La previsión y gestión del flujo de caja y la liquidez son desafíos prioritarios para cualquier organización, y son especialmente críticos para las pequeñas y medianas empresas (PYMEs), que tienden a tener reservas más limitadas para pagar facturas y financiar operaciones.

Pero, independientemente del tamaño de la empresa, una estrategia eficaz de gestión de caja y liquidez debe incluir un método preciso y eficiente para la ingestión y el procesamiento de los flujos financieros, como los gastos de los empleados y otras compras B2B.

A pesar de la importancia de tener una visión clara y completa de estos gastos, muchas empresas, pequeñas y grandes, siguen atascadas en procesos manuales y desactualizados de conciliación de gastos, que están plagados de ineficiencias, propensos a errores y ocultan datos valiosos que podrían ofrecer inteligencia comercial clave.

En el contexto más amplio de la rápida digitalización de los pagos y los servicios financieros, este modelo de gestión de gastos heredado, que a menudo exige que los empleados informen sus gastos y completen informes de gastos tediosos y que requieren mucho tiempo, se está volviendo cada vez más insostenible, señaló Albert Bodine, director de pagos comerciales y empresariales de Javelin Strategy & Research.

"Para los directores financieros en general, desde pequeñas empresas hasta las Fortune 500, el desafío número uno es pronosticar el flujo de caja y la liquidez", dijo Bodine durante un seminario web reciente organizado por PaymentsJournal. "Intentar hacer eso sin análisis adecuados es prácticamente imposible hoy en día."

Cómo las PYMEs Están Aprovechando la Tecnología para una Mejor Gestión de la Liquidez

Las empresas que aún dependen de sistemas de gestión de gastos heredados pueden hacerlo por diversas razones, según el tamaño de la organización, añadió Aaron Bright, jefe de B2B de Galileo Financial Technologies.

"Tienes pequeñas empresas que están tratando de comprender cómo gestionar su negocio", señaló Bright durante el seminario web. "Y luego, tienes empresas realmente grandes que pueden tener una institución financiera tradicional que se encarga de sus servicios de tesorería en una plataforma que no puede automatizar y proporcionar datos en tiempo real."

Por el contrario, la posición de Galileo como procesador emisor de pagos permite a la empresa transmitir datos de compras de tarjetas directamente a los sistemas de gestión de gastos o ERP de las empresas, agregó Bright.

"Estamos conectados directamente a los datos de transacciones de la red [de tarjetas], lo que nos permite automatizar el flujo de datos hacia una plataforma de gestión de gastos, lo que mejora la precisión, reduce el riesgo de error, acelera el procesamiento de los gastos y facilita la conciliación de transacciones", dijo Bright.

Los datos de gastos precisos y completos son un recurso altamente valioso para las empresas, proporcionando información sobre los gastos que ayuda a reducir excesos de costos, negociar mejores acuerdos con proveedores y promover otras eficiencias que permiten desbloquear fondos adicionales y mejorar el flujo de caja regular, agregó Bright.

Para aumentar esta visibilidad de datos de gastos, Galileo comenzó recientemente a ofrecer a los clientes fintech la capacidad de conectar a sus clientes empresariales con Mastercard Smart Data, un paquete de informes y análisis de gastos que ingiere automáticamente información detallada de compras en sistemas ERP y de gestión de gastos.

De cara al futuro, Bodine citó avances rápidos en Inteligencia Artificial, que prometen nuevos y poderosos métodos para prever el flujo de caja y guiar la planificación de liquidez en las empresas. Sin embargo, estas herramientas basadas en IA solo serán efectivas si los datos de gastos que se introducen en ellas son completos y precisos.

"El advenimiento de la IA ayudará a la gestión de gastos de las empresas de una manera significativa, con datos históricos de transacciones que ofrecerán información para reducir costos, mejorar eficiencias y proporcionar otras soluciones de gestión de flujo de caja", señaló Bodine. "Pero comienza con una base de buenos datos transaccionales."

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