Cómo los equipos de finanzas de retail utilizan la AI agéntica para proteger los márgenes omnicanal

Pregúntele al CFO de una empresa minorista dónde se situará el margen del trimestre y siempre obtendrá una respuesta muy trabajada, fruto de la disciplina y el rigor que aportan al negocio. Y luego una lista: los pedidos enviados desde las tiendas con un mayor costo de servicio, la racha de devoluciones online registradas en un canal diferente, la promoción en la que un motor de precios automatizado se apoyó más de lo previsto. Cualquiera de ellos es producto de múltiples sistemas, y cada uno está cada vez más influenciado, y se vuelve más rápido y complejo, por la automatización y los agentes. La misión de los departamentos de finanzas es comprender las relaciones entre todas esas variables, y más, para ver cómo afectan a la rentabilidad y dirigir continuamente el negocio en la dirección correcta.

Cómo la omnicanalidad transformó el comercio minorista, y las finanzas con él

Para los compradores más jóvenes, el comercio omnicanal es lo único que han conocido. No hace mucho tiempo que la opción de comprar online y recoger en tienda (BOPIS) se consideraba de vanguardia, y las opciones de distribución actuales han avanzado mucho más allá. Así es simplemente como funciona el comercio minorista hoy en día, ofreciendo a los clientes una experiencia fluida a través de los canales digitales y físicos que no dejan de crecer, evolucionar y volverse más inmersivos. Más allá de la experiencia, la omnicanalidad también cambió la economía de la venta. Distribuyó las decisiones de margen, efectivo y rebajas a través de más canales, más rutas de distribución y más formas de devolución. Este es el entorno en el que operan los minoristas, y sus departamentos de finanzas son la constante en todo ello, ayudando a la empresa a comprender y actuar ante la creciente complejidad.

Ahora, en la era del comercio agéntico, esa complejidad se ve agravada por agentes que influyen en cómo se fija un precio, cómo se despliega el efectivo o cómo se activa una rebaja. Gartner prevé que la AI agéntica tomará el 15 por ciento de las decisiones comerciales del día a día para 2028. El ritmo variará según el minorista, pero las oleadas de agentes que transforman los sistemas internos, el gasto en AI y el comportamiento de los clientes han llegado para quedarse.

Los canales, la distribución y las devoluciones cambian hora tras hora. El margen es lo que las finanzas protegen.

Por qué un término como ontología ahora es importante para las finanzas

Los equipos de finanzas siempre han sido buenos para encontrar la cifra, incluso cuando está oculta en la complejidad. Pero también son los primeros en hacer saber a la empresa que los números no cuentan toda la historia. Lo que importa es el significado detrás de ellos: las definiciones, los canales, los generadores de costos y cómo cambia cada uno de ellos a medida que el negocio avanza. Una respuesta puede ser perfectamente precisa y, aun así, no ser correcta, porque se basa en una imagen parcial o desactualizada de cómo funciona realmente el negocio. En pocas palabras, ¿se ve la cifra en el contexto completo del negocio?

Eso es lo que hace una ontología: captura el significado y lo mantiene actualizado a medida que el negocio cambia. Como dice el CEO de Databricks, Ali Ghodsi, la mayor parte de la AI empresarial está adivinando con una falsa confianza; es un problema de contexto, no de inteligencia. Pero, como ocurre con cualquier tecnología, la forma en que se ofrece la capacidad es lo que marca la diferencia. Lo que nos lleva a un nuevo tipo de ontología, creada para las exigencias que el comercio minorista omnicanal le impone.

Preciso es la cifra correcta. Correcto es la misma cifra, pero arraigada en el canal, la demanda y el costo de servicio.

Dónde Genie se convierte en la respuesta

En el comercio minorista omnicanal, el tiempo real es primordial, y un análisis formado hace unas horas ya puede estar desactualizado. Por lo tanto, la propia ontología tiene que seguir moviéndose. Tiene que aprender de los sistemas en los que opera el negocio, perfeccionarse con cada pregunta y adaptarse a medida que el negocio evoluciona, para que el contexto se mantenga activo en lugar de capturarse una sola vez y quedar atrás.

Aquí es donde Genie se convierte en la respuesta. Databricks diseñó a Genie como un colaborador de AI inteligente con los datos: un colaborador al que un líder de finanzas le hace una pregunta directa y obtiene a cambio una respuesta confiable y con fuentes, basada en la ontología de Genie y gobernada en cada paso. Está diseñado para ayudar a los equipos de finanzas a tener respuestas más precisas y, lo que es más importante, a realizar acciones confiables, más allá de simplemente proporcionar informes de lo que ha sucedido.

Considere las tres preguntas que tiene en mente todo equipo de finanzas de comercio minorista, cada una vinculada a uno de los tres resultados que se complementan, alimentándose uno al otro. Para cada una, Genie hace más que recuperar los datos y responder. Su ontología aprende del negocio, se perfecciona con cada pregunta y muestra su trabajo:

› ¿Dónde se sitúa realmente el margen, por canal y producto, después de la distribución y las devoluciones?

