Conciliación bancaria con IA: reglas y agentes

La conciliación bancaria con IA funciona mejor cuando la IA no hace todo: las reglas deterministas cruzan primero los casos claros (cheques, importes, redondeos, agrupaciones) y la IA analiza solo lo que quedó pendiente, con cada propuesta verificada antes de aplicarse. Así se gana en los casos difíciles sin resignar la trazabilidad que exige un cierre contable.

En esta guía vemos qué puede resolver la IA, qué no debería hacer sola, cómo se compara con las reglas y qué hay de cierto en los agentes de IA para conciliación, con ejemplos de la operatoria argentina.

¿Qué es la conciliación bancaria con IA?

Es usar un modelo de lenguaje para proponer cruces entre el extracto bancario y el mayor contable que las reglas fijas no encuentran. El objetivo de la conciliación no cambia: comprobar que el banco y la contabilidad dicen lo mismo y explicar cada diferencia (si querés repasar la base, está en qué es la conciliación bancaria y cómo se hace). Lo que cambia es cómo se resuelven los movimientos que no coinciden de forma exacta.

Un modelo de lenguaje es bueno leyendo textos desprolijos: conceptos bancarios truncados, referencias parciales, la misma operación descripta de forma distinta en el resumen y en el mayor. No tiene sentido, en cambio, usarlo para lo que una regla resuelve siempre igual, como cruzar un cheque por número e importe.

¿IA o reglas para la conciliación bancaria? Diferencias

Las reglas dan siempre el mismo resultado y se explican línea por línea; la IA aporta flexibilidad en los casos ambiguos, pero necesita controles para no proponer cualquier cosa. Por eso la pregunta no es «IA vs reglas», sino en qué orden se usan.

La conclusión práctica: las reglas primero, la IA sobre lo que sobra y nada aplicado sin cuadrar.

¿Qué casos resuelve la conciliación sin IA?

La mayor parte de la conciliación de un mes se resuelve con lógica determinista. En Asentia son nueve reglas en cascada, y cada una trabaja solo sobre lo que la anterior no pudo cerrar:

1. Cheques. Extrae el número de cheque del texto libre del extracto y lo cruza contra el mayor por importe exacto, sin límite de fecha: sirve para el cheque que se emitió en marzo y se debitó en mayo.
2. Importe con tolerancia. Ventana de ±15 días y tolerancia configurable, con control semántico: un cheque nunca se concilia contra algo que no lo es.
3. Diferencias de redondeo. Hasta $10 de diferencia en ±1 día, dejando marcado el ajuste por redondeo.
4. Varios movimientos, un asiento. Busca qué combinación de movimientos del banco suma exactamente el importe contable.
5. Un movimiento, varios asientos. El mismo motor en sentido inverso, con grupos de hasta 6 ítems y ventana de ±72 horas.
6. Agrupación por concepto. SIRCREB, pagos masivos y otros conceptos recurrentes que se agrupan a nivel período según tu configuración.
7. Reglas N:N propias. Agrupaciones que define tu equipo para casos que solo existen en tu operación.
8. Cobranzas Rapifast. Pasada específica para liquidaciones donde el banco deposita neto de comisión.
9. Cobranzas Banelco. Reconstruye el bruto a partir del neto depositado y genera el ajuste por la comisión retenida.

Algunos ejemplos ilustrativos con importes inventados para mostrar el mecanismo:

• Redondeo. El banco debita $125.003,40 y el mayor registra $125.000. La diferencia de $3,40 está dentro del umbral y se cierra con el ajuste marcado.
• Un cobro, tres facturas. Un cliente transfiere $500.000 y en el mayor figuran tres cobros de $180.000, $245.500 y $74.500. La regla 5 encuentra la combinación.
• Un pago partido. El mayor registra un pago de $1.200.000 a un proveedor que el banco debitó en dos transferencias de $700.000 y $500.000. Lo resuelve la regla 4.

¿Qué hace la IA en la conciliación bancaria? Casos de uso

La IA rinde en los movimientos que llegan al final de la cascada sin cruce: textos que no siguen un patrón, referencias incompletas o combinaciones que ninguna regla prevé. Los casos de uso más claros son:

• Coincidencias probables con señales parciales. El extracto dice «TRF 30-7XXXXXXX GOMEZ» y el mayor «Cobro FC A 0003-00001234 Gómez SRL». Una regla de importe puede no alcanzar si hay dos cobros parecidos; un modelo puede leer ambos textos y proponer el cruce.
• Agrupaciones sin patrón fijo. Cobros parciales o pagos a cuenta que no responden a ninguna regla configurada.
• Lectura de formatos nuevos. Un extracto de un banco sin lector propio, o con un diseño de columnas distinto, puede interpretarse con ayuda de la IA.
• Ordenar lo pendiente. Separar lo que es una diferencia temporal (un cheque no cobrado, un depósito en tránsito) de lo que parece un error, para que el equipo empiece por lo que importa.

