Finanzas inteligentes con SAP - Automatización basada en IA y soluciones personalizadas

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Editorial SAP PRESS

Año / Edición 2026 / 1

Páginas 535

Autores Darius Bikulcius

Finanzas inteligentes con SAP

Ya ha visto todo el revuelo que ha generado la IA, pero ¿está listo para sacarle el máximo provecho? Con este libro, descubra cómo la IA estándar y generativa puede mejorar sus capacidades financieras. Explore las herramientas de IA integradas y basadas en servicios de SAP para sus procesos clave: cuentas por cobrar y por pagar, contabilidad general, contabilidad predictiva y más. Ve más allá de las funcionalidades disponibles y aprende a crear casos de uso personalizados adaptados a tu negocio. ¡Es hora de descubrir el futuro de las finanzas!

Explora las capacidades de IA de SAP disponibles para las finanzas, desde la automatización de asientos contables hasta la incorporación de análisis predictivos
Diseña soluciones de IA personalizadas que aprovechen la recuperación de datos, la transformación de contenido, los asistentes inteligentes y mucho más
Conozca de antemano la IA agentiva como catalizador de un ERP verdaderamente inteligente

Aprenderás sobre:

Explora el panorama de la IA de SAP:
Descubra las posibilidades que ofrecen las herramientas de IA estándar y generativa listas para usar de SAP. Desde SAP Business AI hasta SAP BTP, explore cómo las capacidades de vanguardia mejoran sus procesos financieros.
Aprovechamiento de las herramientas de IA:
Configure y utilice servicios de IA y capacidades integradas. Automatice el procesamiento de facturas con SAP Build Process Automation, utilice herramientas de bajo código o sin código para habilitar la contabilidad inteligente de activos, realice pronósticos predictivos con Smart Insights y mucho más.
Creación de una solución de IA personalizada:
Identifica los requisitos únicos de tu organización y, a continuación, diseña soluciones de IA a la medida. Explora casos de uso que demuestran cómo las herramientas de IA de SAP y de terceros, como Joule, SAP Databricks y OpenAI, pueden trabajar juntas para resolver tus problemas financieros.

Aspectos Destacados:

IA estándar y generativa
Soluciones de IA personalizadas
Cuentas por pagar y por cobrar
Contabilidad de activos
Contabilidad del libro mayor
Planificación y contabilidad predictivas
Trabajo con datos financieros
Transformación de contenido
Herramientas de SAP (Joule, SAP Databricks y más)
Herramientas de terceros (OpenAI, Gemini y más)
Asistentes de IA

