¿Cuán madura digitalmente es tu oficina de finanzas?
Los CFO que son líderes digitales priorizan el desarrollo de siete capacidades clave para desbloquear el poder de los datos y el análisis.
Página de Dan/theispot.com
El director financiero de un gran grupo de hospitales de la India tenía un problema. Para optimizar los gastos y permitir que la organización brinde los más altos niveles de atención al paciente, tuvo que analizar cientos de indicadores: información del paciente, como edad y seguro; datos clínicos, como tratamientos y pruebas de laboratorio; datos operativos, como la calidad de los alimentos y la capacidad de respuesta del personal médico; y datos financieros, como costos e ingresos. El software de gestión del hospital tenía una capacidad limitada para manejar este análisis complejo. Para abordar este desafío, el director financiero instaló un nuevo sistema de soporte de decisiones impulsado por aprendizaje automático. Después de tomar medidas sobre los conocimientos resultantes, los puntajes de satisfacción de los pacientes aumentaron en un 12% y el grupo del hospital disfrutó de ahorros significativos al eliminar actividades que no agregaban valor.
Al igual que el director financiero del hospital, los líderes financieros en una amplia gama de industrias están tratando de integrar datos y análisis en los procesos de la oficina de finanzas para mejorar las operaciones.
Sin embargo, no todos los CFO han descifrado el código para capitalizar la promesa de estas herramientas, en particular, las nuevas aplicaciones de aprendizaje automático. En un estudio de 2022 realizado por Gartner, el 80% de los directores financieros dijeron que creen que las finanzas deben acelerar significativamente la implementación del aprendizaje automático y la inteligencia artificial para respaldar y proteger el negocio de manera efectiva.1
¿Por qué tantos directores financieros tardan en aprovechar al máximo estas tecnologías y qué se puede hacer para ponerlas al día?
En el trabajo del autor de este artículo como investigador académico y consultor, ha estudiado a cientos de CFO y líderes financieros sénior de más de 20 industrias en empresas con ingresos que oscilan entre $250 millones y más de $20 mil millones. Al realizar una investigación que incluyó entrevistas y una encuesta, buscó comprender cómo los directores financieros usan las tecnologías digitales en sus oficinas financieras, qué quieren lograr a través de la digitalización y los principales desafíos que enfrentan para desarrollar estas capacidades. Descubrió que los CFO que habían implementado con éxito análisis avanzados podían brindar más información en tiempo real, reducir el error humano y el sesgo, y acelerar los procesos y la toma de decisiones.
Los líderes de finanzas digitales también se diferenciaron al dedicar una mayor parte de su tiempo a actividades de creación de valor, como gestión del rendimiento, fusiones y adquisiciones, fijación de precios y planificación estratégica, y actividades de protección de valor, incluida la detección de fraudes y la gestión de riesgos. Pasaron menos tiempo en actividades de procesamiento de transacciones , como facturación, procesamiento de pagos y contabilidad. La mayoría ya había ganado eficiencia mediante la automatización de tareas administrativas y otros procesos manuales.
Los líderes de finanzas digitales dedican más tiempo a actividades de creación de valor , como fusiones y adquisiciones y fijación de precios, y actividades de protección de valor , como la gestión de riesgos.
El autor identificó siete capacidades avanzadas que subyacen a los logros de estos líderes y sirven como componentes básicos para transformar las finanzas en una función basada en datos que crea valor a partir de análisis avanzados. Comparto descripciones detalladas de cada uno a continuación, junto con una herramienta de evaluación que se puede usar para evaluar el nivel actual de madurez del análisis de datos en cualquier etapa del viaje digital de la oficina de finanzas.
Siete capacidades esenciales para los líderes de finanzas digitales.
1. Utilice análisis avanzados para satisfacer necesidades estratégicas. Muchas organizaciones aún esperan que finanzas mantenga su rol operativo tradicional de mantener libros de contabilidad, procesar transacciones y entregar los informes requeridos. Sin embargo, los líderes financieros más avanzados piensan en términos de estrategia digital y buscan oportunidades para aplicar la tecnología para avanzar en los objetivos estratégicos de su organización.
Se solicitó al director financiero de una empresa farmacéutica europea información más clara, rápida y rica que pudiera informar la estrategia de precios de la empresa. En respuesta, la empresa creó un nuevo modelo de aprendizaje automático que generaba pronósticos dinámicos de los precios de los medicamentos que reflejaban casi instantáneamente los cambios en el costo de las materias primas, el costo de producción, las pautas regulatorias, el costo del inventario y el suministro de medicamentos en todo el mundo. y otras variables relacionadas con el mercado y el producto.
Armados con esta información, los líderes empresariales podrían ajustar rápidamente los precios en función de una fuente en tiempo real de datos de mercado y características de los medicamentos. Esto le dio al departamento de finanzas un papel más activo en el desarrollo e implementación de estrategias de fijación de precios y en la mejora del valor de la empresa.
