Caso de estudio · TimbraBot

Conciliación bancaria con IA y evidencia a la vista.

TimbraBot cruza movimientos bancarios con facturas electrónicas (CFDI). Aplica las coincidencias respaldadas por evidencia y presenta las demás al contador para aprobar, corregir o rechazar.

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Respuesta en menos de 24 horas hábiles · Sin compromiso

empresas-cliente administradas por el despacho: 15
vínculos banco-factura aprobados: 1,817
vínculos capturados a mano: 0

Cifras del despliegue en BW Asesores, despacho contable de la Ciudad de México. «0 capturados a mano» significa que ningún vínculo se tecleó desde cero; no significa cero revisión ni cero errores.

Cómo cambia el trabajo

Sin sistema, alguien con experiencia lee cada renglón del banco y busca a cuál de miles de facturas pertenece: pagos parciales, nómina en una sola dispersión, traspasos entre cuentas propias. Es lento, cae en la ventana de cierre y un vínculo equivocado termina en una declaración firmada.

1
Lee los documentos
Extrae cada movimiento de estados de cuenta en PDF, con el formato propio de cada banco (en este despliegue, 10 instituciones), y comprueba que saldos y movimientos cuadren al centavo. Un estado que no cuadra queda marcado y fuera de las métricas.
2
Propone y aplica coincidencias
Reglas determinísticas resuelven la mayor parte y un modelo razona solo sobre lo que queda. Un vínculo se aplica sin revisión únicamente con confianza alta y evidencia dura en la descripción bancaria: el RFC o la razón social de la contraparte.
3
Revisa excepciones con evidencia
Lo demás llega al contador como propuesta, con movimiento, facturas, folios fiscales y desglose del monto. Aprueba, corrige o rechaza, y cada decisión alimenta la siguiente corrida. Cada factura de gasto recibe además un veredicto de deducibilidad con su razón.

Extracto del detalle de un vínculo: depósito SPEI de $184,500.00 del 18 de marzo, con su referencia y la descripción bancaria.

Extracto del mismo detalle: match por complemento de pago con confianza alta y la nota del motor que desglosa el monto en dos facturas de $120,300.00 y $64,200.00, diferencia $0.00.

Captura del producto con datos ilustrativos.

Más capturas del producto (6)

Bandeja de conciliación: movimientos ya aprobados junto a propuestas pendientes de aprobar o rechazar, con selección en lote. — Captura del producto con datos ilustrativos.

Editor de reglas: instrucciones escritas en español, separadas entre las que se compilaron a reglas automáticas y las que quedan como contexto para el modelo. — Captura del producto con datos ilustrativos.

Carga de un estado de cuenta, con el archivo seleccionado y el estado de su procesamiento. — Captura del producto con datos ilustrativos.

Veredictos de deducibilidad por factura, con la razón desplegada de un caso en riesgo. — Captura del producto con datos ilustrativos.

Tablero con las empresas administradas y su avance de conciliación. — Captura del producto con datos ilustrativos.

Indicadores de una empresa: movimientos procesados, documentos fiscales y vínculos aprobados. — Captura del producto con datos ilustrativos.

La arquitectura que lo hace posible

Casi todo es código determinístico, a propósito. En la conciliación, un modelo entra en dos puntos: para leer documentos sin formato estándar y para razonar sobre lo que las reglas no resolvieron; lo que propone pasa por validación antes de guardarse. Aparte, un modelo pequeño compila a lógica las reglas que el despacho escribe en español.

Reglas primero

Seis pasos auditables y repetibles (clasificación, traspasos entre cuentas propias, complementos de pago, nómina y facturas de una sola exhibición) proponen la mayoría de los vínculos sin pasar por un modelo.

Razonamiento donde hace falta

La capa de razonamiento recibe solo el residuo, con las facturas que siguen abiertas, y declara su confianza.

Validación con veto

Código del servidor revisa cada propuesta del modelo: factura, dirección, monto, fecha, contraparte, que una factura no se asigne dos veces en la misma corrida y que cada pago parcial declare su importe. Lo que no pasa regresa a la bandeja.

El despacho enseña al motor

Las reglas se escriben en español y se compilan a lógica ejecutable; aprobaciones y rechazos quedan como memoria para la siguiente corrida.

Detalle técnico: modelos, stack, validación, evaluación y costos

Modelos

La extracción documental corre en Claude Sonnet 5, con Claude Opus 5 como respaldo en la ruta de reintento; el resultado del respaldo solo se adopta si no es peor que la lectura primaria. La conciliación por razonamiento usa Claude Sonnet 5 y el compilador de reglas, Claude Haiku 4.5.

Stack

Aplicación web en hosting administrado, Postgres con seguridad a nivel de renglón y acceso por invitación, almacenamiento privado para los documentos de origen y una capa de orquestación autoalojada con cuatro pipelines. Los webhooks se autentican con tokens firmados y la concurrencia se controla desde la base de datos.

Invocación y contexto

Llamadas directas a la Messages API de Anthropic, sin uso de herramientas: el contrato es JSON estructurado. El pensamiento extendido se activa solo en el reintento, donde una verificación aritmética fallida da un criterio concreto. El razonamiento trabaja en bloques de cuarenta movimientos; las entidades viajan como índices cortos y los identificadores de base de datos nunca entran al contexto. Con los candidatos reducidos a seis campos, el input bajó 11.5% y el output 60% en corridas A/B.

Validación

Ninguna salida del modelo se escribe directo a la base de datos. Cada propuesta se vuelve a derivar contra los candidatos y se rechaza por identificador desconocido, dirección equivocada, monto fuera de tolerancia, fecha fuera de rango, importe aplicado faltante en un pago parcial, contradicción de contraparte o factura ya asignada en la misma corrida (los pagos parciales legítimos se registran con su importe). Los rechazos se registran por motivo y por corrida.

Evaluación y costo

Cada llamada se registra con modelo, tokens, caché y razón de paro, y se costea por modelo. Un cambio de modelo pasa por un harness A/B offline que reproduce documentos reales con doble línea base y una compuerta de paridad sobre el caso más denso. La extracción está direccionada por contenido: reprocesar un documento sin cambios no hace llamadas.

Construcción

La aplicación, los pipelines, las migraciones SQL y las pruebas se desarrollaron con Claude Code. Workflows y migraciones se despliegan por servidores MCP y se verifican byte a byte contra la fuente.

Qué demuestran los resultados

1,702

propuestos por el motor determinístico

115

propuestos por la capa de razonamiento

Así se originaron las propuestas de los 1,817 vínculos aprobados. No es un desglose entre aprobación automática y humana: indica qué parte del sistema encontró cada coincidencia.

Ese es el criterio de ingeniería. La lógica determinística se lleva todo lo que puede, porque es auditable, repetible y barata; el modelo se reserva para contrapartes abreviadas, montos que no amarran al centavo o pagos repartidos entre varias facturas, y sus propuestas pasan además por una validación con veto. En ambos caminos, solo lo que tiene confianza alta y evidencia dura se aplica sin revisión.

El patrón de lectura verificada, reglas primero, razonamiento acotado y validación con veto puede adaptarse a otros procesos documentales, como alta de proveedores, aprobación de facturas o revisión de expedientes.

¿Tu equipo cruza documentos a mano cada cierre?

TimbraBot es producto de WASD Studio. Diseñamos sistemas así sobre el proceso de cada cliente: documentos que no controlas, reglas que no se negocian y poco margen para errores.

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