Ver Tabla de Contenidos Completa

Prólogo
Capítulo 1
- Introducción a la IA con SAP
  - 1.1 Tipos de IA en su entorno SAP
  - 1.2 SAP Business AI
  - 1.3 Soluciones en SAP BTP
  - 1.4 Soluciones de terceros
  - 1.5 Resumen
PARTE I: Aprovechamiento de la IA estándar y generativa
Capítulo 2
- Cuentas por cobrar
  - 2.1 Datos maestros
  - 2.2 Facturas de clientes
  - 2.3 Avisos de pago y estados de cuenta bancarios
  - 2.4 Gestión de disputas
  - 2.5 Aplicación de efectivo
  - 2.6 Pronóstico de efectivo
  - 2.7 Resumen
Capítulo 3
- Cuentas por pagar
  - 3.1 Datos maestros
  - 3.2 Facturas de proveedores
  - 3.3 Solicitudes de anticipo de proveedores
  - 3.4 Conciliación de entradas de mercancías y facturas recibidas
  - 3.5 Automatización de facturas con OpenText
  - 3.6 Resumen
Capítulo 4
- Contabilidad inteligente de activos
  - 4.1 Datos maestros
  - 4.2 Adquisiciones de activos
  - 4.3 Transferencias de activos
  - 4.4 Bajas de activos
  - 4.5 Desguace de activos
  - 4.6 Resumen
Capítulo 5
- Contabilidad del libro mayor
  - 5.1 Asientos contables
  - 5.2 Carga de asientos contables asistida por IA
  - 5.3 Cuentas de periodificación
  - 5.4 Reclasificación
  - 5.5 Tipos de cambio
  - 5.6 Conciliación y reportes inteligentes entre empresas
  - 5.7 Resumen
Capítulo 6
- Contabilidad predictiva
  - 6.1 Libro mayor de predicciones
  - 6.2 Orden de venta
  - 6.3 Gestión de la calidad de los datos
  - 6.4 Reorganización de centros de utilidad
  - 6.5 Gestión de viajes y gastos
  - 6.6 Resumen
Capítulo 7
- Planificación predictiva y análisis
  - 7.1 Solo tienes que preguntar
  - 7.2 Perspectivas inteligentes
  - 7.3 Pronóstico de series temporales
  - 7.4 Agrupación inteligente
  - 7.5 Planificación predictiva
  - 7.6 Regresión y clasificación mediante Smart Predict
  - 7.7 Resumen
PARTE II Desarrollo de soluciones de IA personalizadas
Capítulo 8
- Diseño, implementación y escalabilidad de soluciones de IA personalizadas para el sector financiero
  - 8.1 Identificar las necesidades de información y a las partes interesadas del sector financiero
  - 8.2 Evaluar la funcionalidad lista para usar
  - 8.3 Definir casos de uso
  - 8.4 Priorizar según el impacto
  - 8.5 Revisar las herramientas disponibles
  - 8.6 Evaluar el costo de desarrollo
  - 8.7 Definir los pasos de implementación
  - 8.8 Comprender las cuestiones relacionadas con la auditoría y el cumplimiento
  - 8.9 Resumen
Capítulo 9
- Resumen y síntesis de datos financieros
  - 9.1 Comentarios automatizados sobre desviaciones
  - 9.2 Informes rápidos listos para la alta dirección
  - 9.3 Preparación de conferencias sobre resultados
  - 9.4 Síntesis del desempeño entre líneas de negocio
  - 9.5 Resumen
Capítulo 10
- Recuperación de datos financieros
  - 10.1 Asistentes de lenguaje natural
  - 10.2 Búsquedas automatizadas de KPI
  - 10.3 Recuperación de datos de contratos y transacciones
  - 10.4 Desgloses dinámicos en los informes
  - 10.5 Resumen
Capítulo 11
- Transformación de contenido
  - 11.1 Registros de transacciones sin procesar
  - 11.2 Presentaciones reglamentarias
  - 11.3 Informes de múltiples entidades
  - 11.4 Datos históricos
  - 11.5 Resumen
Capítulo 12
- Cómo convertir resultados estáticos en narrativas dinámicas para las partes interesadas
  - 12.1 Contexto adicional
  - 12.2 Inteligencia de mercado
  - 12.3 Indicadores clave de desempeño (KPI) en tiempo real
  - 12.4 Análisis de opiniones y de la competencia
  - 12.5 Resumen
Capítulo 13
- Aprovechamiento de los asistentes
  - 13.1 Copilotos de analistas financieros
  - 13.2 Asistentes de relaciones con inversionistas
  - 13.3 Bots de compras
  - 13.4 Agentes de control
  - 13.5 Resumen
Capítulo 14
- Creación de contenido
  - 14.1 Comentario
  - 14.2 Guiones de relaciones con inversionistas
  - 14.3 Resúmenes financieros
  - 14.4 Políticas
  - 14.5 Resumen
PARTE III Perspectivas futuras para la IA
Capítulo 15
- Nueve elementos de la futura automatización de la IA en los sistemas ERP
  - 15.1 Los cuatro pilares de la empresa inteligente
  - 15.2 Los nueve elementos
  - 15.3 Implicaciones para los líderes financieros
  - 15.4 Impactos tecnológicos y cambios en los modelos operativos
  - 15.5 Conceptos erróneos comunes y patrones de fracaso
  - 15.6 Poner en marcha los nueve elementos
  - 15.7 De los principios a la hoja de ruta: la creación de la cartera de automatización
  - 15.8 Resultados medibles y materialización del valor
  - 15.9 Resumen
El autor y los colaboradores
Índice

Intelligent Finance with SAP

You’ve seen the hype around AI—but are you ready to make the most of it? With this book, discover how standard and generative AI can elevate your finance capabilities. Take a tour of SAP’s embedded and service-based AI tools for your core processes: accounts receivable and payable, general ledger accounting, predictive accounting, and more. Go beyond the available functionality and learn how to create custom use cases tailored to your business. It’s time to unlock the future of finance!

Explore SAP’s available AI capabilities for finance, from automating journal entries to incorporating predictive analytics
Design custom AI solutions that leverage data retrieval, content transformation, smart assistants, and more
Preview agentic AI as the catalyst for a truly intelligent ERP

You'll learn about:

Navigating SAP’s AI Landscape:
See what’s possible with SAP’s out-of-the-box standard and generative AI tools. From SAP Business AI to SAP BTP, explore how cutting-edge capabilities elevate your finance business processes.
Leveraging AI Tools:
Set up and use AI services and embedded capabilities. Automate invoice processing with SAP Build Process Automation, use low-code/no-code tools to enable intelligent asset accounting, perform predictive forecasting with Smart Insights, and more.
Crafting a Custom AI Solution:
Identify your organization’s unique requirements—and then design custom AI solutions. Explore use cases that demonstrate how SAP and third-party AI tools like Joule, SAP Databricks, and OpenAI can work together to solve your finance business problems.

