La transformación digital en finanzas depende de datos confiables. Sin calidad y estandarización, la IA no puede optimizar el riesgo crediticio global.
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La continua evolución de la IA generativa sigue siendo una prioridad para los directores financieros actuales, muchos de los cuales asumen la responsabilidad de las iniciativas de transformación digital en sus empresas. Los directores financieros son cada vez más exigentes tanto con el modo en que gastan sus presupuestos de IA como con la forma en que estas herramientas pueden utilizarse mejor dentro de sus propios equipos financieros.
La transformación financiera una prioridad fundamental, el potencial de la IA para cambiar nuestra forma de trabajar representa una gran oportunidad para ayudar a las organizaciones financieras a prepararse y entusiasmarse con lo que está por venir, Abrir un espacio para que los profesionales financieros experimenten con herramientas nuevas y emergentes, y cometan errores, es fundamental para impulsar la creatividad y encontrar nuevas soluciones.
La IA en finanzas no funciona sin una base sólida de datos.
A medida que la IA se va infiltrando en las empresas, los directores financieros deben mantenerse al día de cómo la tecnología sigue transformando las finanzas.
Sin una base de datos adecuada, incluso las herramientas de IA más avanzadas no podrán ofrecer resultados consistentes y predecibles.
Por ejemplo: En la carrera por digitalizar la evaluación del riesgo crediticio, hay un error que sigue haciendo tropezar a las empresas: buscar nuevas herramientas brillantes antes de arreglar sus bases de datos. La verdad es que ninguna tecnología puede superar a unos datos deficientes. Y cuando se opera a nivel internacional, ese fallo se magnifica, para los directores financieros, hay mucho en juego. Tienen la tarea de gestionar la morosidad, impulsar el ahorro de costes, optimizar la experiencia del cliente y prevenir el fraude, todo ello mientras el riesgo crediticio se vuelve más complejo.
Según los informes y reportes de centros de investigación económica la confianza financiera cayó un 2,3 % a nivel mundial en el cuarto trimestre, impulsada por una menor demanda y la incertidumbre regulatoria. Esto indica una creciente cautela entre los líderes financieros, lo que refuerza la necesidad de estrategias de riesgo crediticio más inteligentes y basadas en datos.
Enfoque “data first”: el punto de partida para los CFO.
Entonces, ¿cómo pasan los directores financieros de la ambición a la acción? El camino comienza con un enfoque de los datos primero para la gestión del riesgo crediticio.
La innovación digital es más que un simple control de riesgos; es un potente facilitador de negocios. Los líderes deben definir qué es el éxito y asegurarse de que se pueda medir. Eso significa preguntarse: ¿Cuáles son mis capacidades actuales en materia de riesgo crediticio? ¿Cuáles quiero que sean? ¿Cuáles son los principales impulsores del proyecto?
Mejorar el flujo de caja, prevenir el fraude y reducir los días de ventas pendientes son resultados medibles que importan. Los indicadores clave de rendimiento pueden abarcar desde la morosidad y la calidad de los datos hasta la satisfacción del cliente y la eficiencia de los procesos. Sean cuales sean las métricas, deben revisarse periódicamente para garantizar un valor sostenido.
La transformación digital comienza con la higiene de los datos, y ese desafío se multiplica más allá de las fronteras. Para los directores financieros globales, los datos necesarios para evaluar con precisión el riesgo crediticio internacional suelen ser desordenados e inconsistentes, y varían en formato, idioma y convenciones. Este caos los hace inutilizables para un motor de riesgo centralizado e inteligente, lo que conduce a información fragmentada y decisiones erróneas.
Auditoría y limpieza de datos históricos.
Para solucionarlo, los directores financieros deben auditar las inconsistencias financieras y limpiar los registros históricos; reforzar la calidad de los datos en la fuente para evitar problemas futuros; y estandarizar los formatos, al tiempo que se establece una taxonomía de datos universal y común en todas las regiones y filiales. Esto convierte los datos locales fragmentados en información coherente y útil sobre el riesgo crediticio global.
A continuación, se deben enriquecer y automatizar estos datos estandarizados utilizando fuentes de terceros, y gestionarlos cuidadosamente para garantizar el cumplimiento normativo en todas las jurisdicciones internacionales. Sin esta base, incluso las herramientas más avanzadas de inteligencia artificial y aprendizaje automático no podrán ofrecer resultados coherentes y predecibles.
La transformación es una oportunidad para replantearse los flujos de trabajo de revisión de crédito, no para replicarlos. Esto requiere la voluntad de evaluar y rediseñar los procesos que abordan problemas profundamente arraigados, como la mala coordinación entre equipos (por ejemplo, entre crédito, finanzas y servicio al cliente). ¿El objetivo? Procesos más ágiles e inteligentes que se ajusten a los sistemas modernos y a las necesidades de los clientes.
Integración de sistemas y eliminación de silos.
Para obtener una visión verdaderamente global del riesgo crediticio, los directores financieros deben eliminar los silos conectando los datos de sus distintos sistemas, creando una visión unificada y coherente del riesgo. Esto consolida la información relacionada con el riesgo en una única fuente de verdad, independientemente de su país de origen. El funcionamiento de los sistemas en paralelo puede ayudar a trazar un mapa de la toma de decisiones existente y a ajustar eficazmente las nuevas políticas de crédito antes de su plena puesta en marcha.
Personas, procesos y formación: el factor crítico del cambio.
El nuevo software puede implementarse rápidamente, pero las personas necesitan tiempo para adaptarse. El éxito depende de la planificación de lo que ocurre antes, durante y después de la implementación.
Es fundamental conseguir la aceptación de las partes interesadas, lo que significa definir funciones claras, gestionar las expectativas y empoderar a los equipos para que lideren las mejoras. Cuando las partes interesadas pueden vincular los KPI de crédito con objetivos empresariales más amplios, es más probable que acepten las nuevas herramientas.
No escatime en formación. Incluso las herramientas más eficaces pueden estancarse sin un apoyo continuo. La formación debe ser completa, continua y centrada en cómo las nuevas herramientas convierten los datos en decisiones crediticias más inteligentes.
Los datos coherentes, estructurados y, lo que es más importante, estandarizados a nivel mundial son la base del éxito de la transformación del riesgo crediticio. Sin ellos, incluso las herramientas de inteligencia artificial o análisis más avanzadas dejan de ser fiables.
Una mala higiene de los datos y la falta de estandarización en las operaciones internacionales conducen directamente a malas decisiones, costosos problemas de cumplimiento normativo y pérdidas de inversión. El camino hacia la madurez digital en las finanzas no consiste en comprar el motor más rápido, sino en crear una hoja de ruta coherente y garantizar la calidad del combustible que lo impulsa.
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