Inteligencia artificial en finanzas y su papel en la gestión de datos y procesos financieros

La inteligencia artificial en finanzas es la aplicación de algoritmos avanzados, modelos de aprendizaje automático y sistemas de procesamiento de lenguaje natural dentro del sector financiero. Así analizan grandes volúmenes de datos, automatizan procesos repetitivos y mejoran la toma de decisiones en bancos, gestoras de inversión y departamentos contables.

La IA revoluciona las finanzas y la toma de decisiones.

La transformación en la gestión financiera.

Los departamentos financieros ya no dependen únicamente de hojas de cálculo ni de revisiones manuales. Hoy las conciliaciones contables, los reportes de cierre y la detección de irregularidades se apoyan en inteligencia artificial. Esto permite reducir tiempos, mejorar la precisión y liberar a los profesionales para que se concentren en el análisis y la estrategia.

IBM  describe la inteligencia artificial en finanzas como una herramienta capaz de identificar operaciones sospechosas y adaptar los servicios a cada cliente. El cierre mensual o trimestral suele ser un proceso largo y complejo, que exige revisar miles de registros, conciliar cuentas y generar informes para la dirección. La inteligencia artificial permite automatizar gran parte de ese trabajo, eliminando multitud de tareas manuales.

Herramientas como BlackLine o Trintech identifican errores en los asientos, concilian operaciones de forma automática y elaboran reportes preliminares. Gracias a esto, lo que antes se resolvía en semanas ahora puede completarse en días, reduciendo la presión sobre los equipos y acelerando la toma de decisiones.

El papel de los modelos de lenguaje en el trabajo financiero

Los asistentes capaces de procesar texto facilitan la elaboración de borradores de informes, la lectura de contratos extensos y la identificación de patrones en grandes volúmenes de datos. En banca y seguros ya se utilizan para revisar documentos críticos o encontrar riesgos escondidos.

Pero la rapidez no sustituye la verificación. Al manejar información sensible, cualquier fuga puede afectar tanto a la empresa como a los clientes. Los propios CFOs lo remarcan en el Foro Económico Mundial donde insisten en que la seguridad y el cumplimiento normativo deben ser una prioridad al integrar herramientas de automatización con IA.

La automatización financiera y sus puntos débiles

El entusiasmo por conectar sistemas contables con flujos automáticos ha traído beneficios, pero también ha dejado expuestas muchas debilidades. Se han detectado pérdidas de datos por claves almacenadas sin protección, servidores con credenciales compartidas y errores graves en cálculos no revisados.

Tal como explicamos en nuestro artículo sobre seguridad en automatizaciones de inteligencia artificial estos errores pueden evitarse si se incorporan controles desde el inicio advierte de estos fallos y señala que auditar cada herramienta antes de implantarla es fundamental para evitar consecuencias más serias.

Fallos que se repiten en el trabajo financiero con IA

El IOSCO recopiló varios de estos problemas en su informe sobre mercados de capital, en el que se insiste en la necesidad de trazabilidad y control humano en cada sistema automático:

  • Modelos predictivos usados sin revisar la calidad de los datos de entrada
  • Algoritmos de crédito poco transparentes
  • Información sensible mal segmentada o almacenada sin controles
  • Equipos financieros que no reciben formación para supervisar estas tecnologías
Una representación de varios tipos de inteligencia artificial; Fuente: IOSCO AIWG

Cómo mantener el control sin perder eficiencia

Los equipos que logran un equilibrio establecen indicadores claros para medir el valor real de cada sistema. No se trata solo de ahorrar tiempo, también de reducir errores y garantizar la calidad de la información.

Otra clave es la trazabilidad. Cada informe o predicción debe poder justificarse ante auditores y reguladores. Y finalmente, la formación continua en finanzas y en tecnología es lo que asegura que las herramientas se utilicen con criterio.

Hay ejemplos de empresas que confiaron en modelos no auditados y presentaron reportes con errores graves. También se han conocido casos donde el seguimiento automatizado de transacciones permitió frenar fraudes en tiempo real. En el ámbito legal, la revisión de contratos con sistemas de análisis documental evitó que se firmaran acuerdos con cláusulas de alto riesgo. El World Economic Forum recopiló varios de estos casos en su informe sobre inteligencia artificial en servicios financieros, subrayando que la supervisión humana es lo que marca la diferencia entre un avance y un fracaso.

Aspectos clave antes de adoptar nuevas soluciones

La protección de los datos sensibles debe ser el primer paso. Cifrado, permisos de acceso bien definidos y registros de actividad son básicos. Tan importante como esto es contar con software actualizado, planes de respaldo y auditorías regulares.

La supervisión humana nunca desaparece. Las herramientas aportan velocidad y capacidad de análisis, pero la responsabilidad de las finanzas sigue estando en manos de las personas. En la era digital actual, donde la inteligencia artificial se ha vuelto imprescindible, invertir en conocimiento es invertir en tu futuro profesional.

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