En el entorno laboral actual, la inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta clave para optimizar procesos y mejorar la productividad. ChatGPT, con su capacidad de automatizar tareas, generar ideas y facilitar la comunicación, está marcando un antes y un después en diversas industrias.
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La conciliación bancaria es un proceso crucial para cualquier empresa, desde pequeñas y medianas hasta grandes corporaciones. Consiste en comparar los registros internos de transacciones financieras con los extractos bancarios para garantizar que todo esté en orden y que no haya discrepancias entre ambas fuentes de información. Sin embargo, para muchas empresas, este proceso suele ser manual, costoso y propenso a errores. La automatización de la conciliación bancaria ha emergido como una solución que puede no solo simplificar el proceso, sino también reducir riesgos y mejorar la eficiencia operativa.
La automatización de la conciliación bancaria implica el uso de herramientas de software que permiten a las empresas comparar automáticamente sus registros internos con los extractos de sus bancos. Este tipo de automatización elimina gran parte del esfuerzo manual asociado con el proceso, lo que ahorra tiempo y mejora la precisión. Con la automatización, las transacciones financieras se cotejan de manera automática en lugar de ser revisadas línea por línea por el personal de finanzas.
¿Qué es la automatización de la conciliación bancaria?
La automatización de la conciliación bancaria implica el uso de herramientas de software que permiten a las empresas comparar automáticamente sus registros internos con los extractos de sus bancos. Este tipo de automatización elimina gran parte del esfuerzo manual asociado con el proceso, lo que ahorra tiempo y mejora la precisión. Con la automatización, las transacciones financieras se cotejan de manera automática en lugar de ser revisadas línea por línea por el personal de finanzas.
Este tipo de tecnología generalmente está integrada en los sistemas ERP (Enterprise Resource Planning) o en plataformas de contabilidad modernas. Los algoritmos buscan coincidencias entre los datos internos de la empresa y los registros bancarios, señalando automáticamente las discrepancias para que el equipo financiero las revise. También puede programarse para generar informes personalizados y realizar conciliaciones periódicas sin intervención humana, lo que garantiza que el proceso sea continuo y eficiente.
Ventajas de automatizar la conciliación bancaria
Desafíos de la automatización de la conciliación bancaria
Si bien la automatización de la conciliación bancaria trae numerosas ventajas, no está exenta de desafíos. Las empresas deben considerar varios aspectos antes de embarcarse en este proceso:
ROI de la automatización de la conciliación bancaria
El retorno de inversión de automatizar la conciliación bancaria puede ser significativo, dependiendo del tamaño de la empresa, el volumen de transacciones y la complejidad de su contabilidad. Los principales factores que impulsan el ROI incluyen:
Qué considerar al automatizar la conciliación bancaria
Para las empresas que están considerando automatizar su proceso de conciliación bancaria, hay varios factores a tener en cuenta:
Conclusión
La automatización de la conciliación bancaria representa una oportunidad significativa para las empresas de todos los tamaños de mejorar su eficiencia operativa, reducir errores y fortalecer la seguridad financiera. Aunque la implementación puede presentar desafíos, los beneficios a largo plazo, en términos de ahorro de tiempo, reducción de costos y mayor control financiero, hacen que esta sea una inversión valiosa para cualquier organización que busque mantenerse competitiva en un entorno financiero cada vez más digital.
Con un enfoque adecuado, las empresas pueden optimizar sus procesos de conciliación bancaria, asegurando que su información financiera sea precisa, confiable y fácilmente auditable, lo que les permitirá tomar decisiones más informadas y estratégicas para su futuro crecimiento.
Ridloop Consulting – www.ridloop.com
Queremos compartir con ustedes este articulo que se publicó en forbes el 2 de marzo del 2022 , aquí su traducción , esperamos que sea de gran utilidad – Equipo Ridloop.
Vivimos en una era en la que la digitalización ha remodelado casi todos los aspectos de nuestras vidas, y la industria de seguros no es una excepción. Atrás quedaron los días en que las personas completaban formularios manuales y archivaban documentos para comprar pólizas de seguro.
En cambio, comprar pólizas de seguro se ha convertido en un juego de niños gracias a insurtech, un acrónimo de las palabras seguro y tecnología. En pocas palabras, insurtech es el concepto de implementación de tecnologías como la inteligencia artificial (AI), el Internet de las cosas (IoT) y el aprendizaje automático (ML) en la industria de seguros.
Como muchos han reconocido, la pandemia ha forzado aún más el rápido crecimiento de los servicios digitales de extremo a extremo de las aseguradoras. Hoy en día, puede recibir productos de seguros personalizados con la ayuda de big data y dispositivos inteligentes. Sin embargo, en este mercado en el que la demanda de los clientes cambia continuamente y la creciente adopción de Internet, pronosticar el comportamiento del consumidor se está volviendo difícil, ya que prácticamente cualquier dato puede ser significativo.
Las firmas de Insurtech pueden ayudar a utilizar de manera efectiva esta gran cantidad de datos. Una encuesta encargada por Capgemini revela que más del 75% de las aseguradoras admiten que están considerando la colaboración insurtech para mejorar la experiencia de sus clientes.
Hay ciertos métodos que he visto en los que las compañías de seguros pueden incorporar insurtech. Pero primero, aunque insurtech ha cambiado la industria en su conjunto, aquí hay algunas áreas específicas donde veo que ha tenido algunos de sus impactos más significativos y donde puede enfocar sus esfuerzos.
