Conciliación bancaria automatizada para estudio contable

El estudio gestionaba la conciliación bancaria de 15 empresas clientes con un promedio de 3.000 movimientos mensuales por empresa. El proceso era 100% manual en planillas de Excel: dos personas dedicaban 3 días completos cada mes solo a matchear extractos bancarios con registros contables. Los errores eran frecuentes, los plazos se estiraban y el equipo no podía escalar sin contratar más personal.

Desarrollamos un sistema de conciliación bancaria con un motor de matching basado en machine learning. El sistema importa extractos de múltiples bancos (Excel, CSV, OFX), los parsea automáticamente y los cruza con los registros contables del cliente. El algoritmo aprende los patrones de cada empresa: proveedores recurrentes, montos habituales, descripciones bancarias. Los movimientos que la IA no puede resolver se presentan con sugerencias ranked para decisión rápida. Cada corrección manual retroalimenta el modelo, mejorando su precisión con el uso.

En el primer mes de operación, el sistema resolvió automáticamente el 87% de los movimientos. Para el tercer mes, con el aprendizaje acumulado, la precisión superó el 95%. El tiempo de conciliación mensual se redujo de 6 días-persona a menos de medio día de revisión. El estudio pudo tomar 8 nuevos clientes sin contratar personal adicional.