El cálculo de las decisiones empresariales mediante la identificación algorítmica del riesgo no está exento de riesgos. A medida que aumenta la disponibilidad de datos, existen posibilidades casi infinitas a la hora de determinar los niveles de riesgo. Esto puede llegar a ser abrumador rápidamente, lo que da lugar a la «PARÁLISIS DEL ANÁLISIS DE DATOS«. Sin embargo, hay formas de hacer que los datos trabajen para ti. Cualquier decisión potencialmente arriesgada en una empresa debe tomarse teniendo en cuenta los datos. Con el auge de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático, hay más formas de obtener datos que nunca. El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA que implica que las máquinas procesen datos asociados a una tarea, analicen esos datos y, a continuación, utilicen ese análisis para alterar y optimizar cómo se realiza la tarea original, todo ello sin intervención humana. Esto permite a los humanos UTILIZAR LA IA PARA INFORMAR LA TOMA DE DECISIONES EN DISTINTAS ÁREAS DE LAS EMPRESAS DE CUALQUIER TAMAÑO, lo que da lugar a resultados mejores o preferibles.

Comprender la gestión de riesgos

Cualquier movimiento que haga una empresa tiene el potencial de ser arriesgado. Si se toma una decisión equivocada, el impacto más destacado es la pérdida de ingresos. Hay cinco tipos de riesgos en los negocios:

  • Estratégico: el plan de empresa inicial y cualquier modificación de la estrategia que se realice durante el ciclo de vida de una empresa;
  • Financieros: las inversiones y negocios que dan lugar a préstamos, pérdida o ganancia de ingresos, quiebra u otras situaciones monetarias;
  • Operativos: los procesos internos por los que funciona una empresa;
  • Cumplimiento: la adhesión a las normas y reglamentos que determinan la situación legal de una empresa;
  • Reputacional: la percepción pública de una empresa y cualquier amenaza a su buen nombre.

Todos los RIESGOS EMPRESARIALES anteriores NECESITAN GESTIÓN o pueden provocar una pérdida de ingresos o incluso el cierre de la empresa. Afortunadamente, existe un software integrado de gestión de riesgos que te ayuda a calcular los riesgos y predecir los resultados. Esto consolida todos los datos de tu empresa, permitiéndote identificar, priorizar y controlar los riesgos de las siguientes maneras.

1. Planificación estratégica

Todas las empresas comienzan con una estrategia de alguna forma. Si esta estrategia no se actualiza junto con el crecimiento de la empresa, pueden empezar a aparecer fallos que afecten negativamente al negocio. Esto no es obvio de inmediato, y puede ser necesario probar y equivocarse para averiguar dónde hay que revisar la estrategia. Algunos ejemplos de cómo facilitar el crecimiento estratégico utilizando la gestión de riesgos basada en datos son:

  • Hacer pivotes calculados en función de la oferta y la demanda previstas;
  • Detectar el fraude, investigar el origen y evitar futuros percances;
  • Actualizar la tecnología en función del panorama empresarial;
  • Fusión estratégica con otra empresa basada en datos pasados y tendencias previstas del sector.

Es natural que modifiques tu estrategia empresarial a lo largo de los años. Las tendencias y los objetivos fluirán y refluirán, pero habrá patrones identificables cuanto más tiempo lleves en el juego. Utilizar el aprendizaje automático simplemente informa de tus próximos pasos con un razonamiento basado en datos. En lugar de dar un salto de fe, las plataformas de gestión de riesgos de IA pueden mostrarte el mejor curso de acción basándose en patrones reales en los datos.

2. Previsión financiera

Las finanzas son el sector de la empresa que tiene el impacto más evidente. El aprendizaje automático puede tomar las cantidades masivas de datos financieros que introduce tu empresa y consolidarlos en algo significativo y procesable. He aquí algunos de los mejores usos del aprendizaje automático para mitigar los riesgos financieros:

  • Predecir las fluctuaciones de los intereses del mercado;
  • Calcula el flujo de caja y prepárate para los cambios;
  • Analizar la exposición y los activos internacionales para gestionar a los proveedores y prever las finanzas;
  • Automatizar operaciones, tratos y ventas;
  • Desarrollar y ejecutar contratos;
  • Renovación automática y optimizada de seguros;
  • Generar informes automáticos para evaluar la salud financiera;
  • Informar sobre las justificaciones de la asignación de costes para los departamentos empresariales.

Por supuesto, la planificación financiera tendrá un aspecto diferente en cada organización. Sin embargo, el uso de la IA y el aprendizaje automático puede agilizar varios procesos e identificar lugares donde ahorrar dinero. Esto puede sumar y marcar una gran diferencia a largo plazo. Las consideraciones financieras también se solapan con las decisiones operativas.

