¿Qué te viene a la mente cuando piensas en operaciones financieras resilientes?
Cifras precisas, exposición limitada al riesgo, decisiones basadas en datos y costos bien controlados—todo esto es posible gracias al proceso de conciliación.
Hoy en día, sin embargo, el proceso de conciliación sigue estando afectado por tecnologías obsoletas y tareas manuales. Es tedioso, propenso a errores (como se ha visto en casos públicos recientes donde los fallos han costado millones a las empresas), e imposible de escalar en un mercado que se vuelve más complejo minuto a minuto.
Es momento de adaptarse. En esta guía, presentaremos un modelo de madurez en conciliación que te orientará hacia una conciliación completamente automatizada y habilitada por IA en todos los niveles. Desde operaciones aisladas y costosas hasta flujos de trabajo orquestados con precisión y un ROI claro, cada avance reduce costos y mejora la eficiencia en toda la organización.
It’s time to adapt. In this guide, we’ll take a look at a model for reconciliation maturity that will guide you toward fully automated, AI-enabled reconciliation at every level. From siloed, costly operations to expertly orchestrated workflows with clear ROI, each advancement reduces cost and drives efficiency across the organization.
5 factores que hacen dolorosa la conciliación:
- Volúmenes masivos de transacciones con múltiples aliados de tecnología financiera, pagos y banca
- Datos de liquidaciones muy complejos y no estandarizados, en formatos variados
- Regulaciones estrictas e inconsistentes entre regiones e industrias
- Un mercado en rápido crecimiento que exige constantemente nuevas alianzas, integraciones y flujos de trabajo
- Adopción masiva de IA, que requiere datos confiables y en tiempo real para operar
Por qué la madurez en conciliación es más importante que nunca
Hasta hace poco, la respuesta estándar ante la complejidad de la conciliación era contratar más personal, aumentar el gasto en ingeniería o aceptar cierto nivel de pérdidas de ingresos, costos de auditoría y errores.
Pero el ecosistema financiero moderno ha llegado a un punto de inflexión en el que este enfoque ya no es sostenible. La última década ha traído cambios drásticos en regulaciones globales, una explosión de empresas y soluciones de pago, estándares de banca abierta y un auge de la IA que ha elevado las expectativas para el acceso a datos en tiempo real y la interoperabilidad profunda.
Las soluciones de conciliación tradicionales no están a la altura de las exigencias del mercado actual: siempre un paso atrás y demasiado poco confiables para la velocidad y el volumen del movimiento moderno de dinero. Perder esta oportunidad ahora significará enfrentar costos cada vez más altos para competir con quienes ya adoptaron plataformas de conciliación escalables y preparadas para IA.
El gran habilitador: la plataforma de conciliación con IA
Para alcanzar la madurez total en conciliación, las empresas necesitan una tecnología capaz de manejar la complejidad empresarial. Aunque es posible superar las primeras etapas de madurez con soluciones puntuales o scripts desarrollados internamente, no se puede avanzar mucho más sin una plataforma unificada que centralice todos los datos, controles y flujos de trabajo de conciliación.
Las plataformas de conciliación con IA permiten integrar fuentes de datos transaccionales internas y externas, conectar sistemas internos como el ERP o el sistema bancario principal, y aplicar automatización y gobernanza sofisticadas sin caer en deuda técnica a medida que evolucionan las regulaciones y las necesidades del negocio.
Haz bien la conciliación, y todo lo demás encaja.
Las mejores plataformas de conciliación hacen mucho más que conciliar transacciones complejas. Incorporan agentes de IA e inteligencia adaptable para conciliar datos en tres niveles distintos:
- Nivel transaccional: Hacen coincidir transacciones individuales para establecer una fuente confiable de verdad para todos los procesos posteriores, detectando anomalías y discrepancias en tiempo real.
- Nivel financiero: Utilizan los datos conciliados para gestionar el flujo de caja y controlar costos, respaldar decisiones estratégicas y generar reportes precisos tanto internos como externos.
- Nivel contable: Alinean los datos transaccionales y financieros con los asientos contables para asegurar reportes precisos y conformes, acelerando los ciclos de cierre.
En la siguiente sección, te mostraremos por qué adoptar una plataforma de conciliación con IA es esencial para aumentar la madurez de tus operaciones financieras. Hay muchos caminos hacia el éxito — sigue leyendo para descubrir cuál se adapta mejor a tu caso de uso, recursos y objetivos.
¿Qué puede hacer una plataforma de conciliación con IA?
- Procesar grandes volúmenes de transacciones con baja latencia y velocidad T+1
- Estandarizar y conciliar datos transaccionales muy variados entre múltiples plataformas
- Cumplir regulaciones estrictas e inconsistentes en distintas regiones e industrias
- Mantener bajo el costo total de propiedad (TCO) con implementación sin código, escalable y fácil de iterar
- Adaptarse al cambio constante y escalar sin interrupciones
Un modelo práctico de madurez en conciliación
Una conciliación plenamente madura y optimizada con IA genera valor más allá de simplemente reportar cifras. Te proporciona datos financieros confiables y en tiempo real que puedes usar en cualquier aplicación posterior que imagines.
