Analítica financiera predictiva con IA
Modelos que trabajan con tus datos reales, no con supuestos genéricos
Implementamos sistemas de inteligencia artificial que analizan flujos financieros, detectan patrones de riesgo y generan proyecciones operativas adaptadas al contexto regulatorio español.
La mayoría de las herramientas de análisis financiero están construidas para mercados anglosajones. Nuestros modelos se calibran con datos del mercado español: ciclos fiscales del IRPF, estacionalidades del tejido PYME local y la estructura de reporting exigida por la CNMV.
No vendemos software empaquetado. Cada implementación parte de una auditoría de los datos disponibles en la organización y define métricas que tienen sentido para ese sector concreto.
Áreas de aplicación
- Previsión de tesorería a 30, 60 y 90 días
- Detección temprana de deterioro en cartera de clientes
- Modelado de escenarios para decisiones de inversión
- Análisis de desviaciones presupuestarias en tiempo real
- Integración con ERP y sistemas contables existentes
Cómo funciona
Un proceso estructurado en cuatro fases, sin saltar etapas ni generar dependencias artificiales.
Diagnóstico de datos
Evaluamos la calidad, estructura y completitud de los datos financieros disponibles antes de proponer ningún modelo.
Diseño del modelo
Seleccionamos los algoritmos adecuados según el horizonte temporal y el tipo de variable financiera que se quiere proyectar.
Integración técnica
Conectamos el sistema con las fuentes de datos existentes sin interrumpir los flujos operativos actuales.
Seguimiento continuo
Revisamos el rendimiento del modelo cada trimestre y ajustamos los parámetros cuando el contexto del mercado cambia.
Quiénes lo hacen
El equipo combina experiencia en análisis cuantitativo con conocimiento directo del entorno financiero español. Desde 2022 trabajamos exclusivamente con empresas que ya tienen datos estructurados y quieren usarlos mejor.
Adrià Folguera
Analista cuantitativo senior
Llevo ocho años trabajando con series temporales financieras. Lo que más me importa es que el modelo tenga sentido económico, no solo estadístico.
Neus Vilagrà
Especialista en integración de sistemas
La parte técnica importa, pero lo que define el éxito es si el equipo del cliente puede interpretar y actuar sobre los resultados sin depender de nosotros.
Oriol Bassas
Responsable de metodología y auditoría de datos
Antes de construir cualquier modelo, necesitamos saber qué datos existen realmente y cuáles son fiables. Esa fase inicial marca toda la diferencia.
Txell Garriga
Consultora de implementación financiera
Trabajo directamente con los directores financieros para asegurar que los outputs del modelo encajan con los procesos de toma de decisión ya establecidos.