, aumentando el estrés del equipo.

Por último, la ausencia de trazabilidad automatizada hacía que las auditorías internas fueran largas y tediosas. Cada anomalía debía ser rastreada manualmente, lo que aumentaba el riesgo de incumplimiento y reducía la confianza de las partes interesadas en la fiabilidad de los informes.

La solución implementada

El primer paso consistió en desplegar una plataforma de IA soberana, alojada localmente en la infraestructura de la empresa, conectada a los cinco sistemas existentes mediante API seguras. Esta plataforma, basada en DATALIA.App, permitía recoger, validar y transformar datos en tiempo real, manteniendo un control total sobre su tratamiento y almacenamiento.

A continuación, se implementó una capa de transformación de datos para armonizar formatos y unidades monetarias. Las reglas de validación, como los umbrales de discrepancia admisible o las coincidencias entre asientos contables y transacciones bancarias, se codificaron como flujos de trabajo automatizados. Estos incluían verificaciones de coherencia, alertas en caso de anomalías y procesos de conciliación semiautomáticos para discrepancias menores.

La integración se realizó en tres fases. La fase 1 conectó las tres fuentes más críticas: el ERP, el sistema de contabilidad de clientes y la base de datos de pagos. La fase 2 añadió la herramienta de tesorería y el catálogo de gastos. La fase 3 activó funcionalidades avanzadas, como la generación automática de cuadros de mando interactivos y el envío programado de informes a las partes interesadas.

Se lanzó un piloto durante un mes completo, con un seguimiento riguroso del rendimiento y la retroalimentación de los usuarios. Los usuarios finales, compuestos por el equipo contable y algunos directivos, recibieron formación personalizada para maximizar la adopción de la nueva solución. Las primeras iteraciones permitieron refinar las reglas de validación y automatizar más procesos inicialmente manejados manualmente.

La fase de validación incluyó escenarios de errores simulados para probar la robustez del sistema. Por ejemplo, la eliminación intencional de un asiento contable permitió verificar que la alerta se generaba correctamente y que el proceso de conciliación funcionaba como se esperaba. Estas pruebas también identificaron casos especiales no cubiertos por los flujos de trabajo iniciales, lo que llevó a mejoras rápidas.

Resultados obtenidos

La implementación de la solución de IA soberana transformó la manera en que la empresa gestiona su producción de informes financieros. El tiempo medio necesario para generar un informe mensual pasó de 12 horas a 1 hora y 45 minutos, una reducción de más del 85%. Esta mejora se debió a la automatización de la recolección de datos, la conciliación instantánea de discrepancias y la generación directa de informes listos para usar, sin intervención manual.

Más allá de estos ahorros de tiempo, la calidad de los informes aumentó significativamente. La tasa de cumplimiento alcanzó el 99,5%, frente al 87% anterior, gracias a validaciones automatizadas rigurosas. Los errores de entrada, antes frecuentes, casi desaparecieron. El equipo contable pudo liberar más del 80% de su tiempo para centrarse en análisis financiero estratégico, mejorando así el valor agregado de sus contribuciones.

Paralelamente, la trazabilidad de los datos se fortaleció. Cada operación ahora está vinculada a su fuente original, con un registro completo de los tratamientos realizados. Esta transparencia facilitó enormemente las auditorías internas, reduciendo el tiempo de auditoría en un 60%. Las partes interesadas, incluidos socios externos y reguladores, expresaron una mayor confianza en la precisión y fiabilidad de los informes financieros producidos.

Lo que no funcionó

La primera versión del sistema falló en integrar correctamente los datos provenientes de la herramienta de tesorería debido a un formato de exportación incompatible. El equipo tuvo que recurrir a una solución temporal que implicaba una conversión manual de archivos, reduciendo la eficacia general de la solución durante dos meses. Este problema se resolvió desarrollando un conector personalizado, pero resaltó la importancia de probar cada integración en profundidad antes del despliegue completo.

Otro fracaso concibió el enfoque inicial de automatizar completamente los procesos de conciliación, sin retener un rol humano para validar discrepancias significativas. Esta decisión condujo a una detección tardía de una discrepancia excepcional, que podría haberse evitado con una validación manual en una etapa clave. El equipo restableció desde entonces un proceso de verificación humana para anomalías que superan un umbral predefinido, combinando automatización y experiencia humana de manera más equilibrada.

Por último, la formación inicial de los usuarios fue insuficiente para algunos miembros del equipo menos familiarizados con la tecnología. Surgieron varias preguntas operativas, requiriendo sesiones de formación complementarias. Esta experiencia demostró que la adopción de una solución innovadora no puede reducirse a una formación estandarizada, sino que exige un enfoque personalizado según las competencias y necesidades específicas de cada usuario.

Lecciones clave

• Conecte sus fuentes de datos existentes: una integración fluida con su ERP y herramientas contables es esencial para evitar la entrada manual de datos.
• Comience con un ámbito restringido: automatizar un flujo crítico, como la conciliación bancaria, permite validar la solución antes de un despliegue más amplio.
• Mantenga al humano en el bucle: las discrepancias atípicas requieren validación por un experto, incluso si la mayoría de los casos está automatizado.
• Prevea un calendario de formación: la adopción exitosa de una IA depende tanto de la tecnología como del acompañamiento de los equipos.
• Garantice la trazabilidad: cada dato tratado debe poderse rastrear a su fuente, de acuerdo con los requisitos del RGPD y las normas contables.

Consejos prácticos para comenzar

Identificar un proceso repetitivo y que consume tiempo, como la compilación de asientos o la conciliación bancaria, constituye un buen punto de partida para probar la eficacia de una IA. Mapear todas las fuentes de datos involucradas, anotando sus formatos, formatos de exportación y frecuencias de actualización, permite planificar la integración de manera realista y específica.

Al seleccionar una solución, prefiera una plataforma autoalojada y conforme al RGPD para asegurar los datos sensibles. Evalúe los conectores nativos disponibles y la posibilidad de crear conectores personalizados según las necesidades específicas de la organización. Realizar un prueba de concepto rápida sobre un mes de datos reales permite validar la solución antes de un despliegue más amplio y complejo.

Anticipe la formación de los equipos con talleres interactivos, materiales de soporte y un sistema de acompañamiento personalizado. Prevea iteraciones regulares para recoger retroalimentación y ajustar la solución según las necesidades emergentes. Integre progresivamente la IA en los procesos existentes, manteniendo controles manuales para casos excepcionales, garantizando una transición fluida y segura.

Preguntas frecuentes

¿Puede una IA reemplazar a un equipo financiero?

No. La IA automatiza la recolección, validación y compilación de datos. Los equipos siguen encargándose de interpretar los resultados, tomar decisiones estratégicas y manejar casos atípicos. Su papel es liberar tiempo para actividades con mayor valor agregado.

¿Qué datos están involucrados en la automatización?

Todos los datos contables y financieros que fluyen entre ERPs, sistemas de contabilidad de clientes, herramientas de tesorería y bases de datos de pagos. La IA también puede integrar datos externos, como tipos de cambio o índices económicos, para enriquecer los informes.

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DATALIA es una empresa de transformación digital que combina consultoría, integración de soluciones a medida y formación, con la inteligencia artificial en el centro de su enfoque. DATALIA.App es una IA soberana, privada y autoalojada en su entorno, conectada a sus aplicaciones internas, conforme al RGPD y a la normativa de IA.

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