Automatización Financiera Y Contable Mediante La Inteligencia Artificial Y El Big Data

Introducción

La historia de las organizaciones y de las empresas puede ser objeto de análisis desde el enfoque de su adaptación al entorno y a los cambios que se producen en el ámbito en que operan. En este orden de ideas, las empresas u organizaciones con mayores niveles de excelencia son las que evolucionan, anticipando y manejando los cambios y adaptándose al contexto. No obstante, este proceso implica retos de tipo organizativo, puesto que los trabajadores y directivos deben estar atentos a los cambios cuando estos se generan.

La automatización de procesos, el manejo de la información a través de los sistemas informáticos, los desarrollos de las tecnologías de telecomunicación y los procesos de globalización económica, se han acelerado a un ritmo vertiginoso en la última década. La incursión de Internet y su capacidad de interconexión para generar, intercambiar y manejar información vinculada con todo tipo de operaciones, especialmente empresariales, constituyen una fuente de valor, pero también de riesgos, como nunca antes se había dado en la historia humana y en el ámbito empresarial.

Este cambio de paradigmas al que asisten las empresas de la actualidad ha sido objeto de análisis en diversos estudios realizados. Por esta razón, la presente monografía se enfoca en el Big Data e información empresarial, con la pretensión de realizar una síntesis de la información disponible sobre este nuevo fenómeno, delimitando el concepto de Big Data, focalizándolo en el ámbito empresarial y financiero, describiendo las principales ventajas que aporta para los usuarios de la información.

La justificación de la monografía, es la gran notoriedad que tiene esta tecnología en diversos ámbitos. No es necesario ser experto en tecnología para preguntarse cómo se almacena toda la información generada en el mundo, por las redes sociales, tales como Facebook, Twitter y otros, o cómo E-bay y Google pueden manejar todas las transacciones que se hacen a diario. Pero Big Data va mucho más allá, alcanzando las finanzas, empresas, climatología, astronomía, entre otras, con una cantidad abrumadora de datos generada cada día. Entender cómo se capta y analiza tanta información constituye por sí sola una justificación razonable. Sin embargo, se añade el hecho de que las empresas al utilizar esta tecnología, obtienen ventajas competitivas, por lo que también es importante saber cómo las organizaciones utilizan Big Data y para qué.

Desarrollo

Analítica en los negocios

Todos los días en las empresas y organizaciones se genera una cantidad enorme de datos, los cuales son de mucha utilidad si se saben gestionar apropiadamente.

En el año 1969, nació el concepto “base de datos”. Desde entonces, las empresas se han preocupado en administrar la información en todos los niveles, con la finalidad de mejorar el impacto con el cliente y a la vez, tener una visión de futuro. No obstante, esto constituye un desafío, puesto que las personas encargadas de tomar las decisiones deben lograr que la incertidumbre sea convertida en una estrategia organizacional.

Como solución a esta problemática está el análisis de datos, el cual se define como un proceso científico, analítico, estructurado y formal, que contribuye a agilizar la toma de decisiones, integra las diversas áreas de la empresa y es compatible con los objetivos estratégicos de la misma (Joyanes, 2013).

Las nuevas tecnologías hacen que se incremente el reto empresarial, puesto que la toma de decisiones ya no se fundamenta únicamente en la información organizada en tablas compuestas por filas y columnas, denominado Modelo de Datos Relacional, sino en todos aquellos datos dispersos en documentos impresos, hojas electrónicas, cartas, imágenes digitalizadas, redes sociales, sitio web, videos, archivos de audio, fotografías, formularios especiales, mensajes de correo electrónico, reportes, entre otros. Estos se denominan “datos no estructurados” (Goyzueta, 2015).

Los datos no estructurados se generan a cada segundo en cantidades exorbitantes, de tal manera que quedan fuera del rango de comprensión del cerebro humano. En el año 2016, la información generada en internet alcanzó el tamaño de un zettabyte (Malvicino & Yoguel, 2016). 

Big Data

En virtud de la evolución vertiginosa de la tecnología durante los últimos años, específicamente de las tecnologías de la información y la comunicación, denominadas comúnmente Tics, las empresas han enfrentado varios desafíos y han tenido que adaptarse a ellos; no obstante, hay uno que ha ido escalando posiciones, hasta convertirse en uno de los más importantes, el cual está vinculado con la manipulación, administración, almacenamiento, búsqueda y análisis de enormes cantidades de datos. Se hace referencia a este desafío con el termino Big Data, el cual consiste en tratar y analizar grandes volúmenes de datos.

