Emilio Alonso, Director de Alianzas de Esker Ibérica, y Alejandro Zafra, socio responsable de Finance Transformation de KPMG en España.

      KPMG y Esker, compañía especializada en automatización de procesos financieros con inteligencia artificial nativa, han firmado una alianza estratégica para ayudar a las organizaciones a acelerar la transformación digital de sus departamentos financieros.

      En un contexto marcado por el aumento de la presión regulatoria, la complejidad operativa y la necesidad de una mayor eficiencia en la gestión del cash, esta colaboración combina la experiencia de KPMG en transformación financiera end to end con la plataforma cloud de Esker, diseñada para automatizar y optimizar los principales procesos del ciclo financiero.

      La alianza permitirá a las organizaciones mejorar el control, la trazabilidad y el cumplimiento normativo —incluidos los nuevos requerimientos de facturación electrónica—, al tiempo que reducen la carga manual y liberan capacidad de los equipos financieros para tareas de mayor valor añadido.

      “La inteligencia artificial aporta verdadero impacto cuando está integrada de forma nativa en los procesos financieros y orientada a la toma de decisiones. Esta alianza nos permite ofrecer a las empresas una gestión más ágil, inteligente y controlada del ciclo financiero”, señala Emilio Alonso, Director de Alianzas de Esker Ibérica.

      Por su parte, Alejandro Zafra, socio responsable de Finance Transformation de KPMG en España, destaca que “la colaboración con Esker refuerza nuestra propuesta para acompañar a los CFOs en la modernización de su función financiera, combinando tecnología avanzada con un enfoque integral de transformación que asegura resultados sostenibles y cumplimiento regulatorio”.

      Gracias a esta alianza, KPMG y Esker ofrecerán una propuesta conjunta para acelerar la digitalización de procesos clave como Procure to Pay (P2P) y Order to Cash (O2C), mejorar la eficiencia operativa y facilitar una toma de decisiones más rápida y basada en datos.

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