Working capital · IA nativa · IDP + 22 superficies

22 momentos donde la IA opera dentro de su programa de tesorería

No es "AI everywhere", es IA aplicada en los puntos donde una decisión necesita más que un dashboard. Catalogado, auditable y honesto sobre lo que es Claude y lo que es heurística determinística.

Probar en app.advanta.pt → Ver las 22 superficies ↓
22
superficies distintas, en producción
~30%
llamadas a Claude Sonnet 4
~70%
heurísticas determinísticas
€15/mes
coste típico en LLM
Demo interactivo

Pruebe el motor de sugerencia de tasas en tiempo real

Ajuste los 3 parámetros de la izquierda; el modelo logístico calcula la oferta óptima, sin llamadas a la red, 100% determinístico.

Inputs
€100.000
€5k€500k
D+75
15d120d
Medio · 65% aceptación
Frío · 30%Cálido · 95%

Pulse arriba para un análisis de por qué estos números tienen sentido.

Recomendación IA
Pague al proveedor en D+30 en vez de D+75. Con un descuento del 1,40% (€1.400) sobre la factura.
Yield neto para su empresa
€1.190
tras 15% Advanta
APR equivalente
11,4%
vs 2% en el banco
Prob. de aceptación
71%
modelo logístico
El proveedor recibe
€98.600
en vez de €100.000 en D+75
Su empresa captura
€1.400
45 días menos de capital parado
Advanta cobra
€210
15% del yield · €0 fijo

Algoritmo determinístico · regresión logística con priors de la plataforma. Ver la matemática completa →

Catálogo completo

Cada superficie hace una cosa, bien

Agrupadas por momento del flujo: lo que entra, lo que se decide, lo que sale y lo que se reporta. Cada tarjeta marca si la IA es LLM (Claude) o det. (determinística).

01Entrada · convertir documentos en datosLLM domina
1.1LLM

Extracción de facturas

Arrastre un PDF. Claude vision lee proveedor, NIF, totales, IBAN, ATCUD, líneas y fechas. Devuelve confianza por campo + anomalías detectadas.

En /invoices/review
1.2LLM

Inteligencia contractual

Master agreements leídos por la IA. Extrae términos de pago, cláusulas de descuento anticipado, penalizaciones, jurisdicción y red flags para legal.

Pestaña en cada proveedor
1.3det.

De-duplicación de proveedores

Match exacto por (NIF + país), Jaccard en las razones sociales, dominio de email. Sugiere merges en la subida, evita yield fragmentado entre duplicados.

En el flujo de subida
1.4det.

Categorización de spend

15 categorías canónicas (COGS, OpEx-IT, Logística, CapEx…). Reglas compiladas sobre nombre del vendor + sector + amount band. Override manual siempre disponible.

En /invoices
02Decisión · cuánto, a quién, cuándodeterminística + explicación LLM
2.1det.

Motor de sugerencia de tasas

Regresión logística anclada en el historial de cada proveedor. Grid-search sobre (descuento, días anticipados) que maximiza el yield esperado × p(aceptación).

En cada factura
2.2det.

Escáner de oportunidades

Aplica el mismo modelo a todas las facturas elegibles. Ranking por € esperado. Hero card en el dashboard: "€420k de yield disponible esta semana".

En / (Overview)
2.3det.

Previsión de aceptación

Cada oferta pendiente recibe una probabilidad. Agregado: "8 de 12 proyectadas para aceptar · €42k de yield esperado". Riesgo surfaced pronto.

En /offers
2.4det.

Simulador what-if

"¿Y si subo el descuento objetivo al 1,5%?" Sliders interactivos · modelo logístico de su historial · proyección de yield, aceptación y cash deployed.

En /policy
2.5LLM

Recomendador de política

Mini-flow de 4 preguntas (industria · volumen AP · plazo típico · riesgo). Claude propone parámetros iniciales con rationale. Fallback determinístico si sin LLM.

En /policy
2.6det.

Score de riesgo en aprobaciones

Cada oferta four-eyes recibe 0–100. 11 factores ponderados: sanciones, IBAN reciente, valor outlier, proveedor nuevo, decline streak, señales de fraude. Claude explica el porqué.

En /approvals
03Seguridad · detectar pronto lo que va malSQL + narración LLM
3.1det.

Grafo antifraude

4 detectores SQL: cambios de IBAN, colisiones de IBAN entre proveedores, threshold-gaming, primeras facturas desproporcionadas. Cada señal con dedup_key idempotente.