El término fue presentado por primera vez por McKinsey Global Insitute -MGI-, en el mes de junio del año 2011. Desde entonces, como era de esperarse, han surgido nuevos intentos de definición de dicho concepto.

De acuerdo con Manyika, J. y otros, 2011), Big Data es el conjunto de datos que supera la capacidad de captura, almacenamiento, gestión y análisis de las herramientas tradicionales de base de datos.

Según Gartner (2012), “son activos de información caracterizados por su alto volumen, velocidad y variedad, que demandan soluciones innovadoras y eficientes de procesado para la mejora del conocimiento y toma de decisiones en las organizaciones”. Esta se considera una de las mejores aproximaciones al concepto de Big Data.

Por su parte, el informe de TicBeat (2012), lo define como: “la enorme cantidad de datos que desde hace unos años se genera constantemente a partir de cualquier actividad”. A manera de ejemplo se han citado estas referencias; no obstante, existe una producción bastante amplia al respecto, pero el común denominador lo constituye el enfoque en el tratamiento y análisis de grandes volúmenes de datos y cuyo procesamiento no es posible por medio de los métodos tradicionales.

Ventajas y desventajas de Big Data para las empresas

Según Madriaga (2013), algunas ventajas de Big Data, son las siguientes:

•  Mejoramiento de la estrategia por medio de la búsqueda de nuevas oportunidades de negocio.
•  Mejoramiento de la segmentación, puesto que esta se fundamenta en la probabilidad de que el cliente contrate servicios o productos complementarios, o servicios de mayor valor, mediante un modelado predictivo a partir de los datos y transacciones de los clientes.
•  Optimización de las estrategias de venta cruzada, a través del análisis de consumo de los servicios y productos de los clientes, incrementando la exactitud de las predicciones con respecto a los productos más adecuados para cada cliente.
•  Incremento de la eficacia y eficiencia empresarial, ofreciendo la combinación apropiada de servicios y productos.
•  Incremento operativo con base a informes detallados que otorgan una mayor visibilidad al negocio.
•  Una mayor facilidad para el marketing viral y análisis de datos de navegación.
•  Información en tiempo real, siempre disponible y actualizada.
•  Anticipación a eventuales problemas futuros, a partir del sistema predictivo de análisis.
• Simplificación de procesos y reducción de costes.
•  Reducción de riesgos y pérdidas, mediante la analítica proactiva.
•  Detección en tiempo real de patrones fraudulentos complejos.
•  Facilidad para la toma de decisiones con base a algoritmos automáticos.
•  Incremento de la seguridad en el negocio mediante filtros inteligentes.

Dentro de las desventajas, se señalan las siguientes:

•  Rechazo por parte del personal.
• Los gastos que implica la formación del personal.
• Se necesita de la colaboración de todos los departamentos de la empresa.
• Por el desconocimiento de esta tecnología, se espera a que primero lo instalen los competidores para saber si es conveniente o no.
• El coste de la implementación de dicha tecnología.
• El filtrado que se requiere, puesto que no todos los datos son información.
• Los problemas de privacidad.
• Problemas vinculados con la información desactualizada.

Big Data en el ámbito financiero y contable

En los ámbitos financiero y contable es importante la utilización de los mega datos. En el área de administración contable, se pueden utilizar estos datos para generar un incremento en la productividad y aportar más eficiencia a las operaciones empresariales. Por ejemplo, la empresa New York Fashion Brand Elie Tahari, predice la demanda global hasta por cuatro meses, basándose en los mega datos, puesto que estas herramientas se caracterizan por su exactitud; por lo tanto, a esta empresa en particular, le permiten conocer qué tallas y colores son más vendidos en las distintas regiones y tiendas (The Futures Company, 2014).

En esta perspectiva, se trata de un modelo de negocios, donde las utilidades de la empresa están supeditadas a la correcta obtención de datos. En este orden de ideas, las personas encargadas del área contable, deben analizar el comportamiento y confirmar que esté conforme a los objetivos y actuación de la organización o empresa.

La evaluación y monitoreo constantes de estos datos, permiten tener una visión más clara de la productividad interna. En el área de contabilidad financiera, sería un complemento de los estados financieros ya conocidos y utilizados por los profesionales de la materia. Además, es apoyo muy útil en la toma de decisiones, pues Big Data dota de transparencia a la información, posibilitando la implementación de nuevos productos en el mercado. Hacer caso omiso de ello, podría conducir al fracaso de un negocio a corto y mediano plazo, puesto que Big Data habla de tendencias.

