5 ventajas de la IA en Cuentas por Pagar

Recientemente realizamos un webinar en el que abordábamos, con Andrew Bartolini, fundador y jefe de Investigación de Ardent Partners, las tendencias y predicciones de Cuentas por Pagar (AP) para 2024. Entre las conclusiones, destacaba cómo los equipos más competentes de AP serán los que desarrollen un conocimiento avanzado de la Inteligencia Artificial (IA). Sin embargo, ¿qué puede hacer la IA por nosotros en el ámbito de AP? ¿Qué le debemos pedir a este tipo de soluciones?

5 ventajas del uso de la IA en Cuentas por Pagar

Miguel Quijano, comercial de Esker especializado en Source-To-Pay (S2P), nos ayuda a entender las cinco principales ventajas de aplicar la Inteligencia Artificial al ciclo de Cuentas por Pagar:

1. TRANSFORMAR EL DATO EN INFORMACIÓN. Gracias a la IA es posible capturar automáticamente la información de las facturas, no sólo el nombre de la empresa a la que se factura, sino el resto de la información de registro (número, fecha, etc.), hasta el punto de que si un grupo empresarial con el que trabajamos tiene diferentes CIFs, la IA es capaz de identificar el dato correcto. Además, en un nivel más avanzado, una IA debería ser capaz también de rescatar el detalle de las líneas dentro de la factura y asociarlas a su pedido correspondiente.

2. MATCHEO PEDIDO-RECEPCIÓN-FACTURA. Como hemos visto en el punto anterior, cada una de las facturas suele estar asociada a un determinado pedido. Desde el ERP se lanzan estos pedidos, que también son recepcionados incorporando un albarán. Una IA preparada para el ciclo de cuentas por pagar debería ser capaz de interrelacionar o matchear (según la jerga del ramo) el pedido, con la recepción y la factura. En este punto es conveniente subrayar que no todas las soluciones de mercado incorporan una IA avanzada capaz de hacer este matcheo, no sólo porque requiere de una capacidad de interpretación de las líneas de la factura, sino también porque requiere de una conexión con el ERP para consultar el pedido y su recepción.

Además, no siempre todos los pedidos tienen recepción, por lo que la IA también ha de ser capaz de entender que habrá casos en los que la comprobación de la factura únicamente se realice con el pedido. Esta no es la única particularidad que puede darse, puesto que en ocasiones el pedido y la recepción no coinciden. ¿Cómo se procedería si sucede esto en el proceso de verificación? Pues bien, si, por ejemplo, se realizó un pedido de 15 toneladas de arena y finalmente entran 15.500, el sistema ha de aplicar una serie de tolerancias de más-menos 1% o 2%. Entra en juego aquí también el albarán, que una IA avanzada también sabe interpretar.

Por otro lado, una de las funciones críticas de una IA avanzada aplicada al ciclo de AP es la referida a la reducción de riesgos. Gracias a la capacidad del sistema de poder lanzar consultas al ERP sobre el pedido asociado a una factura, el responsable puede ir comprobando cómo estas asociaciones son siempre correctas y terminar automatizando el proceso por completo (modo touchless). Llegado este punto y pese a que el proceso esté automatizado, la IA se convierte en nuestro supervisor, detectando cualquier tipo de anomalía, como puede ser un importe fuera del rango estadístico que habitualmente se factura o una factura duplicada, De esta manera, salta un aviso a la persona que corresponda y se eliminan posibilidades de errores en el proceso.

Relacionado estrechamente con este punto aparece la capacidad de detectar el fraude. Así, si la verificación del matcheo pedido-recepción-factura se realiza correctamente pero el sistema detecta que el número de cuenta o el IBAN no se corresponde con el registrado en el ERP, se levanta automáticamente esa factura y se avisa al agente responsable.

3. CODIFICACIÓN PREDICTIVA. Una IA de altas capacidades no debería quedarse en los puntos anteriores de matcheo y automatización, sino que debiera poder realizar una codificación predictiva de facturas sin pedido. Para entenderlo, si llega una factura de 1.000 euros de un proveedor que no está asociada a un pedido y el contable le indica al sistema que ha de imputarse a dos centros de coste diferentes como Marketing (500 euros) y Comercial (500 euros), el sistema habrá de recordar en el futuro que ha de realizar esa imputación al 50%.

Del mismo modo y en un ejemplo más complejo, como puede ser una factura de teléfono con diferentes números de teléfono, la IA avanzada puede identificar qué número de teléfono corresponde con qué departamento y realizar la correspondiente imputación al centro de coste asociado. En esencia, es un paso más en la automatización de nuestro ciclo de cuentas por pagar.

En cuanto a la automatización de las facturas recurrentes, como pueden ser los alquileres de diversas instalaciones, a través de un módulo de gestión de contratos es posible programar un pedido por ese importe cada mes en concepto de alquiler, de modo que al llegar la factura se automatiza aprovechando esa provisión.

4. MEJORA LA COMUNICACIÓN CON PROVEEDORES. Una solución de avanzada de gestión de cuentas a pagar debería ser capaz de ofrecernos la posibilidad de mantener una conversación con nuestros proveedores asociada a una factura concreta. Esta capacidad de poder mantener un chat sobre una factura descongestiona los call centers y, además, garantiza la trazabilidad evitando largas cadenas de correos electrónicos que se pueden extraviar. Esta funcionalidad es particularmente interesante de cara a la entrada en vigor de la Ley Crea y Crece, que exige la reducción de los tiempos de aprobación o rechazo de las facturas que nos envían nuestros proveedores. Además, el sistema también es capaz de informar automáticamente del estado del pago de sus facturas a los proveedores que determinemos.

En este mismo sentido y para facilitar la vida a pymes y autónomos con los que trabajemos, que con la Ley Crea y Crece deberán comenzar a facturar electrónicamente, es posible publicar en el portal los pedidos que se hayan lanzado desde el ERP y hayan sido recepcionados, dándoles la opción de que se genere una autofacturación. Creada esa factura, nos llegará a nosotros como cliente y, además, se enviará una copia en formato electrónico a lo que ahora mismo se denomina Solución Pública de Facturación Electrónica. Así se agiliza el ciclo, se reduce la carga de trabajo, eliminando papel, y se mejora la gestión de proveedores.

5. INFORMACIÓN EN TIEMPO REAL. Gracias a la velocidad de procesamiento y la capacidad analítica de la IA avanzada, es posible disfrutar de un cuadro de mando con la información en tiempo real, viendo de un vistazo toda la información actualizada y con detalle de, por ejemplo, los importes pendientes de pago por fecha de vencimiento, por código de empresa o por categoría de compra, entre otros. Esta visibilidad contribuye a la mejora de la gestión de los flujos de caja relacionada con el pago a proveedores. Además, la solución de Esker va un paso más allá, pudiendo pedir al sistema que configure un cuadro de mando personalizado utilizando para ello un prompt, es decir, una orden hablada gracias a su capacidad de procesamiento de lenguaje natural. Tan sencillo como eso.

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