El contexto de los viajes y los gastos (T&E) se está transformando a un ritmo frenético, gracias a los avances de la IA y el aprendizaje automático. Descubre de qué forma el equipo de ciencias de datos de Emburse desarrolla innovaciones para mejorar el proceso de gestión de gastos.
Recientemente, la inteligencia artificial ha experimentado un espectacular cambio de paradigma, con lo que ha ampliado las capacidades de lo que se creía posible y ha permitido a personas con conocimientos tecnológicos de todos los ámbitos crear aplicaciones basadas en IA que aprovechan enormes modelos de lenguaje a gran escala (LLM) entrenados previamente, como ChatGPT.
Aunque estos LLM pueden resultar de enorme utilidad para crear chatbots que respondan a preguntas, las principales tareas necesarias para tramitar los reembolsos de viajes y gastos exigen conocer y llevar a cabo políticas personalizadas para la gestión del gasto de los clientes. Estas tareas se centran en el procesamiento de documentos, la clasificación de gastos y la reducción de riesgos. Para automatizar de forma satisfactoria estas tareas mediante IA, se necesitan datos propios de la empresa en lugar de la información pública disponible a nivel general que se utiliza para entrenar a la mayoría de los LLM. Aunque siguen incrementándose los esfuerzos por reducir los costes de inferencia de LLM en cuanto a formación y producción, en este momento, Emburse da prioridad a las arquitecturas de soluciones de IA responsables que recortan los costes todo lo posible, al tiempo que potencian al máximo la precisión y la fiabilidad.
Estas tareas básicas de procesamiento de gastos, que tradicionalmente han sido tediosas y lentas, están experimentando una revolución debido al potencial de la IA. Emburse emplea actualmente la IA para automatizar los procesos de reembolso de viajes y gastos, garantizar el cumplimiento de las políticas, detectar anomalías y proteger contra el fraude, con hasta 25 000 operaciones cada hora.
Las innovaciones en IA de Emburse agilizan y mejoran la precisión de nuestras soluciones de gestión de gastos de la siguiente forma:
Procesamiento de documentos
Atrás quedaron los días de la introducción manual y la engorrosa extracción de datos de los recibos y las facturas, pero, para que la automatización alcance todo su potencial, es fundamental que las soluciones de gastos puedan extraer y clasificar los datos con una precisión extrema. Para ello, los aspectos más importantes a la hora de procesar documentos y gastos son la categorización y la determinación precisa del contexto (por ejemplo, a qué viaje pertenecen). Los modelos de reconocimiento de entidades y análisis sintáctico basados en IA y desarrollados a partir de las técnicas más avanzadas de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) permiten a los clientes recuperar y rellenar automáticamente la información correspondiente de estos documentos de forma sencilla. Emburse también extrae datos adicionales, como la fecha de inicio y finalización, para conocer mejor el contexto de los viajes y automatizar la creación de informes y viajes.
Al registrar automáticamente datos como importes de operaciones, fechas, nombres de comercios e incluso detalles pormenorizados, la IA agiliza el proceso de reembolso y no exige que los usuarios los introduzcan manualmente. Emburse también ha desarrollado modelos de aprendizaje profundo entrenados para detectar compras potencialmente inapropiadas que consten en los recibos, como, por ejemplo, productos relacionados con alcohol y tabaco.
Clasificación de los gastos
La base del éxito de cualquier aplicación de IA es el modelo de datos subyacente. Para crear y procesar automáticamente un gasto y asignarlo al código contable correspondiente, debe clasificarse con precisión utilizando una ontología de datos empresariales en la que se gestionen diferentes tipos de gastos en función de las especificaciones del cliente.
Los atributos adicionales necesarios para la introducción de gastos concretos, como la «clase de la aerolínea» en el caso de los gastos de billetes de avión o el «recuento de asistentes a comidas» en el caso de los gastos de comidas, pueden anticiparse con mayor eficacia cuando un gasto se ha descrito de forma exhaustiva utilizando el grafo de conocimiento de Emburse sobre gestión de gastos. Un grafo de conocimiento es un modelo de datos similar a una tela de araña, que toma cualquier dato que entre en el sistema y ayuda a organizarlo en relación con otros datos. Los distintos módulos y funciones de nuestro sistema pueden acceder a esa red de datos (y a sus relaciones entre sí) para deducir información que, de otro modo, no habríamos podido rellenar para el usuario.
Un ejemplo podría ser la asistencia de dos empleados a una cena. Gracias a esta tecnología, el sistema puede detectar fácilmente que el empleado A puede haber acudido a la misma comida que un asistente al que el empleado B está intentando generar un gasto, o si una comida está asociada a un viaje de ventas para un cliente concreto.
Reducción de riesgos
Garantizar el cumplimiento de las políticas de la empresa y detectar gastos potencialmente fraudulentos o que planteen un riesgo es fundamental para la integridad financiera. Emburse utiliza algoritmos de IA entrenados para analizar los datos de gastos en función de unas políticas predefinidas y experiencias previas, con lo que detecta anomalías y patrones indicativos de posibles fraudes y abusos. Al supervisar continuamente las operaciones de gastos y los comportamientos de los usuarios, Emburse utiliza la IA para identificar actividades sospechosas, como envíos duplicados, patrones de gasto inusuales o gastos no autorizados. De esta forma, se permite la intervención de manera oportuna y la mitigación del riesgo por parte del cliente o de los servicios ampliados disponibles, como la auditoría humana asistida por IA.
Tanto si se trata de identificar proveedores no autorizados como gastos excesivos o compras no conformes, Emburse se alía con nuestros clientes para ofrecer sistemas basados en IA que proporcionan información en tiempo real, lo que permite reducir riesgos de forma proactiva y aplicar políticas.
Uso responsable de la IA
Si bien son evidentes los beneficios de la IA en la automatización de los flujos de trabajo de viajes y gastos, en Emburse es primordial aplicarla de forma responsable. Para proteger los datos financieros sensibles, deben tenerse en cuenta las cuestiones de privacidad y seguridad. La aplicación de técnicas sólidas de cifrado, controles de acceso y prácticas de anonimización garantiza la protección de los datos y el cumplimiento normativo. Asimismo, la adopción de modelos de IA transparentes y centrados en las personas que proporcionen a los usuarios información clara y garantías sobre el uso de los datos, como la minimización de los sesgos, fomenta la confianza y la responsabilidad.
La integración de la IA en los procesos de reembolso de viajes y gastos ofrece una eficiencia, precisión y capacidad de reducción de riesgos sin precedentes. Al automatizar la extracción de datos, garantizar el cumplimiento de las políticas y detectar anomalías y fraudes, las soluciones basadas en IA agilizan los procesos y mejoran la integridad financiera. Sin embargo, la aplicación responsable, la seguridad de los datos y la rentabilidad son aspectos fundamentales, especialmente para las soluciones SaaS de gran volumen que gestionan grandes cantidades de operaciones. Adoptar la IA de forma responsable y seleccionar con sensatez el planteamiento adecuado permite a las organizaciones liberar todo el potencial de la gestión automatizada de los gastos y, al mismo tiempo, prevenir los posibles riesgos.
Si está buscando una solución de T&E más inteligente para su organización y tiene curiosidad por saber cómo pueden ayudarle los productos de nueva generación de Emburse, ponte en contacto con nosotros y míralo con tus propios ojos. Nos encantaría conocer tu opinión.