La Association of Chartered Certified Accountants (2013), indica que los profesionales de las disciplinas de finanzas, contaduría, estadística y administración, deben incorporar Big Data a la medición del desempeño organizacional, la valoración de activos, la gestión del riesgo con respecto a las inversiones y la toma de decisiones.

Estas nuevas tendencias plantean una seria reflexión sobre el papel de los profesionales en los ámbitos citados y los desafíos que se imponen en virtud del pensamiento analítico, la necesidad de adaptarse a la era de la digitalización, el desarrollo de habilidades y competencias que le den sentido a los datos, la creación de soluciones a partir de tales datos y el planteamiento de ideas innovadoras para las empresas. En este orden de ideas, un reto significativo en la inversión en Big Data lo constituye el hecho de contar con personas capacitadas para convertir los mega datos en decisiones estratégicas (Puyol, 2014).

Las aplicaciones de Big Data son variadas y pueden distribuirse en innumerables ámbitos. No obstante, considerando el tema que nos ocupa, en contabilidad y finanzas, las aplicaciones de Big Data se pueden resumir de la siguiente manera:

•  Predecir el fraude de tipo crediticio, patrimonial y tributario.
•  Optimizar el portafolios de inversión.
•  Reconocer patrones inductores de costo y gasto.
•  Modelar la información financiera y econométrica para Big Data.
•  Analizar el riesgo financiero.
•  Realizar el análisis transaccional y Banca digital
•  Favorecer la inteligencia Financiera
•  Apoyar los servicios financieros
•  Mejorar la gestión de experiencia y reclamos.
•  Favorecer la innovación financiera.

Conclusiones

La tecnología Big Data se utiliza para obtener enormes cantidades de datos y analizarlos para obtener información y conocimiento. Es una tecnología emergente y, aunque no todas las empresas necesitan utilizarla, es evidente que ha nacido para quedarse, marcando una nueva etapa en el ámbito de las Tics.

La evolución e incremento de la generación de datos constituye un desafío importante para el área financiera y contable, así como para otras disciplinas. En este orden de ideas, el tener en cuenta las habilidades vinculadas con Big Data, contribuye a la innovación y el incremento de la productividad y competitividad en el ámbito empresarial.

Las empresas y los mercados asisten en la actualidad a una transformación tecnológica y social, que genera nuevas oportunidades y suministra nuevas perspectivas para el espacio tradicional de divulgación de la información, el mejoramiento de la información financiera en general y ofreciendo una información transparente y directa a los inversores.

Referencias

1. Gartner (2018). Big Data. Recuperado de https://www.gartner.com/it-glossary/big-data/
2. Goyzueta, S. I. (2015). Big Data marketing: una aproximación. Revista Perspectivas, 147–158.
3. Joyanes, L. (2013). Big data. Análisis de grandes volúmenes de datos en organizaciones. México, D. F.: Alfaomega.
4. Madriaga, Bárbara (2013). El Big Data revolucionará la seguridad de la información. España: CSO.
5. Malvicino, F., & Yoguel, G. (2016). Big Data. Avances recientes a nivel internacional y perspectivas para el desarrollo local. Recuperado de www.ciecti.org.ar
6. Manyika, J., Chui, M., Brown, B., Bughin, J., Dobbs, R., Roxburgh, C., & Byers, A. H. (2011). Big Data: la próxima frontera para la innovación, la competencia y la productividad. Estados Unidos: McKinsey Global Institute.
7. Maté Jiménez, C. (2014). Big Data. Un nuevo paradigma de análisis de datos. Revista: Anales de Mecánica y Electricidad, 41(6), 10–16.
8. Puyol, J. (2014). Una aproximación a Big Data. Revista de Derecho UNED, (14), 471–506. https://doi.org/10.5944/RDUNED.14.2014.13303
9. Schwarz Díaz, M. (2018). Técnicas de Inteligencia artificial aplicadas a la enseñanza de negocios en el nivel universitario. Lima, Perú: Universidad de Lima.
10. The Futures Company (2014). Big Data: su poder y peligros. Estados Unidos: The Futures Company.
11. The Association of Chartered Certified Accountants. (2013). Big Data: its power and perils, 1-40. Recuperado de: https://www.accaglobal.com/bigdata