Automatización Financiera con IA
RPA e IA (RAG) — base de conocimiento
Solución avanzada que une RPA en Python e inteligencia artificial generativa. El sistema usa RAG para consultas precisas en bases de conocimiento complejas y optimiza el flujo de decisiones financieras.
MÉTRICAS DE IMPACTO
85%+
de confianza mínima
RAG
recuperación contextual
Reducción
de la clasificación manual
- Tecnologías
- PythonRAGIA generativa
EL PROYECTO
Automatización con RPA en Python de procesos operativos financieros —clasificación, conciliación, validaciones e integraciones—, complementada por una capa de IA basada en RAG (Retrieval-Augmented Generation).
El RAG recupera de la base de conocimiento el contexto que el modelo de IA necesita para interpretar la descripción de cada tarea y decidir qué acción debe ejecutar el robot. Cuando la confianza de la decisión queda por debajo del límite definido, el caso pasa automáticamente a validación humana.
IMPACTO ESTRATÉGICO
- Reducción drástica de la clasificación
- Mayor precisión documental
- Trazabilidad completa
- Aprendizaje continuo del motor de IA
CÓMO FUNCIONA
Arquitectura
01Automatización (RPA en Python)
Ejecuta los flujos financieros: clasificación, conciliación, validaciones e integraciones entre sistemas.
02Inteligencia (IA con RAG)
Recupera de la base de conocimiento el contexto relevante; con él, el modelo interpreta la tarea y define la acción del robot.
03Gobernanza y auditoría
Rastrea las decisiones, guarda los registros y activa la validación humana cuando es necesario.
Paso a paso
- 1Recepción de la descripción de la tarea.
- 2Preprocesamiento y normalización del texto.
- 3Búsqueda de los documentos relevantes en la base de conocimiento.
- 4Enriquecimiento del contexto con lo recuperado.
- 5El modelo de IA analiza el contexto y define la acción del robot.
- 6Cálculo del nivel de confianza de la decisión.
- 7Con un 85% de confianza o más, el flujo de RPA se ejecuta automáticamente.
- 8Por debajo del 85%, el caso pasa obligatoriamente a clasificación y revisión humana.
- 9Registro de los logs y del feedback para el aprendizaje continuo.
PRINCIPALES DESAFÍOS
- Descripciones ambiguas de tareasCómo lo resolvimos: Recuperación contextual y análisis de similitud semántica.
- Datos no estructuradosCómo lo resolvimos: Pipelines de normalización, extracción estructurada y reglas de validación.
- Necesidad de auditabilidadCómo lo resolvimos: Registros de decisión estructurados, versionado de la base de conocimiento y trazabilidad completa.
- Control del riesgo operativoCómo lo resolvimos: Validación humana siempre que la decisión automatizada es incierta.
IMPACTO PARA EL NEGOCIO
- Reducción significativa de la clasificación manual.
- Más precisión en las decisiones de clasificación y derivación.
- Trazabilidad completa para auditoría y cumplimiento.
- Menos tiempo de procesamiento en las operaciones financieras.
- Aprendizaje continuo: los revisores validan los casos inciertos y actualizan la base, y la precisión mejora con el tiempo.