¿Qué no debería hacer la IA en la conciliación?

La IA no debería aplicar nada que no se pueda verificar con los números. En concreto, no debería:

• Aplicar un cruce cuyas sumas de banco y contabilidad no cierran.
• Tocar movimientos ya conciliados o meses cerrados.
• Proponer movimientos que no existen en los archivos.
• Decidir ajustes contables (dar de baja una diferencia, registrar un gasto) sin revisión de una persona.
• Reemplazar los controles básicos: el cuadre del extracto y la partida doble del asiento.

¿Qué son los agentes de IA para conciliación?

Un agente de IA para conciliación es un sistema que, además de sugerir, ejecuta pasos por su cuenta: lee los archivos, cruza movimientos, clasifica pendientes y propone o aplica acciones siguiendo un objetivo. La diferencia con la automatización tradicional es que no sigue solo un guion fijo: decide qué paso dar según lo que encuentra.

¿Qué tareas puede automatizar un agente de IA?

• Clasificar movimientos: cobros de clientes, pagos a proveedores, comisiones, impuestos bancarios, sueldos.
• Detectar coincidencias probables combinando importe, fecha, referencia y contraparte.
• Revisar diferencias recurrentes, como comisiones que se repiten todos los meses.
• Priorizar incidencias por importe o antigüedad y avisar de pendientes que se arrastran demasiado.

¿Qué preguntarle a un proveedor de agentes de IA?

Antes de darle a un agente acceso a tu contabilidad, conviene tener respuesta a cinco preguntas:

1. ¿Qué ve? Idealmente, solo lo que quedó pendiente, no todo el mayor.
2. ¿Qué puede modificar? Lo ya conciliado y los períodos cerrados no deberían estar a su alcance.
3. ¿Qué se verifica antes de aplicar? Que los movimientos existan, que no se usen dos veces y que los importes cuadren.
4. ¿Qué pasa si el modelo falla? No debería perderse el trabajo ya resuelto.
5. ¿Queda registro? Cada cruce tiene que poder explicarse después, por quién o por qué regla se hizo.

¿Cómo combinar reglas e IA sin perder control?

El orden es lo que da el control: validar la lectura, aplicar reglas, pasar a la IA solo lo pendiente y verificar cada propuesta. Un flujo razonable:

1. Validar el extracto. Saldo inicial más créditos menos débitos tiene que dar el saldo final. Si no cuadra, falta o sobra un movimiento y no tiene sentido conciliar.
2. Reglas en cascada. Cierran los casos claros y dejan registrada la regla que resolvió cada uno.
3. IA sobre lo pendiente. El modelo recibe solo lo que quedó abierto, en lotes.
4. Verificación. Cada propuesta se controla contra los importes; la que no cuadra se descarta.
5. Revisión humana. El equipo analiza las diferencias que quedan y decide los ajustes.

Un ejemplo ilustrativo con cinco movimientos de un mes:

¿Cuándo conviene usar IA en la conciliación bancaria?

Conviene cuando, después de las reglas, sigue quedando un volumen de pendientes que lleva horas revisar a mano. Suele pasar con varias cuentas y bancos, conceptos poco estructurados, cobranzas por terceros o muchas operaciones con referencias incompletas. Si tenés pocos movimientos y referencias limpias, las reglas alcanzan y la IA aporta poco.

Si todavía conciliás en planillas, el primer paso es automatizar los cruces claros: lo explicamos en cómo funciona la conciliación bancaria automática. Y si la conciliación es lo que te traba el fin de mes, mirá el checklist del cierre contable mensual.

Cómo lo resuelve Asentia

Asentia está construido con la IA al final, no al principio:

• El núcleo no usa IA. El motor de matching son funciones puras, sin llamadas a un modelo, con las nueve reglas descriptas arriba.
• La IA solo ve lo pendiente. Lo que ninguna regla resolvió se envía al modelo en lotes; nunca ve lo que el motor ya cerró.
• Nada se aplica si no cuadra. Cada grupo propuesto se verifica: que los movimientos existan, que no se repitan entre grupos y que las sumas cierren dentro de la tolerancia. Si no cuadra, se descarta y queda registrado el motivo.
• Si la IA falla, no perdés nada. Ante un error o una respuesta incompleta del proveedor del modelo, se descarta ese lote y se devuelve todo lo que resolvió el motor determinista.
• Trazabilidad. Cada movimiento guarda qué regla lo resolvió y con qué condiciones, y cada acción queda registrada con actor, entidad y momento.

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