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#3: Aplicaciones prácticas de la IA en el área de Finanzas, LATAM Airlines busca CFO y 6 ofertas de empleo de Finanzas en remoto
Finance can be cool 😎

Hola a todos una semana más! 👋
A los nuevos, os doy la bienvenida a Finance Things, la newsletter para todos aquellos que trabajamos en Finanzas. Ya somos +1.000 Directores financieros y profesionales del área de finanzas en esta newsletter.
Vamos con la newsletter de la semana :)

🇺🇸 El mercado laboral de EEUU se empieza a deteriorar y Wall Street sufre una importante caída con el peor día desde 2022.
El peso mexicano cae hasta las 20 unidades por dólar, su nivel más bajo en dos años
Airbnb gana 819 millones de dólares hasta junio, con gran impulso en Latinoamérica.
Salarios de altos cargos en Latinoamérica: ¿cuánto ganan los CFO en 2024?

Aplicaciones prácticas de la IA en Finanzas
Esta semana os traigo algunos ejemplos prácticos de cómo poder utilizar ChatGPT en nuestro día a día.
Para cada caso específico os he incluido el prompt a utilizar (lo que debes copia y pegar en ChatGPT junto con el archivo de datos que adjuntes).
1. Análisis Predictivo Avanzado de Ventas y Gastos
Caso Específico: El CFO quiere prever los ingresos y gastos para el próximo año considerando múltiples variables externas, como cambios en la economía global, fluctuaciones de mercado, y políticas regulatorias.
Prompt Ejemplo: "Analiza los datos históricos de ingresos y gastos de los últimos 24 meses y proporciona una previsión de ingresos y gastos para los próximos 12 meses. Considera factores como la inflación, cambios en la política fiscal, tasas de interés, y tendencias de mercado. Proporciona análisis de sensibilidad para diferentes escenarios económicos."
Estos son los datos que hemos subido
Mes | Ingresos ($) | Gastos ($) |
---|---|---|
Enero 2023 | 3,000,000 | 1,500,000 |
Febrero 2023 | 3,100,000 | 1,520,000 |
Marzo 2023 | 3,200,000 | 1,540,000 |
... | ... | ... |
Diciembre 2023 | 4,000,000 | 1,700,000 |
Estos son los datos recibidos por ChatGPT junto con los escenarios:
Mes | Ingresos ($) | Gastos ($) |
---|---|---|
Enero 2024 | 4,050,000 | 1,750,000 |
Febrero 2024 | 4,100,000 | 1,760,000 |
Marzo 2024 | 4,150,000 | 1,770,000 |
... | ... | ... |
Diciembre 2024 | 4,600,000 | 1,900,000 |
Variable | Escenario Optimista | Escenario Base | Escenario Pesimista |
---|---|---|---|
Crecimiento Económico | +4% | +2% | 0% |
Inflación | 1% | 2% | 3% |
Tasa de Interés | 1.5% | 2% | 2.5% |
Como veis, es muy interesante para realizar automáticamente con nuestra data diferentes escenarios en función de variables externas.
2. Detección de Fraude Avanzada
Caso Específico: El CFO quiere implementar un sistema de IA que detecte y prevenga el fraude en tiempo real, utilizando técnicas avanzadas de machine learning y análisis de big data.
Prompt Ejemplo: "Desarrolla un sistema de detección de fraude en tiempo real que analice transacciones financieras utilizando técnicas de machine learning. Considera patrones históricos de fraude, comportamientos anómalos, análisis de redes para identificar conexiones sospechosas, y algoritmos de clasificación para determinar la probabilidad de fraude."
Esto es lo que ChatGPT nos arroja con los datos y Prompt compartido:
Variables Analizadas: Monto de la transacción, ubicación geográfica, horario de la transacción, historial de transacciones del usuario, conexiones con otras cuentas sospechosas.
Patrones Identificados: Transacciones fuera de horario habitual, montos inusualmente altos, cambios repentinos en el comportamiento de gasto.
Ejemplo de Resultados:
Transacción ID | Monto ($) | Ubicación | Horario | Probabilidad de Fraude (%) |
---|---|---|---|---|
TXN123456 | 10,000 | Nueva York | 02:30 AM | 85% |
TXN789012 | 500 | Los Ángeles | 10:00 AM | 5% |
TXN345678 | 7,500 | Miami | 11:45 PM | 70% |
Como veis, muy interesante para poder asignar un scoring a cada transacción y su portencaje de probabilidad de fraude.
3. Optimización de Tesorería Avanzada
Caso Específico: El CFO necesita optimizar el flujo de caja para evitar problemas de liquidez, utilizando análisis predictivo y gestión dinámica de recursos.
Prompt Ejemplo: "Genera un plan de gestión de tesorería para los próximos seis meses. Incluye previsiones de flujo de caja diario, identifica picos de demanda de efectivo, y propone estrategias para optimizar el uso de recursos financieros"
Tras subir nuestros ingresos y gastos, esto es lo que nos comparte ChatGPT:
Día | Ingresos ($) | Gastos ($) | Flujo de Caja Neto ($) |
---|---|---|---|
01/01 | 50,000 | 30,000 | 20,000 |
02/01 | 60,000 | 35,000 | 25,000 |
... | ... | ... | ... |
31/01 | 45,000 | 40,000 | 5,000 |
Identificación de Picos:
Pico de Ingresos: Días 5, 15, 25 (debido a fechas de pago de clientes principales)
Pico de Gastos: Días 10, 20, 30 (pagos a proveedores y nómina)
Estrategias Propuestas:
Factoring: Vender cuentas por cobrar para obtener liquidez inmediata.
Líneas de Crédito Rotativas: Utilizar líneas de crédito para cubrir déficits temporales de flujo de caja.
Optimización de Pagos: Negociar plazos de pago más largos con proveedores y gestionar pagos para coincidir con picos de ingresos.
Como veis, no sólo nos identifica os picos si no que también nos sugiere algunas estrategias específicas.
Hasta aquí 3 ejemplos prácticos que puedes aplicar hoy mismo.
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Esta semana, los resultados del Q4 de Nike tras su brutal caída de las últiams semanas:

