Conciliación financiera impulsada por IA

El caso de éxito se enmarca en el nacimiento de Kintai en 2021, como respuesta a las crecientes dificultades de pymes y autónomos para acceder a la financiación tradicional.

Con el objetivo de transformar el ecosistema del lending mediante soluciones de financiación frictionless, flexibles y universales, Kintai apostó por optimizar uno de sus procesos críticos: la conciliación de facturas y pagos.

Para ello, implementamos un enfoque basado en agentes de IA construidos sobre LLMs, descomponiendo el proceso en unidades especializadas capaces de clasificar, segmentar y reconciliar grandes volúmenes de datos de forma coordinada.

Este enfoque multi-agente permitió aprovechar todo el potencial de los LLMs, logrando una conciliación más escalable, precisa y completamente automatizada en entornos complejos y de alto volumen de información.

Planteamiento del problema

El equipo financiero se enfrentaba a dos problemas claramente diferenciados.

Ineficiencia operativa en la conciliación financiera

La conciliación manual de facturas se había convertido en un cuello de botella operativo: era un proceso lento, costoso y altamente propenso a errores, y las automatizaciones basadas en reglas existentes no eran capaces de adaptarse a la variabilidad real de los datos.

Falta de escalabilidad en el procesamiento inteligente de datos

El elevado volumen y la heterogeneidad de los documentos hacían inviable un enfoque de procesamiento único y centralizado con LLMs, ya que los resultados perdían precisión y consistencia, comprometiendo la escalabilidad del proceso.

Solución propuesta

Escalabilidad elástica del sistema multiagente

Implementamos la solución en AWS para dotar al sistema multiagente de una infraestructura elástica capaz de adaptarse dinámicamente a volúmenes de documentos fluctuantes, garantizando un rendimiento estable incluso en picos de carga.

Plataforma cloud segura y de alta disponibilidad

El enfoque nativo de la nube proporciona la capacidad de cómputo necesaria para el procesamiento en tiempo real, asegurando al mismo tiempo altos niveles de disponibilidad, resiliencia y seguridad alineados con los requisitos de un entorno financiero.

Resultados del proyecto y métricas de éxito

Eficiencia operativa

Reducción del tiempo de procesamiento manual en un 85 %, lo que permitió al equipo centrarse en excepciones de alto valor.

Precisión de la correspondencia

Se logró una tasa de éxito del 95 % en la correlación de documentos, superando significativamente a los sistemas anteriores basados en reglas.

Escalabilidad

Se multiplicó por cinco la capacidad de rendimiento, lo que permitió al sistema gestionar volúmenes máximos de documentos sin degradación del rendimiento.

Optimización del coste operativo

El análisis del TCO mostró que los nuevos costes de infraestructura y LLM quedaron ampliamente compensados por una reducción del 70 % en costes de mano de obra.

Lecciones aprendidas

Orquestación inteligente de datos

El procesamiento de grandes volúmenes documentales exige estructurar y segmentar la información antes de aplicar modelos de lenguaje. El uso de agentes para preprocesar los datos resultó clave para maximizar la eficacia y precisión del sistema.

Flexibilidad arquitectónica cloud

Un enfoque Cloud-First en AWS facilitó la implementación de arquitecturas de agentes modulares y escalables. Esta experiencia confirmó que la flexibilidad de la arquitectura es tan determinante como la calidad del modelo de IA.

Caso de Éxito: motor de conciliación financiero