AI Driven Finance
Hacia la gestión estratégica de la función Financiera impulsada por la inteligencia artificial
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- Las Cinco Tendencias en IA que configuran el futuro de las Finanzas
- White Paper Sensible Machine Learning: cómo hacer predicciones multivariable autoexplicativas mediante aprendizaje automático
Descarga la infografía "Las cinco grandes tendencias que configuran el futuro de las finanzas"
En un estudio realizado por nuestro partner OneStream, se revela que en el actual entorno incierto caracterizado por desafíos macroeconómicos, geopolíticos y regulatorios, las empresas esperan de la función Financiera una orientación clara y ágil.
Esta creciente presión recae sobre la oficina del CFO, que sin embargo puede liberar una potente arma para dar respuesta ante este contexto: la Inteligencia Artificial en finanzas, que ya está transformando la planificación y previsión financiera en las empresas.
En este contexto, hemos identificado cinco grandes tendencias IA en finanzas corporativas que están configurando el futuro:
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Automatización financiera con IA: mejora de la calidad de los datos y detección temprana de anomalías.
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Gestión Inteligente del Riesgo, basado en algoritmos avanzados
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IA para planificación financiera: agiliza la planificación y los rolling forecasts, mejorando la eficiencia operativa.
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Modelos de Machine learning predictivos para múltiples de escenarios de Planificación
- Detección de insights y patrones ocultos en los datos de real y escenarios de previsión financiera con IA, optimizando la toma de decisiones estratégicas.
Explora estas cinco tendencias clave de IA para finanzas corporativas y descubre cómo la automatización financiera con IA y el machine learning aplicado a finanzas pueden llevar la función financiera de tu empresa a un nuevo nivel de eficiencia, agilidad y capacidad de respuesta.
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White Paper ML: Planificación mediante Sensible Machine Learning de OneStream
Planificación mediante Sensible Machine Learning de OneStream: Ventajas para los Directores Financieros
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El crecimiento explosivo de la disponibilidad de datos y la creciente competencia en el mercado plantean un desafío importante para todas las organizaciones. Sin embargo, Sensible Machine Learning (SML) de OneStream ofrece a los equipos financieros una solución avanzada que permite transformar las estrategias de planificación, facilitando la toma de decisiones inteligentes y su ejecución con eficacia. Este enfoque de machine learning para finanzas permite a las empresas identificar oportunidades más rápidamente, comprender cómo aprovecharlas y, en consecuencia, superar a la competencia con un margen significativo..
Cuando las decisiones financieras se basan en datos obsoletos y previsiones poco fiables, incluso las estrategias más prometedoras pueden verse comprometidas. Aquí es donde el ML para finanzas corporativas se convierte en un aliado imprescindible, ofreciendo análisis predictivos precisos y una capacidad superior para adaptarse a un entorno en constante cambio.
Las organizaciones, sin importar su tamaño, enfrentan múltiples retos, pero uno de los más críticos es elegir la solución de machine learning adecuada para el CFO. Una solución que no solo potencie la alineación estratégica, sino que también garantice la transparencia y comprensión del proceso. Es fundamental que los responsables financieros comprendan cómo funciona el sistema y que el machine learning no sea visto como una “caja negra” incomprensible, sino como una herramienta confiable que impulsa el rendimiento.
Sensible ML responde a esta necesidad, ofreciendo potencia y sofisticación para acelerar los procesos de previsión financiera, aumentar la transparencia y alinear cada decisión con los objetivos empresariales. Esta solución permite al CFO y al equipo de finanzas adoptar un enfoque más ágil y preciso, aprovechando todo el potencial del machine learning para finanzas corporativas.
Accede al documento completo Planificación mediante Sensible Machine Learning de OneStream, y descubre cómo tu función financiera puede alcanzar un nuevo nivel de inteligencia y rendimiento.