Aplicaciones y herramientas de IA para procesos de cuentas por pagar
Los procesos manuales de cuentas por pagar suelen ralentizarse por problemas evitables como la exposición al fraude, errores en la introducción de datos, retrasos en las aprobaciones y una visibilidad limitada del gasto. Las soluciones de cuentas por pagar basadas en IA abordan estos problemas automatizando tareas rutinarias, mejorando la precisión y ofreciendo una supervisión más clara del ciclo de pagos. Por consiguiente, más de la mitad (54 %) de los directores financieros priorizarán la integración de agentes de IA en sus departamentos de finanzas. 1
Descubra las 11 principales aplicaciones de IA que están transformando la gestión de cuentas por pagar de un centro de costes a una función estratégica, y las 7 principales herramientas de IA para cuentas por pagar:
Herramientas de automatización de cuentas por pagar basadas en inteligencia artificial
ParSoft
La IA de PairSoft está diseñada para gestionar la tarea contable fundamental de la codificación:
- Codificación contable basada en IA: La IA aprende de todas las transacciones anteriores y utiliza ese historial para categorizar automáticamente los nuevos gastos. Esto garantiza que cada registro cumpla con las normas de la empresa y reduce drásticamente la posibilidad de clasificar erróneamente los gastos en los informes financieros.
Tipalti AI
Tipalti utiliza IA generativa para mejorar el procesamiento de facturas:
- Codificación inteligente: La IA analiza las facturas anteriores y predice y codifica correctamente las nuevas. Esto agiliza considerablemente el procesamiento y ofrece una visión clara de adónde va el dinero.
- Informes sencillos: No es necesario aprender configuraciones complejas para los informes. Basta con escribir una pregunta sencilla en lenguaje natural, como «muéstrame todas las facturas impagadas», y la IA genera instantáneamente el informe necesario.
- Inteligencia de cuentas por pagar: El sistema aprende constantemente de los datos de pago y utiliza ese conocimiento para mantener los flujos de trabajo actualizados y eficientes.
Stampli (Billy el Robot™)
Stampli utiliza su asistente de IA, Billy the Bot, para automatizar muchas acciones rutinarias y manuales:
- Captura y codificación automatizadas: Billy el Bot extrae automáticamente los datos de las facturas y los codifica.
- Enrutamiento: Se encarga de la compleja tarea de enviar las facturas a las personas adecuadas para su aprobación.
- Detección de fraude: La IA ayuda a detectar posibles fraudes antes de que se realicen los pagos.
Rillion AI
Rillion se centra en el uso de la IA para aumentar la precisión y reducir la introducción manual de datos en procesos clave:
- Captura de facturas mediante IA: La IA extrae detalles de las facturas (incluso de escaneos de baja calidad) y aprende de cada documento. A diferencia de las tecnologías de escaneo antiguas, la IA mejora y se vuelve más precisa con el tiempo, adaptándose a los nuevos formatos de factura.
- IA para la codificación contable: La IA analiza datos financieros históricos (incluidos cambios estacionales o normas departamentales) para recomendar las cuentas contables, los centros de coste y los códigos de proyecto exactos para cada factura. Esto garantiza una mayor precisión en los informes financieros.
- Flujos de trabajo de aprobación mediante IA: Para evitar retrasos, la IA analiza la política y el historial de la empresa para recomendar la vía más rápida y que cumpla con la normativa para la aprobación de una factura, evitando así cuellos de botella.
- Asistente de IA (Riley): El asistente funciona como una guía integrada. Se pueden formular preguntas sencillas, como por ejemplo cómo corregir una factura rechazada, y la IA proporciona respuestas instantáneas, guiando al usuario a través de la solución dentro de la herramienta.
Hipatos
Hypatos utiliza sus "compañeros de trabajo" de IA para optimizar las operaciones y reducir la carga de trabajo manual:
- Reducción del trabajo manual: La IA se encarga de las tareas repetitivas para liberar a los empleados.
- Protección contra riesgos y fraudes: Trabaja activamente para proteger el flujo de caja, protegiéndose contra los riesgos financieros y el fraude.
FACTURA
BILL se centra en capturar facturas, cotejarlas con pedidos o recibos, gestionar las aprobaciones y realizar los pagos.
- Conciliación de 2 y 3 vías: Compara la factura con la orden de compra y, cuando está disponible, con el albarán de entrega. Si los importes coinciden, la factura se liquida automáticamente.
- Integración de múltiples entidades y sistemas: Para empresas con múltiples entidades o ubicaciones, BILL centraliza la gestión de cuentas por pagar en un solo lugar. Se conecta con los principales sistemas contables mediante integraciones directas, importación de archivos o API, lo que ayuda a mantener los registros alineados y simplifica la conciliación.
Rampa
El agente de Ramp automatiza la codificación de facturas, señala los elementos de riesgo y ayuda a los equipos a aprobar y pagar más rápido gracias a sus mecanismos de control integrados.
