Innovadores de datos en finanzas, impuestos y auditorias – eBook

¿Cómo mejorar procesos en finanzas con datos y analítica?

La ciencia de datos transforma el modo en el que los profesionales de finanzas realizan su trabajo en empresas de todo el mundo. En este libro, leerás historias de auditores, controladores, líderes empresariales y profesionales tributarios.

Estudios de casos reales sobre cómo algunas de las empresas más grandes y con mejor reputación del mundo innovan sus procesos en el departamento de finanzas. Para los líderes empresariales que confían en los equipos de finanzas a fin de guiar sus decisiones, las herramientas y el insight disponibles en la actualidad superan todo lo que había disponible hace unos pocos años. Es un momento emocionante para trabajar en finanzas.

Tres oportunidades para la innovación de datos en las finanzas

1. Proyecciones financieras mucho mejores

El proceso que la mayoría de las empresas utilizan para crear sus proyecciones financieras ha cambiado muy poco con el paso de los años. La mayoría se basa simplemente en los datos internos proyectados hacia el futuro. Si los ingresos de una empresa aumentaron un 10 % el año pasado, esta proyectará un crecimiento del 10 % para este año. Lo mismo ocurre con los gastos, los impuestos, las nóminas y la mayoría de las proyecciones de las empresas. ¿Pero qué sucede si ocurre algo externo? ¿Si cambian las tasas de interés? ¿Si los funcionarios electos suben o bajan los impuestos? Por primera vez, las empresas están comenzando a incluir estos factores externos en sus proyecciones de ingresos y gastos.

2. Cumplimiento tributario según Wayfair

La decisión de la Corte Suprema con respecto a Wayfair impuso una enorme carga administrativa a cualquier empresa que venda algo a cualquier persona fuera del estado, generalmente como parte de una venta en línea. Las empresas deben estar informadas sobre los 45 estados diferentes con impuesto a las ventas, incluidos los requisitos de generación de informes, pago, fechas de vencimiento y umbrales para cada estado. La carga es grande, pero también lo es la oportunidad. Es una situación perfecta para la innovación en datos.

3. Fin de las muestras para los equipos de auditoría

Las auditorías se suelen basar en una muestra aleatoria de datos. ¿Pero qué pasaría si pudieras ejecutar todos los datos en un modelo de auditoría e identificar solo aquellas transacciones o puntos de datos que activan señales de alerta? En este libro, leerás dos historias de empresas que hacen exactamente eso: analizan los conjuntos de datos completos, no solo una muestra, como parte de su proceso de auditoría interna.