Opinión

La analítica predictiva de tesorerías

 
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Por Job Dávila, integrante del Comité Técnico Nacional de Tesorería del IMEF.

En las últimas décadas se ha dado un desarrollo exponencial en Tecnologías de la Información (TI), principalmente en bases y recolección de datos. Esto ha creado una gran oportunidad para que la analítica se incorpore en el ambiente de los negocios, generando información interesante y útil a partir de los datos disponibles.

La analítica, como materia de estudio, está emergiendo con el análisis estadístico a partir de sets de datos, cuya finalidad es proporcionar ideas, patrones, modelos descriptivos y predictivos que permitan extraer y generar conocimiento para las organizaciones. Una de las áreas que se esta viendo favorecida con esto son las Tesorerías, principalmente con las tareas comunes de clasificación, agrupamiento, descubrimiento de reglas de asociación, patrones de respuestas, detección de anomalías, desviaciones y fraudes. Con ello, el análisis predictivo se define como el proceso para desarrollar herramientas matemáticas o modelos que generen predicciones correctas y que ya están dando muy buenos resultados.

No obstante lo anterior, hay una desventaja: los analistas de las diversas áreas de la organización desarrollan y alimentan modelos sin procesos formales, inexistentes o no estandarizados para almacenarlos, implementarlos y gestionarlos y algunos de estos modelos no cuentan con la documentación que indique quien elaboró el modelo, cuál es el propósito, los lineamientos de uso, es decir, no se cuenta con la información necesaria para administrar dicho modelo.

Derivado de lo anterior, el Comité Técnico Nacional de Tesorería del IMEF, tras diversos análisis de su quehacer diario, considera necesario destacar el uso de la tecnología para preparar una plataforma única que permita tener acceso a las fuentes de datos, limpiar, transformar y estructurar dichos datos para cualquier propósito analítico y eso puede conducir a una mayor productividad, una mayor agilidad y sobre todo mejores decisiones.

Si una organización no puede contestar alguna de las siguientes preguntas, es recomendable una revisión y mejora de sus modelos analíticos y de esta forma generar valor real a la tesorería y por consiguiente a la propia organización.

• ¿Quién creó los modelos y por qué?
• ¿Qué variables se consideraron para hacer las predicciones?
• ¿Cómo se utilizan los modelos?
• ¿Cuál es el desempeño de los modelos?
• ¿Cuándo se calibraron los modelos por última vez?
• ¿Dónde está la documentación de soporte?
• ¿Por qué toma tanto tiempo poner en producción los modelos nuevos o actualizados?

¿Cómo se puede hacer esto? Con el uso de la tecnología, para ayudar a dar forma a sus datos y crear rápidamente modelos predictivos precisos. Por tanto, se necesitan procesos poderosos, bien diseñados e integrados para gestionar los modelos analíticos y lograr un desempeño óptimo a lo largo de su ciclo de vida…Y lo más importante, la clave para el éxito analítico es convertir rápidamente los datos en conocimientos y acciones, lo que significa que deben integrarse de manera eficiente los modelos predictivos precisos en nuestro sistema de tesorería operativa y financiera o ERP que sustentan las decisiones automáticas.

¿Cuántas decisiones operativas se toman en el día a día en su tesorería?, seguramente más de las que se puede imaginar. Cada una de ellas representa una decisión operativa: permitir o rechazar la transacción de acuerdo con la calificación de riesgo calculado y si bien cada decisión operativa o transacción puede tener bajo riesgo individual, en volumen estas decisiones pueden aumentar considerablemente el riesgo.

Por eso es de suma importancia tener la capacidad de producir buenas decisiones operativas y financieras de forma eficiente, incorporando altos volúmenes de datos en constante crecimiento, lo cual puede marcar la diferencia entre el éxito o fracaso de una organización.

Para el Comité de Tesorería del IMEF, es importante señalar que para tomar buenas y rápidas decisiones operativas que reflejen consistentemente la estrategia del negocio y al mismo tiempo se mantenga un buen funcionamiento de la organización, deben desarrollarse aplicaciones operativas orientadas a la tesorería y modelos analíticos reveladores y bien calibrados.

Por último, solo cabe mencionar que una manera eficiente de monitorear y controlar los modelos analíticos que aseguren un buen desempeño, requiere de una arquitectura tecnológica y procesos formales que puedan satisfacer las necesidades actuales y futuras, así como transmitir datos y crear modelos predictivos más detallados de forma eficiente.

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