- Aprobaciones inteligentes. Ramp dirige automáticamente las facturas al aprobador adecuado. Recomienda acciones de aprobación/rechazo y resalta los elementos que requieren revisión humana para que las decisiones sean más rápidas y seguras.
- Ayuda con impuestos y cumplimiento normativo. Ramp automatiza la recaudación de impuestos de proveedores y asigna las cuentas por pagar a las categorías del formulario 1099. Puede preparar y presentar formularios para reducir los problemas de fin de año.
Aplicaciones de IA en cuentas por pagar (IA en cuentas por pagar)
Automatización
1. Captura de datos
Las empresas reciben una avalancha de facturas a diario. Las herramientas tradicionales de reconocimiento óptico de caracteres ( OCR ) suelen tener problemas con la mala calidad de la imagen, el formato desordenado o las notas manuscritas, lo que todavía requiere la revisión humana.
Los modelos de IA resuelven este problema aprendiendo de datos históricos y adaptándose a nuevos formatos con el tiempo. Esto agiliza la captura de datos y la hace mucho más precisa. Al entrenarse con los datos específicos de su empresa, estos modelos se vuelven aún más potentes, identificando automáticamente códigos de producto, cantidades y otros detalles en facturas, órdenes de compra y albaranes para confirmar la recepción de la mercancía.
2. Codificación de costos
Las grandes organizaciones utilizan categorías de costos complejas. Estas categorías suelen cambiar según las tendencias del mercado y las necesidades de presentación de informes. Los sistemas basados en reglas son difíciles de actualizar y fáciles de vulnerar.
El aprendizaje automático ofrece una solución mejor. Aprende de los datos históricos para asignar los costos a las categorías correctas, incluso cuando estas evolucionan. Esto crea un sistema más flexible que requiere menos intervención manual.
3. Identificación del aprobador
Las facturas requieren aprobación, pero la persona que debe aprobarlas no siempre es la misma. Los sistemas tradicionales se basan en reglas fijas que rápidamente fallan en estructuras de equipo dinámicas.
La IA puede analizar patrones de aprobación anteriores para predecir y dirigir una factura específica a la persona correcta. Esto mantiene los flujos de trabajo en marcha y elimina la intervención manual constante de los equipos financieros.
4. Automatización de la acumulación
Los agentes de IA ahora pueden automatizar los flujos de trabajo básicos de devengo analizando las facturas y comparándolas con los asientos de devengo previstos. Por ejemplo, las plataformas permiten a los equipos financieros configurar agentes, a menudo mediante lenguaje natural, para gestionar reversiones de devengo, conciliación de transacciones y análisis de variaciones (flujos) sin necesidad de utilizar hojas de cálculo manuales. 2 Estos sistemas automatizan las tareas rutinarias de acumulación y conciliación, lo que significa dedicar menos tiempo a la creación de asientos contables, la programación de reversiones y los cálculos de variaciones de flujo, y más tiempo a análisis de nivel superior.
5. Categorización de documentos
Las facturas rara vez llegan solas; a menudo vienen acompañadas de contratos, notas de crédito o recordatorios de seguimiento.
La IA utiliza una combinación deOCR , procesamiento del lenguaje natural (PLN), automatización automatizada y aprendizaje automático para leer, comprender y clasificar automáticamente estos archivos adjuntos en las categorías correctas. Este proceso convierte rápidamente documentos en papel desordenados en archivos digitales fáciles de buscar, lo que reduce drásticamente el tiempo dedicado a localizar detalles posteriormente.
6. Partido a tres bandas
El famoso proceso de verificación a tres bandas consiste en comparar una factura con una orden de compra y un recibo de mercancías; si coinciden, se aprueba el pago.
La IA hace que este proceso sea extremadamente eficiente. Los bots de automatización robótica de procesos (RPA) obtienen las nuevas facturas del correo electrónico, las herramientas de OCR extraen los datos y los modelos de IA comparan instantáneamente los detalles con los pedidos de compra y los registros de recibos. Cualquier discrepancia se detecta de inmediato, lo que reduce drásticamente los retrasos y los errores.
7. Otras tareas repetitivas
Los equipos de cuentas por pagar dedican demasiado tiempo a tareas repetitivas y monótonas, como archivar, adjuntar documentos de respaldo o enrutar archivos manualmente. Estas tareas son ideales para la IA y la automatización.
- Extracción de datos clave de los documentos.
- Introducción de datos en los sistemas centrales.
- Detectar excepciones que requieren atención humana.
- Enrutamiento de archivos basado en reglas preestablecidas.
La IA puede adaptarse para cumplir incluso con las normas de cumplimiento más complejas y específicas de cada empresa.
