ES SABIDO que el patrimonio de las naciones proviene en gran medida de la recaudación fiscal; sin embargo, este corre el riesgo de verse afectado si existen mecanismos que promueven la facturación falsa o existen malas prácticas de comprobación.
De acuerdo con datos del Centro de Estudios Sociales y de Opinión Pública de la Cámara de Diputados de México, el total de facturación fraudulenta expedida entre 2014 y 2019 asciende a 1.6 billones de pesos, mismo periodo en el que se emitieron más de 8.8 millones de facturas falsas. Asimismo, se estima que este ilícito puede fluctuar entre el 5 y el 6 por ciento del PIB nacional.
A pesar de encontrarnos en un momento de aceleración digital, los últimos informes sobre adopción tecnológica, específicamente sobre inteligencia artificial (IA) en las empresas, no ha sido la óptima. De acuerdo con un estudio de McKinsey, 80 por ciento de las empresas todavía no utilizan IA en su fuerza laboral debido a la incertidumbre en torno a la razón comercial o a la rentabilidad de la inversión.
Sin embargo, el riesgo de no contar con herramientas de última generación como la inteligencia artificial dentro de nuestras compañías, principalmente dentro de nuestros equipos de finanzas, no solo puede afectar la estabilidad financiera de las empresas, sino que se corre el riesgo de perpetuar malas prácticas fiscales que afecten al país. Es en este contexto que comparto tres formas en que la IA puede ayudarnos a mejorar nuestros procesos financieros, al tiempo que tenemos mayor control de nuestros gastos.
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1. Reducir el fraude. Los gastos de las compañías se han descentralizado cada vez más. Hoy en día los colaboradores gastan más dinero en categorías de gastos adicionales y utilizan más métodos de pago que nunca. A medida que aumenta el volumen de datos financieros y se extiende a través de canales de pago adicionales, el riesgo de fraude e incumplimiento de regulaciones puede aumentar. Se trata de un riesgo que muy pocas empresas pueden tomar, especialmente cuando se necesita conservar el flujo de caja.
De acuerdo con la Asociación de Examinadores de Fraude Certificados, la organización promedio pierde el 5 por ciento de sus ingresos anuales debido al fraude interno, y los tipos de fraude más comunes son accidentales, como ingresar por error un gasto o factura dos veces, así como la apropiación indebida de activos como reclamaciones de gastos infladas. Las organizaciones y los auditores normalmente solo pueden auditar el 10 por ciento de los reportes de gastos manualmente, lo que hace que la mayor parte del fraude potencial no se detecte.
La inteligencia artificial, por otra parte, puede auditar hasta el 100 por ciento de los reportes de gastos. Mediante la predicción de patrones y la detección de una amplia gama de anomalías en datos financieros, la IA puede ayudar a los auditores a detectar gastos fraudulentos antes de que se produzca el reembolso. La IA puede también manejar fácilmente los flujos de los datos financieros con el mismo nivel de precisión. De hecho, analizar más datos la hace más inteligente y mejor para combatir el fraude financiero.
2. Optimizar la captura y el análisis de datos. La inteligencia artificial ayuda a los gerentes financieros a mantenerse al día de las transacciones en medio de sistemas tediosos y que demandan mucho tiempo. En lugar de datos financieros distribuidos sobre varios tipos de documentos, como PDF y hojas de cálculo, el aprendizaje automatizado (una rama de la IA) extrae datos de imágenes de recibos, los clasifica automáticamente según la categoría de gastos, y completa los reportes para su análisis en un solo lugar.
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Estos reportes integrales pueden proporcionar a las empresas perspectivas inteligentes para mejorar la planeación financiera. El aprendizaje automatizado también brinda perspectivas más profundas a medida que procesa los datos con el tiempo, lo que significa que las empresas pueden obtener una visión integral de los patrones de gastos a largo plazo y el personal financiero puede proporcionar un valor aún mayor a las organizaciones al asesorar a los clientes sobre la previsión presupuestaria óptima.
3. Hacer cumplir las políticas corporativas. La inteligencia artificial puede utilizarse para reducir drásticamente el tiempo que se tarda en identificar los problemas de incumplimiento en los datos financieros. Las órdenes de compra, recibos de empleados, reservaciones de viajes y transacciones con tarjeta de crédito se escanean automáticamente para las compras realizadas fuera de la política, lo que permite a los auditores resolver rápidamente el error y ayudar a hacer cumplir las políticas corporativas entre los colaboradores. Por ejemplo, la IA puede detectar infracciones de gastos automáticamente, como gastos no permitidos o personales, recibos no verificables, uso de tarjetas de crédito personales, comerciantes no autorizados y extras de viaje no aprobados.
Con una mayor visibilidad de los patrones de gastos corporativos, las organizaciones también pueden determinar las políticas que estén funcionando para la empresa, así como si ciertas violaciones de política están justificadas. Por ejemplo, utilizar un servicio de auto compartido en lugar de un auto de alquiler podría ahorrarle dinero a la empresa, lo que sugiere una oportunidad para actualizar asignaciones que se ajusten mejor a los hábitos de los empleados. Utilizar una aplicación de IA para recopilar y resumir números ayuda a los gerentes financieros a identificar tendencias con lo que hacer recomendaciones basadas en datos para las políticas corporativas de sus clientes.
A los profesionales de finanzas les ha hecho falta una plataforma tecnológica desde hace mucho tiempo que les permita atender este tipo de complejidades diarias. Al aprovechar las soluciones alimentadas por la inteligencia artificial pueden agilizar el análisis de datos, reducir el fraude y centrarse en funciones más estratégicas para ayudar a garantizar que su empresa sobrelleve una situación económica compleja como la que vivimos hoy en día. N
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Ángel Morfín es director general de SAP Concur en México. Los puntos de vista expresados en este artículo son responsabilidad del autor.