El modelo de madurez en conciliación de Simetrik consta de cinco etapas, comenzando con operaciones financieras completamente manuales y culminando en una automatización transformadora y en constante mejora. Desde reembolsos instantáneos a clientes y programas de fidelización personalizados, hasta modelos avanzados y predictivos de planificación financiera (FP&A), alcanzar la Etapa 5 te dará una enorme ventaja competitiva.
Stage 1: Slow & siloed
Etapa 1: Lenta y por silos
En la primera etapa, la conciliación es casi completamente manual. La integración de datos es mínima, no hay escalabilidad y la falta de confianza en las cifras perjudica al negocio.
- Gestión de datos: Las hojas de cálculo y macros son las herramientas principales del equipo financiero. Los datos de transacciones, aislados entre sí, deben exportarse, validarse e ingresarse correctamente en los sistemas backend.
- Desarrollo: Cualquier intento de integración o automatización depende del equipo de ingeniería, por lo que el progreso es lento y costoso. No hay posibilidad de aprovechar IA ni de utilizar los datos transaccionales en modelos de toma de decisiones.
- Gestión de excepciones: El equipo financiero revisa manualmente discrepancias y posibles fraudes, con un grado de éxito limitado. Cuando se detectan, el contacto y la resolución pueden tardar semanas.
- Supervisión financiera: La escasa visibilidad de los saldos operativos actuales dificulta la toma de decisiones. Los datos transaccionales suelen no coincidir con extractos bancarios, saldos en cuenta, previsiones de ingresos u otros indicadores clave.
- Integridad contable: Los datos transaccionales no están alineados con los saldos operativos ni con los libros contables, lo que retrasa el cierre financiero y a menudo genera errores en los reportes.
- Riesgo: El nivel de riesgo es crítico, con pérdidas inesperadas o inexplicables y conocimiento interno aislado. Si una persona clave deja la empresa, se lleva consigo toda la lógica de conciliación.
- Cumplimiento: Sin registros de auditoría, los datos deben compilarse manualmente. Las auditorías son costosas y extensas, y los vacíos de cumplimiento pueden generar multas y dañar la reputación.
Etapa 2: Automatización limitada
Los beneficios comienzan a notarse en la segunda etapa, pero la conciliación aún no es escalable. Con muchas fuentes de datos aún sin integrar, la adopción de IA todavía no es viable.
- Gestión de datos: Hay algunas integraciones implementadas, pero los datos transaccionales siguen fragmentados. Las exportaciones manuales y las hojas de cálculo aún son comunes.
- Desarrollo: Las automatizaciones son internas o aisladas, y dependen de una lógica cambiante y fuentes de datos inestables. Los costos de ingeniería para sumar nuevas integraciones son elevados.
- Gestión de excepciones: La detección de anomalías y la conciliación automática funciona para algunas fuentes, lo que alivia la carga del equipo. Sin embargo, la resolución sigue siendo completamente manual.
- Supervisión financiera: La mayor visibilidad sobre los datos transaccionales ayuda con la modelación financiera y el seguimiento de desempeño, pero no es suficiente para tomar decisiones estratégicas ni impulsar innovación basada en IA.
- Integridad contable: Los datos transaccionales aún no están alineados con los libros contables principales y auxiliares. Los ciclos de cierre son largos y los reportes, propensos a errores.
- Riesgo: El riesgo sigue siendo alto, aunque disminuye el número de pérdidas inexplicables. El conocimiento sigue fragmentado: hay cajas negras en los equipos y la información clave está en manos de unos pocos.
- Cumplimiento: El reconocimiento de ingresos y la generación de reportes bajo normas como ASC 606 e IFRS 15 siguen siendo manuales y sin trazabilidad completa. Las auditorías internas pueden tardar meses debido a la falta de visibilidad.
Etapa 3: Cobertura transaccional completa
En esta etapa, la conciliación a nivel transaccional está totalmente automatizada, es escalable y está preparada tanto para reportes financieros como para impulsar innovación. Sin embargo, la conciliación contable sigue siendo manual.
- Gestión de datos: Todos los registros de transacciones están integrados, estandarizados y conciliados automáticamente. Los equipos financieros tienen visibilidad en tiempo real de cada detalle transaccional y sus discrepancias.
- Desarrollo: Herramientas sin código e IA reducen los tiempos de implementación y minimizan la dependencia del equipo de ingeniería al momento de crear nuevos flujos de trabajo. Cualquier persona autorizada puede adaptar las reglas y lógica de negocio que impulsan la conciliación y los reportes automatizados.
- Gestión de excepciones: Con la conciliación diaria totalmente automatizada, los equipos pueden enfocarse en la gestión de excepciones. Cuando se detectan discrepancias, contracargos, disputas o fraudes potenciales en los flujos de transacciones en tiempo real, se activan alertas para que el equipo de FinOps tome acción.
- Supervisión financiera: Los datos transaccionales se concilian ocasionalmente con los saldos operativos del ERP, pero los registros quedan obsoletos rápidamente. Los equipos de finanzas y contabilidad deben comparar manualmente los datos del ERP con las transacciones para tener una visión real de la situación financiera.