Analítica
8. Pronóstico de insumos
Los datos de cuentas por pagar son fundamentales para la planificación del flujo de caja. Mediante el análisis de tendencias históricas y la inteligencia artificial, los equipos financieros pueden estimar los gastos futuros. Estas previsiones permiten tomar mejores decisiones en materia de presupuestos y gestión de efectivo.
Cumplimiento
9. Control de sanciones
Muchas empresas aún revisan los datos de los proveedores manualmente, a pesar de que las regulaciones son ahora más estrictas. Este método es lento y propenso a errores. 3
La IA puede contribuir al uso responsable de los datos mejorando la precisión de los análisis. Por ejemplo:
- Las herramientas RPA pueden automatizar la introducción de nombres en las listas de seguimiento.
- El PLN puede ayudar a analizar documentos en busca de riesgos.
- La IA puede almacenar pruebas para ayudar a los usuarios durante las etapas de revisión.
Esto hace que las pruebas de detección sean más fiables y rápidas.
10. Detección de fraude
El fraude en las cuentas por pagar puede adoptar muchas formas:
- Facturas falsas enviadas por personas ajenas a la empresa.
- Empleados que crean facturas falsas
- Cheques alterados o robados
- Reclamaciones de gastos exageradas
- Transferencias bancarias no autorizadas
- Acuerdos de soborno
Las herramientas de IA pueden detectar patrones inusuales en facturas o pagos. Cuando algo parece sospechoso, el sistema alerta a los responsables de la toma de decisiones. Combinada con la gestión de datos maestros (MDM), la IA puede detectar pequeños cambios, como nuevos detalles de pago, que podrían indicar fraude.
La detección avanzada de fraude mediante IA ahora aborda las amenazas emergentes de la IA generativa, que facilita la creación de facturas falsas realistas. Para septiembre de 2025, aproximadamente el 14 % de los recibos fraudulentos detectados por los sistemas de automatización de cuentas por pagar fueron generados por IA, y las encuestas del sector indican que cerca del 70 % de los directores financieros sospechan que el personal está falsificando gastos mediante herramientas de IA. 4 proyectos piloto de software de cuentas por pagar que utilizan filtros de IA han detectado más de un millón de dólares en facturas falsas, lo que indica un cambio en los patrones de fraude.
11. Detección de errores
Los errores humanos, como las entradas duplicadas, las facturas faltantes o los datos incorrectos, son comunes en las cuentas por pagar y resultan costosos.
Los modelos de IA pueden analizar facturas para detectar errores o duplicados. Al hacerlo de forma temprana, evitan retrasos y pérdidas. La IA no reemplaza a los profesionales de auditoría, pero puede apoyarlos al identificar posibles problemas antes de que se agraven.
Si bien la detección de transacciones fraudulentas y la identificación de errores son aplicaciones importantes de la IA en la auditoría, no son las únicas.
Beneficios de la IA en AP
Se prevé que el mercado de cuentas por pagar crezca con fuerza, alcanzando los 18.000 millones de dólares en 2034. 5
Los beneficios comunes de la inteligencia artificial en el proceso de cuentas por pagar son:
- Ciclos de resolución más rápidos y mayor enfoque en actividades de mayor valor añadido: APautomation permite a las organizaciones procesar facturas mucho más rápido que si un empleado lo hiciera manualmente. La resolución más rápida de facturas libera tiempo del equipo de cuentas por pagar para que puedan centrarse en tareas de mayor valor añadido.
- Planificación financiera mejorada: la IA hace que las previsiones sean más rápidas y precisas que las realizadas por humanos. La información obtenida a partir de datos históricos, como las facturas recurrentes, ayuda a las empresas a decidir cuándo liberar efectivo o aplicar descuentos por pronto pago.
- Menos errores y mayor cumplimiento: El procesamiento manual de facturas conlleva diversos riesgos de seguridad y cumplimiento normativo. Automatizar estos procesos reduce el número de personas que acceden al documento y disminuye la probabilidad de errores humanos que puedan generar problemas de cumplimiento.
- Ahorro de costes: Debido a todas las razones mencionadas anteriormente, además de la eliminación de los elevados costes de almacenamiento y recuperación de documentos en papel en los procesos de cuentas por pagar, las organizaciones que automatizan completamente estos procesos pueden ahorrar cantidades significativas. La automatización completa puede suponer un ahorro medio del 4 % en gastos en comparación con las organizaciones que procesan las facturas manualmente.
Lecturas recomendadas
Preguntas frecuentes
Gracias a la IA generativa, la IA en cuentas por pagar automatiza tareas como la codificación de facturas, la detección de fraudes y la eliminación de cheques duplicados. Aprende de datos históricos para sugerir códigos contables, detectar errores y optimizar la planificación del flujo de caja. Esto permite que los equipos de cuentas por pagar se centren en tareas de mayor valor, del mismo modo que la IA ayuda a los periodistas a organizar el contenido e identificar detalles clave.
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