Cómo abordar la automatización de tareas y la digitalización en las áreas de administración, contabilidad y finanzas

La tecnología RPA (Robotic Process Automation), combinada con técnicas avanzadas de IDP (Intelligence Document Processing) o Machine Learning, pueden ayudar a los CFO a transformar y eficientar las áreas de administración, contabilidad y finanzas en sus organizaciones. Dichas soluciones no sólo reducen drásticamente el número de tareas manuales eliminando errores y optimizando los procesos, sino que hacen más estratégica su función para la toma de decisiones pudiendo convertir a sus equipos en un elemento más valioso   las empresas.

• Los estudios revelan que los equipos de finanzas corporativos dedican alrededor del 80% de su tiempo a recopilar, verificar y consolidar datos manualmente, dejando sólo alrededor del 20% para tareas de nivel superior, como el análisis y la toma de decisiones.

• Según una encuesta de Adaptive Insights más del 40% de los líderes financieros cree que el mayor impulsor de la automatización en sus organizaciones es la demanda de insights con mayor rapidez y de mayor calidad por parte de los ejecutivos y  stakeholders operacionales.

Primer nivel: transformar las áreas de alta intensidad transaccional

Tomando como referencia el esquema de la pirámide donde se divide por segmentos las áreas de actividad y procesos de un departamento financiero, parece acertado pensar que el primer objetivo para lograr la transformación digital en las áreas de administración, contabilidad y finanzas pasa por automatizar las tareas repetitivas y transaccionales que requieren un alto grado de intervención manual y consumen la mayor parte del tiempo, ya que al liberarse de ellas el equipo puede asumir un papel más estratégico para el negocio. Procesos de alta intensidad transaccional como el pago o registro de facturas, altas a nuevos proveedores o el cumplimiento de datos para el cierre contable, se pueden resolver hoy fácilmente con tecnologías de Automatización Robótica de Procesos (RPA) y técnicas de Procesamiento Inteligente de Documentos (IDP) que ayudan a incrementar la productividad, permitiendo a los empleados dedicar el tiempo a tareas no automatizables. Dentro de esta categoría estarían aquellos procesos que implican un gran esfuerzo en examinar con minuciosidad los asientos contables, las facturas y demás documentación para corregir errores manualmente.

Segundo nivel: transformar los procesos que requieren un alto componente de juicio

El segundo objetivo pasa por eficientar aquellos procesos que requieren altos componentes de juicio y aprendizaje, ya sea para detectar, predecir o recomendar mejoras, introduciendo así un mayor grado de inteligencia automatizada en las transacciones. En este nivel, la Automatización Robótica de Procesos (RPA), combinada con técnicas de inteligencia artificial AI o Machine Learning, es capaz de crear procesos automatizados de manera inteligente, lo que permite ahorrar gran parte del tiempo que antes se dedicaba a los procesos y las transacciones tradicionales.  En estos casos, los modelos de Machine Learning pueden ayudar a la toma de decisiones basadas en la experiencia (datos). También pueden reducir los riesgos financieros, identificando en tiempo real la propensión de clientes o proveedores a impagos o incumplimientos, respectivamente. Si pensamos en transacciones entre sistemas internos y externos, y entre diversos libros mayores, los errores en las tareas manuales son inevitables, con duplicaciones o introducción incorrecta de datos. En estos casos y a partir de datos históricos y algoritmos, los modelos pre-entrenados de Machine Learning pueden ayudar a identificar una gran cantidad de las conciliaciones, entender el problema y en determinadas ocasiones corregirlo, o advertir sobre él para que se realice una intervención manual. Son sólo algunos ejemplos de este segundo nivel de transformación.

Tercer nivel: análisis y estrategia

Si bien los departamentos de finanzas pueden experimentar una mejora enorme con la automatización inteligente de los procesos mencionados, todo apunta a que donde esa automatización realmente tendrá una repercusión más positiva es en la capacidad de satisfacer la demanda creciente de insights (informes y análisis), así como de responder al incremento del volumen y la complejidad de los datos que necesitan las partes interesadas en tiempo real. La tendencia queda reflejada en un  estudio de CFO  según el cual un 26% de los encuestados señala que el motivo principal de implementar la automatización en los departamentos de finanzas es proporcionar un mejor soporte para la toma de decisiones y convertir a sus equipos en un elemento más estratégico para la organización.

Conclusión

A medida que arraigue la adopción de tecnologías de automatización en la función de finanzas, irán desapareciendo toda una serie de tareas manuales, desde la recopilación y la consolidación, hasta la verificación y el formateo de datos. Hoy esos procesos rutinarios con bajo añadido requieren un tiempo excesivo que, de transformarse, el equipo financiero podría emplear en actividades de análisis y estrategia, como la planificación de situaciones hipotéticas, la evaluación de riesgos, el desempeño y el modelado predictivo.

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