3. Gestión de operaciones

Las operaciones internas de una empresa son tan importantes -si no más- que las ventas y operaciones externas. El aprendizaje automático puede ayudar a transformar tu empresa en una máquina bien engrasada. Algunos ejemplos de operaciones que pueden racionalizarse son:

  • Análisis de siniestros mediante software de gestión de siniestros;
  • Producción automatizada de bienes;
  • Garantía de calidad;
  • Gestión de la cadena de suministro;
  • Vigilancia de equipos y mantenimiento predictivo.

Normalmente, el riesgo operativo se produce cuando el equipo, los clientes o los proveedores causan algún tipo de pérdida económica a tu empresa. Puede tratarse de averías de la maquinaria cuya reparación es costosa, o de clientes que presentan reclamaciones contra tu empresa. En cualquier caso, el aprendizaje automático te permite analizar datos anteriores y averiguar cómo manejar las situaciones de la forma más eficaz.

4. Ciberseguridad y reducción de amenazas informáticas

Con la sofisticación de la tecnología aumenta el riesgo. Las amenazas externas proceden de hackers, virus y problemas más avanzados. El aprendizaje automático está disponible para mostrarte dónde debes estar atento a estos problemas. Algunos ejemplos de cómo el aprendizaje automático puede mejorar la ciberseguridad son:

Una vez que comprendas cómo surgen las ciberamenazas, estarás mejor equipado para frustrarlas. El aprendizaje automático es útil para detectar patrones reconocibles que sugieren problemas de ciberseguridad. Si hay lagunas en tu sistema de seguridad, el aprendizaje automático las sacará a la luz. La IA también te permite automatizar las pruebas y el mantenimiento del sistema, para que no pierdas un tiempo valioso.

5. Software y automatización de recursos humanos

Las conversaciones en torno al software de recursos humanos (RRHH) son muy variadas. Sin embargo, es innegable que el software de RRHH está mejorando la contratación, pero no se detiene ahí. El aprendizaje automático y la IA pueden ayudar a los departamentos de RRHH con:

  • Predecir el potencial de éxito en posibles contrataciones;
  • Automatizar y optimizar los procesos de incorporación;
  • Proporcionar acceso práctico a la información sobre reclamaciones e informar sobre cómo gestionar las reclamaciones de los empleados;
  • Analizar las entrevistas de salida en busca de tendencias que puedan utilizarse para informar los procesos;
  • Utilizar la gestión del rendimiento para identificar indicadores de bajo -o favorable- rendimiento de los empleados.

Ahorrar tiempo realizando tareas monótonas de RR.HH., como revisar currículos en papel, permite al personal de RR.HH. centrarse en aspectos más importantes. Es probable que los empleados estén más satisfechos con RRHH cuando tengan tiempo para dedicar a la plantilla la atención que merece. Además, el aprendizaje automático puede identificar a las personas más adecuadas para el puesto, lo que reduce la rotación y aumenta los ingresos.

6. Análisis de marketing y campañas específicas

Los profesionales del marketing conocen LA IMPORTANCIA DE ANALIZAR SU PÚBLICO OBJETIVO. En lugar de limitarse a adivinar a qué responderán los consumidores, la IA y el aprendizaje automático predicen respuestas positivas basándose en datos anteriores. Por ejemplo, el análisis de datos en marketing puede ayudar a las empresas con:

  • Identificar las tasas de participación en diferentes tipos de contenido;
  • Analizar lo que buscan, necesitan y quieren los clientes potenciales;
  • Identificar lagunas en la oferta y la demanda;
  • Predecir las amenazas a la reputación y ofrecer sugerencias para salvar la cara y gestionar los problemas;
  • Dirigirse automáticamente a grupos demográficos clave.

Conocer a los clientes potenciales y actuales da a las empresas una idea de lo que funciona y de lo que podría retocarse un poco. Los motores de búsqueda, las plataformas sociales y tu sitio web pueden informar sobre cómo ven tu marca los consumidores. El aprendizaje automático puede tomar esos datos y comprimirlos en un formato digerible. Esto permite a los departamentos de marketing adaptar los anuncios y los mensajes de cara al público para obtener resultados más predecibles. El aprendizaje automático es un recurso valioso para todas las empresas, grandes, pequeñas e intermedias. Si se utiliza adecuadamente, el ahorro de tiempo y dinero es significativo. Eliminar los sesgos y hacer un seguimiento de los KPI adecuados ayudará a tu empresa a mantenerse a flote, incluso en los tiempos más difíciles.

Próximos pasos

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