X-Mind · una iniciativa de xpandia
Conciliar lo
que parecía
imposible.
Motor de conciliación bancaria diseñado para cadenas de compraventas con alto volumen y baja trazabilidad.
Lo que entendimos de su operación
30 años de experiencia.
Un cuello de botella que crece.
Cuatro meses buscando una solución. Una empresa anterior intentó, diagnosticó "no hay datos" y se rindió.
40
Sucursales operando en simultáneo en Cali y Valle
~1.000/día
Transacciones bancarias por conciliar diariamente
4–5
Personas full-time durante los últimos días del cierre mensual
~2%
Termina en cuenta contable comodín (irrecuperable a ojos del equipo actual)
Diagnóstico
El chicharrón no es uno.
Son cuatro problemas distintos.
P1 · Nequi opaco
El banco solo trae el celular parcial.
Cuando un familiar paga el contrato del titular, el celular no coincide con nada en el sistema. Sin nombre, sin cédula, sin pista.
Mayor causa del residual actual
P2 · Multi-contrato
Un solo pago, varios contratos.
Cliente con contratos en 3 sucursales paga $150.000 consolidados. En SWAT se registran 3 pagos individuales. El banco no desagrega.
Requiere descomposición matemática
P3 · Sin soporte
El cliente paga y no avisa.
No es exigible contractualmente. Sin voucher, no hay forma de saber qué contrato amplió. El pago queda huérfano en el banco.
Resoluble con cambio de proceso
P4 · Error humano
Typos del cajero.
Monto mal capturado, celular incompleto, nombre cambiado. El registro en SWAT no cuadra con el extracto. ~2% de las transacciones.
Detectable con lógica difusa
Por qué fracasó el intento anterior
Diagnóstico binario
contra realidad gradual.
Asumir que "no hay datos" es renunciar antes de mirar bien. En la práctica hay capas de datos con tasas de éxito decrecientes.
Enfoque anterior
- Diagnosticó el problema como uno solo.
- Vio que Nequi no trae nombre y concluyó "irresoluble".
- No diferenció entre lo que puede automatizar la IA y lo que requiere decisión del negocio.
- No aprovechó las fuentes ricas que sí existen (reporte auxiliar de cajeros, vouchers de WhatsApp).
- No propuso cambios de proceso paralelos al desarrollo técnico.
Nuestro enfoque
- Cuatro niveles independientes, cada uno ataca un sub-problema.
- Sumamos pistas: reporte del cajero, OCR del voucher, descomposición matemática.
- Separamos con claridad: lo que automatiza la IA vs lo que decide Juan Pablo.
- Aislamos el residual real (no inflamos el "irresoluble").
- Demo verificable, no promesas.
Nuestra propuesta técnica
Una cascada de cuatro
niveles, no una caja negra.
A
Match directo + puente cajero
Canal + monto + fecha + pista por canal (cédula en convenio, sucursal en QR, reporte auxiliar del cajero).
~68%conciliado
B
Voucher OCR (Claude Vision)
La IA lee el comprobante de WhatsApp y mapea pagador → cliente → contrato. Recupera el caso "Nequi cuando el familiar paga".
+~1%acumulado 69%
C
Descomposición multi-contrato
Algoritmo de subset-sum: encuentra qué combinación de contratos abiertos del cliente suma exactamente al pago.
+~2%acumulado 71%
D
Cola humana priorizada
Las ambigüedades reales van a las analistas con candidatos rankeados por la IA. Cero "buscar desde cero".
<5%residual real
Casos reales · cómo se traduce
Un ejemplo por nivel.
Caso · Nivel A
Pago por convenio
Banco trae CONV 7948610457 — Andrés Díaz por $11.000. La cédula es la referencia. Cruza directo con SWAT en la sucursal correspondiente. Match al instante.
Caso · Nivel B
Nequi con familiar pagando
Banco solo dice **4683 — $183.000. Pero el cliente envió voucher por WhatsApp. La IA lee la imagen, extrae "Paula Restrepo — $183.000", la encuentra en clientes, y cierra el match.
Caso · Nivel C
Cliente con 3 sucursales
Banco recibe $188.000. SWAT tiene 3 pagos del mismo cliente: $42K (SUC021), $73K (SUC033), $73K (SUC036). El motor calcula la combinación única y asigna los tres contratos.