En /risk
3.2LLM

Explicador de alertas

Cada banner con botón "Explicar" → Claude lee el payload contextual y devuelve 2–3 frases sobre la causa + 1–3 recomendaciones accionables. Cache en el servidor evita re-tokens.

En cualquier alerta
3.3det.

Anomalías en facturas

Duplicate doc numbers, outliers 10×, NIF mismatch, subidas fuera de horas, valores redondos. Surfaced en el modal de subida antes de promover a AP.

En invoice upload
3.4det.

Pacing de tesorería

Extrapolación lineal sobre día-del-mes vs techo. Banner urgente cuando la proyección supera el techo antes del día 25. Botón para ajustar la política.

En /treasury
3.5det.

Salud de proveedores

Score 0–100 por proveedor. Compara las 6 semanas recientes vs las 6 anteriores. Tendencia (improving / stable / degrading / dormant) con drivers visibles.

En /suppliers
3.6det.

Señal de re-quote

Cuando la mediana aceptada de un proveedor es ≥30bps por encima de lo que ofrecemos típicamente, sugiere re-quote. Yield dejado sobre la mesa, visible.

En /suppliers
04Salida · la IA escribe, el humano envíaLLM domina
4.1LLM

Redactor de emails

4 tipos: oferta concreta · re-quote · seguimiento · onboarding. PT / ES / EN. Usa el historial real del proveedor (tasa típica, último rechazo). Output editable.

En send-offer + supplier detail
4.2LLM

Informes CFO

Revisión trimestral · narrativa CSRD/ESG · resumen semanal de auditoría. ~500 palabras, secciones estructuradas, ancorado en datos reales. Listo para el board.

En /reports
4.3LLM

Resumen de audit log

Resumen semanal de eventos de la plataforma para el compliance officer. ~250 palabras. Identifica cambios, señales de riesgo y acciones recomendadas.

En /audit
4.4LLM

Búsqueda en lenguaje natural

Command palette ⌘K · "facturas a vencer esta semana por encima de €10k" · "top 10 proveedores por yield". Heurísticas determinísticas + Claude en el long tail.

Global · ⌘K
4.5LLM

Spend insights

Breakdown por categoría con Δ vs trimestre anterior · top vendors · botón "Analizar con IA" produce una síntesis de 2-3 frases identificando cambios.

En /reports
4.6det.

Triaje de la cola de revisión

"Aprobar todas con confianza alta" en batch. "Rechazar sospechosas" en batch. La decisión es siempre humana, pero la IA pre-filtra. Audit log preservado.

En /invoices/review
Cómo pensamos sobre la IA

La IA se gana su lugar cuando una alternativa determinística es genuinamente imposible o 10× peor

La mayoría de lo que parece "AI-shaped" es una agregación SQL disfrazada. La lista de abajo es el subconjunto donde Claude vence por mérito.

LLM solo donde las reglas no llegan

Texto no estructurado, razonamiento multi-factor narrativo, generación en lenguaje natural o pattern-matching fuzzy a gran escala, ahí Claude domina.

Todo lo demás es regresión logística, reglas SQL, medias móviles. Más rápido, más barato, reproducible.

Cada llamada es auditable

Toda llamada a Claude queda registrada en las tablas corp_ai_drafts, corp_ai_explanations y corp_ai_narratives con el prompt completo, tokens consumidos y modelo usado.

Si una narrativa sale mal, es forensicamente reconstruible.

El humano decide, la IA acelera

La IA sugiere, clasifica, narra, nunca ejecuta decisiones financieras autónomas.

Crear oferta, aprobar pago, cambiar política: todas requieren confirmación humana. Decisiones por encima del threshold four-eyes requieren dos aprobadores distintos.

Fallback determinístico siempre

Cada superficie LLM tiene un camino de fallback. Si la clave Anthropic falla, o si la quiere desactivar, la plataforma sigue funcionando con heurísticas.

Vendor lock-in cero. La IA es una aceleración, no una dependencia crítica.

Coste

Euros de un dígito al mes en LLM

Para un corporate activo, en la práctica.

Volumen típico: 500 facturas/mes · 200 ofertas enviadas · 10 explicaciones de alertas/semana · 50 emails redactados/mes
€8/mes
extracción de facturas
~$0.01 / factura
€2/mes
redacción de emails
~$0.005 / draft
€5/mes
explicaciones + narrativas
cached server-side
Total: €15–30/mes en llamadas Anthropic, menos del 0,5% de los ingresos típicos de la plataforma.

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