Propuesta de un modelo de inteligencia artificial para la detección automática de inconsistencias en el flujo de información financiera entre SAP, Excel y Power BI

Resumen

Este proyecto de investigación-acción gira en torno a cómo realizar el diseño de un modelo de Inteligencia Artificial (IA) que permita automatizar la detección de inconsistencias y anomalías de los diversos flujos financieros de la empresa Financiera GlobalTech S.A. La motivación por el desarrollo de esta propuesta es la continua necesidad de tener que corregir discrepancias en las cifras derivadas de transformaciones y reportes financieros que se procesan a través de SAP, Excel y Power BI. Las inconsistencias no solo generan un deterioro en la confianza de los procesos de reportes financieros, sino que también complican mucho los cierres mensuales de los ciclos financieros y fuerzan al equipo de analistas a tener que realizar actividades manuales para corregir errores. El estudio se ajusta al marco de la investigación-acción que se articula en tres etapas secuencialmente dispuestas. El proceso da inicio con un diagnóstico de los flujos de datos e inconsistencias actuales mediante observación directa y mediante un análisis DOFA. La fase posterior corresponde a un diseño del modelo de Inteligencia Artificial, asociado a una gobernanza de datos sólida y con controles de calidad. Por último, el proyecto documenta un plan de validación implicando a usuarios clave para definir el alcance operativo de la solución propuesta. Técnicamente el modelo tendrá un enfoque híbrido: se vale de un sistema de técnicas de aprendizaje no supervisado (Isolation Forest, Local Outlier Factor y AutoEncoders) para la detección de anomalías estructurales o de comportamiento, y a la vez incorpora técnicas de aprendizaje supervisado para las situaciones de errores históricos con etiquetas bien establecidas. Tal enfoque asegura que la solución pueda ser integrada directamente en los pipelines de la empresa. El resultado final de esta investigación es una propuesta con documentación sobre flujos de datos, modelo de detección de anomalías y un plan de 7 actividades a llevar a cabo por los actores implicados con roles y responsabilidades bien definidas en un tiempo estimado de nueve meses y un presupuesto estimado de 70,404 euros, dicha propuesta queda lista para ser enviada a los ejecutivos de la empresa a ser revisada y aprobada. Finalmente, el objetivo de este trabajo es probar que técnicas de IA son factibles y necesarias para mejorar la consistencia, el tiempo de procesamiento y la validación de datos financieros, particularmente en la presencia de sistemas múltiples dentro de la organización que actualmente se encuentra padeciendo una falta de soluciones automáticas para la reconciliación de datos.

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