Agente IA de Análisis Financiero
Budget: $30 – $250 USD
Necesito desarrollar un agente de inteligencia artificial capaz de recibir directamente el PDF con los estados financieros de los últimos tres años y, sin intervención manual, generar de forma automática:
• Un reporte detallado en PDF
• Un resumen con gráficos claros y comparativos
• Un informe interactivo en línea que pueda consultarse desde navegador
• Un archivo Excel editable con todas las cifras, ratios y proyecciones
El análisis debe abarcar riesgo crediticio, rentabilidad, razones financieras clave, una matriz FODA y, sobre todo, una recomendación final sobre si el crédito debe otorgarse o no.
Flujo de trabajo esperado
1. Subo el PDF en español o inglés.
2. El agente extrae y normaliza la información (OCR cuando sea necesario).
3. Calcula ratios, genera proyecciones y aplica modelos de scoring crediticio.
4. Entrega los cuatro productos listados arriba, manteniendo el mismo criterio de presentación en cada caso.
Aceptación
– Exactitud de los datos extraídos ≥ 98 % respecto al PDF.
– Coherencia entre cifras mostradas en PDF, gráficos, web e Excel.
– Recomendación sustentada con argumentos cuantitativos y cualitativos.
Si te apoyas en Python, LangChain, GPT-4, spaCy, pandas, Power BI o tecnologías equivalentes, mejor aún; lo importante es que el proceso sea reproducible y deje margen para ajustes de variables de riesgo. Estoy disponible para aclarar cualquier especificación adicional y probar iteraciones rápidas.
• Un reporte detallado en PDF
• Un resumen con gráficos claros y comparativos
• Un informe interactivo en línea que pueda consultarse desde navegador
• Un archivo Excel editable con todas las cifras, ratios y proyecciones
El análisis debe abarcar riesgo crediticio, rentabilidad, razones financieras clave, una matriz FODA y, sobre todo, una recomendación final sobre si el crédito debe otorgarse o no.
Flujo de trabajo esperado
1. Subo el PDF en español o inglés.
2. El agente extrae y normaliza la información (OCR cuando sea necesario).
3. Calcula ratios, genera proyecciones y aplica modelos de scoring crediticio.
4. Entrega los cuatro productos listados arriba, manteniendo el mismo criterio de presentación en cada caso.
Aceptación
– Exactitud de los datos extraídos ≥ 98 % respecto al PDF.
– Coherencia entre cifras mostradas en PDF, gráficos, web e Excel.
– Recomendación sustentada con argumentos cuantitativos y cualitativos.
Si te apoyas en Python, LangChain, GPT-4, spaCy, pandas, Power BI o tecnologías equivalentes, mejor aún; lo importante es que el proceso sea reproducible y deje margen para ajustes de variables de riesgo. Estoy disponible para aclarar cualquier especificación adicional y probar iteraciones rápidas.
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