Caso · Nivel D
Ambigüedad real
Dos clientes distintos tienen contratos que suman al mismo monto el mismo día. El motor presenta a la analista los candidatos rankeados con razonamiento. Ella decide con un click.
Demo · cascada corriendo
Prototipo funcional
sobre datos sintéticos.
Salida real del motor sobre 7 días simulados (7.500 transacciones, $891M COP).
$ python -m src.reconcile
────── Motor de Conciliación · Cascada Completa ──────
Banco:
7.556 tx │ SWAT:
7.745 pagos │ Vouchers:
500
→ Nivel A — match directo + puente cajero
✓ 5.183 matches ·
68.59%
→ Nivel B — voucher OCR (Claude Vision)
✓ +43 matches · acumulado
69.16%
→ Nivel C — descomposición multi-contrato
✓ +165 automáticos, +1 a revisión humana
acumulado
71.36%
────── Resumen final ──────
| Nivel | Matches | % acum. |
|---|
| A · directo / cajero | 5.183 | 68.59% |
| B · voucher OCR | 43 | 69.16% |
| C · multi-contrato | 165 | 71.35% |
| D · revisión humana | 1 | 71.36% |
| Residual | 2.166 | 28.6% |
⚡ Tiempo ahorrado estimado:
~22 personas-día
en 7 días simulados ≈ 3 personas full-time liberadas.
Lectura honesta de los números
71% automático, hoy.
El residual es donde
se concentra el valor.
Sobre datos sintéticos. Las tasas reales pueden ser distintas. Después de la sesión de hoy, calibramos contra sus datos reales y el número se ajustará — al alza o a la baja con honestidad.
Honestidad técnica
Lo que la IA hace.
Lo que ustedes deciden.
Lo que automatizamos
- Match directo de canal + monto + fecha + sucursal/cédula.
- Lectura inteligente de vouchers de WhatsApp.
- Descomposición de pagos consolidados multi-contrato.
- Detección de errores típicos de cajero (typos en monto).
- Priorización del residual con razonamiento por caso.
- Reporte Excel mensual con métricas auditables.
Lo que requiere su decisión
- Hacer exigible contractualmente el envío del soporte de pago.
- Incentivar (0.5% descuento) al cliente que reporta su voucher.
- Empujar comercialmente PSE y QR por sucursal (canales con mejor trazabilidad).
- Capacitar al cajero en captura mínima obligatoria del titular.
- Definir si el sistema corre en su infraestructura o en la de xpandia.
Estas decisiones, en paralelo al desarrollo técnico, pueden subir el conciliable de 71% a >95% antes de que la IA optimice nada más.
Plan de trabajo · 7 semanas
De la sesión de hoy
a producción.
Discovery
Semana 1
Reunión de hoy. Captura de flujograma y muestra de datos reales. NDA firmado.
MVP local
Sem 2–3
Cascada A + C + OCR calibrada con sus datos. Validación contra cierre del mes anterior.
Validación
Semana 4
Las analistas comparan el output del motor contra su conciliación manual.
UI revisión
Sem 5–6
Cola web de revisión humana, LLM judge para ambigüedades, dashboard de métricas.
Producción
Semana 7
Despliegue, integración con SWAT, capacitación del equipo. Modo "shadow" 30 días.
Costo de IA en operación estimado: <USD 200/mes a su volumen actual.
Para arrancar esta semana
Lo que les pedimos
llevarnos hoy.
- 01
NDA bilateral firmado. Traemos borrador listo. Sin esto no avanzamos.
- 02
Extracto bancario completo del mes pasado (todos los canales, sin filtrar).
- 03
Export de SWAT: pagos del mes pasado + maestro de contratos abiertos + maestro de clientes.
- 04
Reporte auxiliar de cajeros del mes pasado (Drive / Excel — como lo tengan).
- 05
10 a 20 vouchers de WhatsApp como muestra (variedad de canales).
- 06
Snapshot del cierre anterior: el Excel que armaron las analistas con sus marcas, casos resueltos y residuales.
- 07
Conversación franca con el equipo de conciliación. Sin filtros, sin esconder el dolor.
Conversación abierta
¿Vemos
su cierre
de mes?