- Integridad contable: La conciliación a nivel contable sigue siendo manual. Los datos transaccionales no siempre coinciden con el libro mayor y los sublibros. El cierre financiero toma varios días adicionales debido a la recopilación y el reporte manual de los datos.
- Riesgo: El riesgo se reduce considerablemente gracias a la visibilidad transaccional. Las pérdidas se explican y resuelven con mayor rapidez. El conocimiento sobre la lógica de conciliación transaccional está accesible en toda la organización: si un empleado clave se va, no hay disrupción.
- Cumplimiento: Existen registros detallados a nivel transaccional, pero el proceso de auditoría sigue siendo lento debido a mecanismos de reporte desactualizados. Los documentos se generan manualmente o con scripts, sin conexión a las fuentes de datos actualizadas.
Etapa 4: Control contable completo
Los datos transaccionales se concilian automáticamente con los saldos contables. Los equipos contables cuentan con paneles dinámicos y dedicados para monitorear las métricas que les importan. La supervisión financiera es sólida, aunque aún hay margen para innovar.
- Gestión de datos: Los ERPs y otros sistemas contables internos están integrados junto con las fuentes de datos transaccionales, todo en una sola plataforma de conciliación. Los equipos contables pueden ver los asientos conciliados y actualizados en el libro mayor y sublibros en todo momento.
- Desarrollo: Los usuarios pueden desplegar flujos de trabajo sin código y actualizar las reglas contables para transformar los datos correctamente y sincronizarlos con el ERP. Los agentes de IA simplifican la automatización sin comprometer el control.
- Gestión de excepciones: El equipo contable recibe alertas en tiempo real cuando hay discrepancias entre los datos transaccionales y los saldos contables. Las excepciones se detectan y resuelven antes del cierre contable.
- Supervisión financiera: Los datos se sincronizan al menos una vez al día con el ERP y se preparan para reportes posteriores y análisis con IA. Los líderes financieros pueden tomar decisiones rápidas sin tener que revisar los detalles de cada transacción.
- Integridad contable: La dirección contable puede ver saldos calculados, asientos conciliados automáticamente y el progreso del cierre contable de un solo vistazo. El cierre financiero se reduce en promedio cinco días.
- Riesgo: Las pérdidas operativas y fugas de ingresos son poco frecuentes y siempre explicables. Los equipos de operaciones financieras, contabilidad, producto y dirección tienen visibilidad sobre la lógica de conciliación sin necesidad de saber programar.
- Cumplimiento: Los registros de auditoría a nivel transaccional y contable aceleran los esfuerzos de cumplimiento y reducen costos. Los reportes se generan automáticamente de acuerdo con las regulaciones vigentes y los requisitos internos de compliance.
Etapa 5: Automatización integral con IA
La etapa final es un proceso continuo de iteración, escalabilidad y aumento del ROI. Se implementan nuevos casos de uso de forma constante y sin necesidad de escribir código. Los agentes de IA aprenden y sugieren mejoras a medida que el negocio y el ecosistema evolucionan.
- Gestión de datos: Todas las fuentes de datos, sistemas internos y externos, y requisitos regulatorios están unificados en una plataforma de conciliación con IA. Integrar nuevos partners de pago, adaptarse a nuevas leyes o entrar a nuevos mercados se vuelve algo simple y sin fricciones.
- Desarrollo: La automatización escalable sin código permite incorporar nuevos socios, responder a cambios normativos y escalar a nuevos mercados sin esfuerzo. Los grandes cambios en el ecosistema financiero ya no representan una amenaza.
- Gestión de excepciones: La IA agente impulsa cada paso de la detección de riesgos y la gestión de excepciones. Los usuarios manejan automatizaciones sofisticadas que resuelven rápidamente contracargos, disputas y reembolsos.
- Supervisión financiera: Los datos conciliados y listos para IA potencian múltiples modelos financieros innovadores, proyecciones y seguimiento de desempeño. Es fácil implementar nuevos casos de uso conforme cambian los requisitos.
- Integridad contable: Los libros siempre están alineados con los datos transaccionales. Los agentes de IA impulsan un cierre financiero completamente automatizado y auditado, con reportes y documentación dinámicamente adaptados a las normas IFRS y a los flujos específicos del negocio.
- Riesgo: El riesgo derivado de errores de conciliación se elimina. Modelos predictivos avanzados y automatización sin código permiten una transparencia total en toda la organización.
- Cumplimiento: Agentes de IA y lógica inteligente habilitan reportes adaptativos y precisos para diversos casos de cumplimiento internos y externos.
¿Qué sigue en el camino hacia la madurez?
Ahora que hemos presentado una visión completa de la madurez en conciliación, es momento de pasar a la acción. Ubica a tu organización dentro del modelo, define los próximos pasos y prioriza los casos de uso que más te acerquen a la siguiente etapa.
En Simetrik, hemos ayudado a equipos de operaciones financieras de los principales servicios financieros, retailers y marketplaces a pasar de conciliaciones manuales costosas y reportes fragmentados a procesos totalmente automatizados y potenciados por IA.