Ofreciendo seguros pequeños
Las personas que no se sentían cómodas pagando una cantidad considerable de primas anuales cada año están encontrando interés en los seguros pequeños. Insurtech está ayudando a vender con éxito seguros para requisitos específicos como Covid-19, enfermedades transmitidas por vectores, etc.
Una gran población de millennials no tiene seguro. Por lo tanto, son un sector potencialmente lucrativo para las aseguradoras. En general, prefieren pólizas de seguro que sean fáciles de comprar y requieran menos papeleo. Por ejemplo, Acko, una aseguradora nativa digital en India, ha colaborado con casi 20 plataformas digitales para expandir su negocio. Ethos es otro ejemplo de una compañía de seguros nativa digital. Recientemente recibieron alrededor de $ 200 millones y poco después otros $ 100 millones en capital de riesgo . Aunque no son totalmente digitales, otras compañías de seguros como Ageas Insurance, uno de los clientes de mi empresa, utilizan ecosistemas totalmente personalizados e integrados para gestionar el viaje del usuario de forma más rápida y precisa.
Uso de la automatización robótica de procesos en la industria de seguros
La automatización robótica de procesos (RPA) es un tipo de bot de software que puede ejecutar tareas repetitivas y basadas en reglas rápidamente con mayor precisión. Una vez que los bots están programados para ejecutar una tarea, seguirán los mismos pasos cada vez.
RPA puede ayudar en el procesamiento más rápido de reclamos, suscripción, cancelación de pólizas y trabajos de ingreso de datos. Además, RPA crea una amplia gama de oportunidades de venta cruzada, ya que los chatbots pueden sugerir productos de seguros personalizados al extraer datos del perfil de un cliente.
Implementación de Inteligencia Artificial (IA)
Un informe de Business Line dice que los fraudes de seguros en India cuestan ₹ 45,000 millones de rupias cada año a las aseguradoras. Las aseguradoras enfrentan el desafío de un procesamiento de reclamos más rápido para clientes genuinos y el rechazo de reclamos fraudulentos. AI puede encontrar cualquier discrepancia en las reclamaciones o información errónea proporcionada por los clientes.
La diferencia básica entre RPA e IA es que RPA se centra en el proceso y la IA se centra en los datos. Debe entrenar a RPA para ejecutar un proceso, y seguirá esos datos para repetir tareas. Por otro lado, la IA puede procesar datos no estructurados creando su propia lógica y tomando medidas inmediatas.
Una industria cambiante
Muchas compañías de seguros ya tienen una base de clientes y han estado operando durante mucho tiempo. Pero aún necesitarán utilizar insurtech y servicios de insurtech para satisfacer las necesidades cambiantes de los clientes y mejorar la eficiencia operativa.
Las compañías de seguros deben comprender que los hábitos y las perspectivas de las personas han cambiado con el tiempo. Entonces, primero, las aseguradoras deben eliminar la etiqueta de “compañías solo de agentes”. Y céntrate en el modelo DIY, que promueven las insurtechs.
En segundo lugar, las personas prefieren comprar pólizas de seguro para necesidades específicas, como viajes, dispositivos electrónicos de alta gama, etc. Por lo tanto, las compañías de seguros deben presentar pólizas de sachet para atender a la clientela en tendencia.
Formas de implementar Fintech
Después de implementar técnicas de insurtech, las compañías de seguros deberían poder observar ciertos cambios para asegurarse de que sus pólizas hayan tenido éxito. Aquí hay algunos ejemplos para buscar:
• Mejor gestión de riesgos mediante el uso de puntos de datos de análisis y aprendizaje automático.
• Mayor satisfacción del cliente ya que es probable que los reclamos se procesen más rápido.
• Reducción del importe de las primas por menores costes de suscripción.
• Los costos más bajos junto con la alta rentabilidad debido a la prevención efectiva del fraude aumentarán los ingresos de la aseguradora.
• Las aseguradoras verán una mejora en el contacto con los clientes y la presencia en la web.
También hay algunos desafíos comunes que las aseguradoras pueden enfrentar durante la transición a insurtech. Según una encuesta global de directores ejecutivos de seguros realizada por KPMG International, estos incluyen: falta de conocimiento sobre el futuro de los escenarios operativos, dificultades para tomar decisiones rápidas relacionadas con la tecnología y desafíos para pasar de pilotos y experimentos a una implementación a escala.
Para superar estos desafíos, aquí están mis ideas:
• Las compañías de seguros deben averiguar cuántos expertos en TI necesitarán para implementar insurtech. De lo contrario, va a ser una tarea gigantesca.
• Las compañías de seguros deben deshacerse de sus sistemas heredados, ya que pueden ser obstáculos potenciales para la implementación de sistemas insurtech.
• Una aseguradora debe capacitar a sus empleados con las tendencias tecnológicas recientes para que se sientan cómodos con la transición y capacitados para maximizar el ROI de la compañía.
• Una compañía de seguros debe señalar sus limitaciones presupuestarias sobre cuánto puede permitirse implementar insurtech.
Por lo tanto, la conclusión es que los clientes quieren todo a su conveniencia y están impulsados por la tecnología. Los clientes jóvenes y millennials, así como los adultos mayores, quieren estar asegurados por una empresa que sea digital y ofrezca productos personalizados. Ya es hora de que las aseguradoras colaboren e incorporen insurtech.
Abhishek Rungta Fundador y CEO de Indus Net Technologies (INT.)