Otro director financiero, en un minorista internacional, reconoció que se podrían aplicar análisis avanzados para reforzar el perfil de ciberseguridad de la empresa. El CFO trabajó con el CIO y el proveedor de la nube de la empresa para implementar una capacidad de aprendizaje automático que identificaría datos financieros confidenciales, propiedad intelectual, información de los empleados y otros datos que residen en la nube y advertiría a la empresa cuando se accediera o se moviera a los datos. una moda inusual.
Al igual que estos dos CFO, la mayoría de los líderes de finanzas digitales con los que hablé dijeron que consideran que la tecnología y el análisis avanzado son prioridades estratégicas para proteger los activos de la empresa y lograr resultados comerciales considerablemente mejores.
2. Desempaquetar y explicar los resultados del aprendizaje automático. Algunas personas ven los modelos de aprendizaje automático como una caja negra porque no está claro cómo llegan a las predicciones que producen. Los líderes de finanzas digitales entienden estas limitaciones y presionan por la explicabilidad del modelo: técnicas y herramientas que pueden explicar cómo los modelos alcanzan sus resultados.
El director financiero de un fabricante mundial de automóviles descubrió que la explicabilidad y la interpretabilidad se encontraban entre los principales desafíos del uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para detectar riesgos financieros y crediticios. En tal contexto, es fundamental comprender cómo un modelo hace predicciones para confirmar que no está empleando representantes de ninguna característica demográfica que sería ilegal o poco ético considerar al sopesar una solicitud de crédito.
Un CFO y su equipo querían saber por qué un modelo de aprendizaje automático utilizado para determinar si un solicitante debería recibir un préstamo para automóvil negaba préstamos a ciertos solicitantes pero no a otros, y por qué le daba a algunas personas un 70% de probabilidad de incumplimiento pero le daba al solicitante promedio sólo un 20% de probabilidad. Aplicaron los valores de Shapley, un método derivado de la teoría de juegos, para mostrar el impacto relativo de cada función (o variable) en el resultado final del modelo de aprendizaje automático.2 Esto le mostró al director financiero y a su equipo que la propiedad de la vivienda, la relación préstamo-ingreso y la deuda de la tarjeta de crédito eran las tres variables más importantes para predecir la morosidad de los préstamos para automóviles.
En comparación con otros CFO, los líderes de finanzas digitales otorgan una mayor prioridad a la comprensión del funcionamiento interno de sus modelos analíticos y cómo afectan los resultados que ofrecen los modelos.
3. Colaborar en la gestión de datos en todas las funciones. El crecimiento exponencial en el tamaño y la complejidad de los datos plantea un desafío importante para los equipos de finanzas, ya que buscan identificar una única fuente de verdad para los puntos de datos utilizados para obtener información procesable para el resto de la organización. Los líderes de finanzas digitales tienen una estrategia claramente definida que guía la recopilación y gestión de este volumen creciente de datos, y el acceso a este, y muchos juegan un papel crucial en la definición de la estrategia de datos general para la organización.
Al desarrollar una nueva solución de análisis, el director financiero de una empresa siderúrgica asiática primero definió una estrategia de datos y trabajó para alinear los estándares de datos en toda la empresa, elevando el tema a la cima de la agenda corporativa. El objetivo de su equipo era ver los ingresos y las ganancias por segmento de clientes, no solo a nivel de producto. Eso significaba identificar las métricas centrales de la rentabilidad del cliente, como los costos de adquisición, las tasas de pedidos y abandonos y los costos de servicio, y encontrar una forma coherente de definir esas métricas en los dominios comerciales y funcionales. También implementaron un lago de datos para optimizar las fuentes de datos y automatizaron el proceso de seguimiento de las métricas de los clientes.
Es mucho más probable que los líderes financieros digitales actúen como firmes defensores de la democratización de los datos en los silos de una empresa, en marcado contraste con los líderes financieros más tradicionales que tratan la información como poder y, a menudo, protegen los datos que poseen.
4. Incorporar habilidades de análisis. Los líderes de finanzas digitales toman medidas para desarrollar habilidades de datos y análisis dentro de sus equipos de finanzas en lugar de confiar en la experiencia de especialistas. Esto requiere que se aseguren de que la mayoría de los miembros del equipo de finanzas reciban capacitación relevante en ciencia de datos, gestión de datos y programación. Al mismo tiempo, el uso de herramientas avanzadas de IA ha resaltado la necesidad de desarrollar habilidades de comunicación y resolución de problemas y de aprender a traducir los datos en conocimientos prácticos. También es importante alentar a los miembros del personal de finanzas y contabilidad más experimentados a arremangarse y comenzar a experimentar con posibles casos de uso de d