Comencemos con el margen. El recargo que planifica el departamento de finanzas y el margen que conserva rara vez son la misma cifra una vez que se contabilizan la distribución y las devoluciones.

› ¿Dónde está el efectivo inmovilizado en inventario con exceso de existencias, antiguo o en la ubicación incorrecta?

Luego, el efectivo. Una misma unidad puede permanecer en el lugar equivocado durante semanas, reteniendo silenciosamente dinero que la empresa podría estar utilizando en otra parte.

› ¿Dónde se están perdiendo los ingresos a precio completo debido a rebajas y devoluciones?

Luego, los ingresos a precio completo. Para cuando se aplica una rebaja, el desgaste ya ha comenzado, por lo que el valor radica en detectarlo mientras la demanda a precio completo aún se mantiene.

Tres preguntas, tres resultados, un mecanismo. Genie aprende del negocio, se perfecciona con cada pregunta y muestra su trabajo.

Esa es la diferencia entre informar sobre lo que ya sucedió y aprender continuamente sobre su negocio, volviéndose más inteligente con cada interacción. Y debido a que cada cifra se remonta a su origen, cada permiso se mantiene y el costo de la propia AI sigue gobernado bajo un solo modelo, es una respuesta en la que el departamento de finanzas puede confiar para actuar. Genie prepara el movimiento (para cambiar el precio, transferir existencias o mantener un precio) y una persona en el proceso toma la decisión final.

Finalmente, el aprendizaje de Genie en estas tres áreas se unifica. Ver dónde se sitúa realmente el margen muestra dónde está atrapado el efectivo en el inventario y dónde se mantiene el precio completo. Realice los movimientos correctos para liberar el efectivo atrapado antes de que las existencias envejezcan y obliguen a una rebaja, y mantenga el precio completo donde la demanda lo respalde. Eso convierte tres batallas distintas en un único mecanismo de refuerzo: cada movimiento prepara el siguiente y el impulso se multiplica.

Cada movimiento prepara el siguiente. El aprendizaje de Genie en las tres áreas es lo que hace que el impulso se multiplique.

Demostración de resultados en la práctica

Unilever llevó Genie a más de 1,200 usuarios financieros y comerciales para trasladar el análisis fuera de las hojas de cálculo y llevarlo a preguntas en lenguaje sencillo. Cyro Souza, Data & Analytics Sr Manager, Latin America Lead en Unilever, lo expresó de manera sencilla:

"Con Genie, hemos cambiado la forma en que funcionan las finanzas. Lo que antes tomaba días ahora toma minutos, y podemos explorar preguntas con mucha más libertad."

A la escala de Unilever, se espera que esa velocidad para probar hipótesis se traduzca en un ahorro anual de millones de euros en costos evitados, impulsado por un análisis de clientes más preciso y una gestión continua del riesgo crediticio. Lea la historia completa →

Un colaborador de AI inteligente con los datos, diseñado para la forma en que funcionan las finanzas

Este es el multiplicador de fuerza diseñado para lo que los departamentos de finanzas requieren. Las personas clave que impulsan el rigor y la disciplina en toda la empresa ahora pueden apoyarse en un colaborador de AI inteligente con los datos que siempre está aprendiendo, siempre actualizado, siempre gobernado y que comprende verdaderamente el negocio. La omnicanalidad seguirá ganando clientes, mientras que una herramienta como Genie ayudará a finanzas a proteger un mayor margen con cada venta.

Descubra cómo es un colaborador de AI inteligente con los datos para las finanzas. Databricks Genie ya está disponible. databricks.com/product/ai-bi/genie

Preguntas frecuentes

¿Qué está cambiando para las finanzas en el comercio minorista omnicanal?

Los agentes toman cada vez más decisiones que afectan el margen, el costo de servicio, las promociones, el procesamiento de pedidos y las devoluciones. La misión de finanzas de proteger la rentabilidad no ha cambiado; lo que ha aumentado es la velocidad y la complejidad del cambio, algo que las herramientas financieras deben comprender y gobernar.

¿Toma Genie decisiones sobre precios, promociones o rebajas?

No. Esas decisiones corresponden a comercialización, marketing, cadena de suministro y operaciones. Genie ofrece a finanzas una visión precisa y gobernada para detectar a tiempo un riesgo en formación y guiar o dirigir a los responsables que deben actuar al respecto.

¿Por qué les importan la ontología y la gobernanza a un CFO de comercio minorista?

La ontología captura lo que significan los números para su negocio y lo mantiene actualizado, de modo que una respuesta sea correcta y no solo precisa. La gobernanza mantiene cada cifra rastreada, con permisos asignados y con control de costos. Juntas, hacen que sea seguro actuar en función de una respuesta.

¿En qué se diferencia Genie de un panel de control de AI o una herramienta de BI?

Un panel de control le muestra lo que dicen los datos. Genie es un colaborador de AI inteligente con los datos que le ayuda a actuar en consecuencia, basado en su ontología y gobernado de extremo a extremo, con una persona que toma las decisiones.

(Esta entrada del blog ha sido traducida utilizando herramientas basadas en inteligencia artificial) Publicación original