La IA al servicio de la automatización de la contabilidad

Es una de las aplicaciones más obvias de la inteligencia artificial en el campo de la gestión financiera: la automatización de la contabilidad ha avanzado considerablemente en los últimos años. Y esto es solo el principio.

Una importante evolución tecnológica

Lectura automática de documentos contables, categorización de transacciones, imputaciones y conciliaciones... Gran parte de los asientos contables se automatizaron incluso antes de que se hablara de los modelos de aprendizaje automático, gracias al uso de algoritmos basados en reglas. Se trata de sistemas cuyo funcionamiento ha sido probado y comprobado, pero que tienen dos inconvenientes: «son bastante engorrosos de configurar y no son capaces de aprender por sí mismos», explica Vincent Bonnivard, líder del equipo de IA en Probayes.

El desafío del acceso a los datos

Hoy en día, estos motores de reglas están siendo reemplazados gradualmente por modelos de aprendizaje automático, que se utilizan después de haber sido entrenados con un gran volumen de datos. Han aprendido de innumerables ejemplos y, por lo tanto, son capaces de abordar tareas más complejas para las que los motores de reglas serían ineficaces. «Hay varios factores que permiten implementar estos nuevos modelos de aprendizaje automático en la actualidad: la calidad de los algoritmos, los recursos de hardware, pero especialmente la disponibilidad de los datos», añade Vincent Bonnivard. El acceso a grandes volúmenes de datos de calidad es necesario para entrenar adecuadamente a los modelos.

¿Cuáles son los usos de la IA en la actualidad para el registro contable?

Lectura automática de documentos más eficiente

La IA está apareciendo gradualmente en el software existente, con la llegada de nuevos componentes funcionales. Una transición que permite al equipo financiero de las empresas o a los empleados de las firmas de contabilidad no alterar sus procesos y, al mismo tiempo, les aporta mucha más eficiencia. «Por ejemplo, la IA aporta una fiabilidad mucho mayor a la lectura automática de documentos, al extraer e interpretar datos. Esto es lo que estamos desarrollando actualmente en la plataforma Regate, por ejemplo». explica Laura Pallier, cofundadora de Regate.

Asientos contables inteligentes

La IA también puede ofrecer asientos contables correspondientes a las facturas leídas, con una precisión y una tasa de éxito mucho mayores que los motores de reglas. «Como la IA es capaz de aprender, también tiene la capacidad de proponer entradas que se correspondan con los planes contables y la forma de trabajar del usuario. Esto permite conciliar las prácticas de mercado con las prácticas personales». añade Laura Pallier.

Conciliación bancaria

Los motores de reglas se utilizan ampliamente para la conciliación bancaria y funcionan bastante bien... siempre que no sea necesario cambiarlos. «Al recuperar el historial de una empresa, podemos entrenar un modelo de IA en un perímetro determinado para realizar una conciliación bancaria inteligente, con resultados mucho mejores que los de los motores de reglas». explica Laura Pallier de nuevo.

Los próximos pasos a seguir

A largo plazo, está surgiendo una automatización completa de los asientos contables. Este no es el único caso de uso en estudio para los equipos financieros o las firmas de contabilidad, pero es el que, sin duda, tendrá el mayor impacto en la productividad. El potencial de la IA en esta área es realmente enorme. Sin embargo, para explotarlo, tendrá que marcar algunas casillas: asegúrese de tener datos suficientes para educar adecuadamente los modelos de aprendizaje automático, proteger estos mismos datos, capacitar a los equipos y gestionar el cambio en la organización.

Para lograrlo sin problemas, lo mejor es proceder gradualmente, por ejemplo, probando primero la IA en un perímetro determinado. Si este primer paso es satisfactorio, podemos considerar la posibilidad de ir más allá, formando a los equipos para que apoyen el desarrollo de sus habilidades y estableciendo nuevos procesos. Porque el principal desafío que plantea la IA no es técnico, sino organizativo.