All CMS revela cómo la IA y el ML están transformando la tesorería

Publica un libro blanco sobre el impacto de estas tecnologías en la eficiencia y la toma de decisiones financieras

Esther Nieto Cabrera, socia-directora de All CMS. Foto: cedida. Portal ERP España.

En un entorno empresarial cada vez más complejo, la gestión del flujo de caja y la liquidez exigen herramientas que vayan más allá del análisis tradicional. All CMS ha presentado su nuevo libro blanco, una guía estratégica donde desgrana cómo la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML) están irrumpiendo en los departamentos de tesorería para transformar por completo las finanzas corporativas. El informe destaca que la adopción de modelos predictivos y la automatización inteligente no solo optimizan la operativa diaria, sino que se han convertido en un factor crítico de competitividad para los directores financieros.

Bajo el título “Liberando el Potencial de la IA en la Gestión de Tesorería”, este nuevo eBook analiza cómo la inteligencia artificial y el aprendizaje automático están redefiniendo la gestión y acelerando la modernización de los departamentos financieros. Según el documento, estas tecnologías permiten procesar grandes volúmenes de información, detectar patrones y anticipar riesgos, convirtiéndose en aliados esenciales para las organizaciones actuales. El informe subraya que este cambio tecnológico permite reforzar la seguridad y elevar la toma de decisiones estratégicas en las empresas.

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El análisis de All CMS detalla ocho áreas específicas donde el impacto de estas tecnologías es más significativo para la operativa diaria:

• Previsión de flujos de caja: Uso de modelos predictivos que analizan múltiples fuentes de datos en tiempo real, lo que permite ofrecer proyecciones más precisas y reducir drásticamente la carga manual.
• Gestión de riesgos: Capacidad de realizar simulaciones automatizadas de escenarios financieros para ajustar coberturas y anticipar posibles impactos negativos.
• Automatización de informes: Elaboración automática de reportes personalizados que incluyen análisis actualizados y aseguran el cumplimiento normativo integrado.
• Eficiencia en pagos: Optimización del enrutamiento de pagos, ejecución más eficiente de transacciones y detección de fraudes en tiempo real.
• Soporte a la toma de decisiones: Provisión de recomendaciones basadas en análisis avanzados y patrones de comportamiento detectados por los algoritmos de IA.
• Detección de fraudes: Identificación de comportamientos sospechosos mediante el análisis histórico y técnicas de vanguardia como las redes adversarias generativas (GANs).
• Proyecciones de tesorería a diferentes plazos: Elaboración de pronósticos más fiables a corto, medio y largo plazo, integrando variables como la estacionalidad, la geografía o las tendencias de mercado.
• Automatización de coberturas de divisas: Aplicación de IA generativa para mitigar de forma eficaz la volatilidad de los mercados cambiarios.

Un salto evolutivo relevante es el auge de la IA generativa y su impacto en la interacción con los sistemas de gestión de tesorería (TMS). Estas tecnologías permiten consultar información compleja en lenguaje natural y gestionar estrategias de cobertura con mayor agilidad y rigor.

Esther Nieto Cabrera, socia-directora de All CMS, ha destacado que la inteligencia artificial no solo detecta fraudes, sino que, bien aplicada, "anticipa el riesgo y protege el corazón financiero de la empresa". Nieto Cabrera añade que estas aplicaciones "optimizan procesos, reducen riesgos y elevan la eficiencia operativa de los departamentos de tesorería".

Mirando hacia el futuro, el libro blanco señala que la adopción tecnológica será determinante. Citando datos de Gartner, el informe recoge que el 90% de las funciones financieras incorporarán al menos una solución habilitada por IA en 2026. En un contexto económico volátil, las organizaciones que integren estas capacidades estarán mejor preparadas para anticipar escenarios y reforzar su resiliencia.