Conclusiones del Análisis Financiero de Nike Q4 FY24
Crecimiento Moderado en Ingresos Totales:
Nike ha logrado un incremento moderado del 2% YoY en sus ingresos, alcanzando los $12.6 mil millones. Este crecimiento se ha visto impulsado principalmente por las divisiones de Footwear y Equipment, mientras que la división de Converse ha experimentado una disminución significativa del 18% YoY.
Rendimiento Destacado en Equipment:
La división de Equipment ha mostrado un crecimiento excepcional del 34% YoY, indicando una fuerte demanda en este segmento. Este crecimiento sobresaliente contrasta con el desempeño relativamente plano de otras divisiones.
Margen Bruto y Operativo Mejorados:
Nike ha mejorado sus márgenes brutos y operativos, con un margen bruto del 45% (+1pp YoY) y un margen operativo del 12% (+3pp YoY). Esto demuestra una mayor eficiencia en la gestión de costos de ventas y gastos operativos, resultando en una mayor rentabilidad operativa.
Incremento en la Utilidad Neta:
La utilidad neta ha alcanzado los $1.5 mil millones con un margen neto del 12%, mejorando en 4 puntos porcentuales YoY. Este incremento significativo en la rentabilidad neta subraya la efectividad de Nike en la gestión de sus gastos y en la optimización de sus operaciones.
Desempeño Regional Variado:
Mientras que los ingresos en China han crecido un 3% YoY, el resto del mundo ha experimentado una disminución del 2% YoY. Esta variación regional indica desafíos en algunos mercados, aunque el crecimiento en China es una señal positiva de su fuerte presencia en esa región.

Senior Financial AnalystEmpresa: Shopify Global (Remoto) | Financial Analyst Empresa: Minted |
Finance Analyst B&C Empresa: Accenture | Financial Analyst - Finance Operations Empresa: Hopper |
Senior Associate, Financial Planning & AnalysisEmpresa: Teach for all Colombia (Remoto) | Analista de Crédito Empresa: Root Capital |
Y hasta aquí la newsletter de la semana!
Muy pronto lanzaremos un podcast donde cada semana entrevistaremos a un CFO del que aprender.
Dame todo el feedback que tengas para poder seguir mejorando y ayudándote a progresar :)
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