Key Highlights:

Standard and generative AI
Custom AI solutions
Accounts payable and receivable
Asset accounting
General ledger accounting
Predictive planning and accounting
Working with financial data
Content transformation
SAP tools (Joule, SAP Databricks, and more)
Third-party tools (OpenAI, Gemini, and more)
AI assistants

View Full Table of Contents

Preface
Chapter 1
- Introduction to AI with SAP
  - 1.1 Types of AI in Your SAP Landscape
  - 1.2 SAP Business AI
  - 1.3 Solutions in SAP BTP
  - 1.4 Third-Party Solutions
  - 1.5 Summary
PART I Leveraging Standard and Generative AI
Chapter 2
- Accounts Receivable
  - 2.1 Master Data
  - 2.2 Customer Invoices
  - 2.3 Payment Advice and Bank Statements
  - 2.4 Dispute Management
  - 2.5 Cash Application
  - 2.6 Cash Forecasting
  - 2.7 Summary
Chapter 3
- Accounts Payable
  - 3.1 Master Data
  - 3.2 Supplier Invoices
  - 3.3 Supplier Downpayment Requests
  - 3.4 GR/IR Reconciliation
  - 3.5 Invoice Automation with OpenText
  - 3.6 Summary
Chapter 4
- Intelligent Asset Accounting
  - 4.1 Master Data
  - 4.2 Asset Acquisitions
  - 4.3 Asset Transfers
  - 4.4 Asset Retirements
  - 4.5 Asset Scrapping
  - 4.6 Summary
Chapter 5
- General Ledger Accounting
  - 5.1 Journal Entries
  - 5.2 AI-Assisted Journal Upload
  - 5.3 Accruals
  - 5.4 Reclassification
  - 5.5 Exchange Rates
  - 5.6 Intelligent Intercompany Matching and Reporting
  - 5.7 Summary
Chapter 6
- Predictive Accounting
  - 6.1 Prediction Ledger
  - 6.2 Sales Order
  - 6.3 Data Quality Management
  - 6.4 Profit Center Reorganization
  - 6.5 Travel and Expense Management
  - 6.6 Summary
Chapter 7
- Predictive Planning and Analytics
  - 7.1 Just Ask
  - 7.2 Smart Insights
  - 7.3 Time Series Forecasting
  - 7.4 Smart Grouping
  - 7.5 Predictive Planning
  - 7.6 Regression and Classification via Smart Predict
  - 7.7 Summary
PART II Developing Custom AI Solutions
Chapter 8
- Designing, Deploying, and Scaling Custom AI Solutions for Finance
  - 8.1 Identify Information Need and Finance Stakeholders
  - 8.2 Assess Out-of-the-Box Functionality
  - 8.3 Define Use Cases
  - 8.4 Prioritize for Impact
  - 8.5 Review Available Tools
  - 8.6 Assess Development Cost
  - 8.7 Define Implementation Steps
  - 8.8 Understand Audit and Compliance Concerns
  - 8.9 Summary
Chapter 9
- Summarizing and Synthesizing Financial Data
  - 9.1 Automated Variance Commentary
  - 9.2 Executive-Ready Flash Reporting
  - 9.3 Earnings Call Preparation
  - 9.4 Cross-LOB Performance Synthesis
  - 9.5 Summary
Chapter 10
- Retrieving Financial Data
  - 10.1 Natural Language Assistants
  - 10.2 Automated KPI Lookups
  - 10.3 Contract and Transaction Data Retrieval
  - 10.4 Dynamic Drilldowns into Reports
  - 10.5 Summary
Chapter 11
- Transforming Content
  - 11.1 Raw Transaction Logs
  - 11.2 Regulatory Filings
  - 11.3 Multientity Reports
  - 11.4 Historical Data
  - 11.5 Summary
Chapter 12
- Turning Static Outputs into Dynamic Stakeholder Narratives
  - 12.1 Additional Context
  - 12.2 Market Intelligence
  - 12.3 Real-Time KPIs
  - 12.4 Sentiment and Peer Analysis
  - 12.5 Summary
Chapter 13
- Leveraging Assistants
  - 13.1 Financial Analyst Copilots
  - 13.2 Investor Relations Assistants
  - 13.3 Procurement Bots
  - 13.4 Controllership Agents
  - 13.5 Summary
Chapter 14
- Creating Content
  - 14.1 Commentary
  - 14.2 Investor Relations Scripts
  - 14.3 Financial Summaries
  - 14.4 Policies
  - 14.5 Summary
PART III Looking Ahead for AI
Chapter 15
- Nine Elements of Future ERP AI Automation
  - 15.1 The Four Pillars of the Intelligent Enterprise
  - 15.2 The Nine Elements
  - 15.3 Implications for Finance Leaders
  - 15.4 Technology Impacts and Operating Model Shifts
  - 15.5 Common Misconceptions and Failure Patterns
  - 15.6 Putting the Nine Elements into Motion
  - 15.7 From Principles to Roadmap: Building the Automation Portfolio
  - 15.8 Measured Outcomes and Value Realization
  - 15.9 Summary
The Author and Contributors
Index

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Finanzas inteligentes con SAP - Automatización basada en IA y soluciones personalizadas

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Brand: SAP
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