Optimización del flujo financiero: Cómo un Analista automatizó el control de cobros con Python y SQL Server
El equipo de finanzas lidiaba con miles de facturas y transferencias cruzadas semanalmente, un proceso manual propenso a errores humanos que tomaba días completos y generaba multas fiscales recurrentes. Mediante un script automatizado en Python conectado a su servidor de base de datos, consolidaron y cuadraron toda la información en minutos.
Módulos Utilizados
- Python
- Pandas
- SQL Server
- Procesos ETL
- Modelado de Datos
Impacto Medido
El Desafío del Negocio
Semana a semana, los analistas debían descargar manualmente las cartolas de 4 bancos diferentes y cruzarlas celda por celda contra las facturas emitidas en la plataforma del SII en archivos Excel de más de 50.000 filas. El retraso promedio en identificar facturas impagas era de 12 días, lo que afectaba gravemente el flujo de caja e incrementaba la cartera vencida de la compañía.
“La automatización liberó a nuestro equipo de tareas repetitivas de digitación, permitiéndonos enfocar el 100% de nuestro tiempo en el análisis financiero estratégico y de proyecciones.”Carolina Méndez, Jefa de Finanzas & Control de Gestión
La Solución Implementada
Se desarrolló un script programado en Python (ejecutado automáticamente en un servidor local cada noche) que extrae mediante APIs las cartolas bancarias y las almacena en una base de datos relacional en SQL Server. Utilizando la librería Pandas de Python, el script ejecuta un algoritmo de cruce exacto y aproximado (DAX y lógica de coincidencia difusa) que concilia automáticamente el 95% de los cobros en segundos. El 5% restante se reporta en una tabla de excepciones para revisión manual del analista.
Retorno y Resultados de la Optimización
La automatización liberó por completo al analista de la digitación manual y cruces visuales repetitivos, ahorrando más de 15 horas a la semana. La velocidad de cobranza aumentó, reduciendo la cartera vencida en un 34% en los primeros 60 días, y eliminando por completo los errores de duplicidad de registros.