Integració d'un Agent d'Anàlisi de Risc per a empreses i startups en un Entorn Bancari: Arquitectura, Metodologia i Resultats
L'avaluació del risc de startups és un procés intensiu i altament variable entre analistes. Una Fintech europea ens va encarregar dissenyar i integrar un agent d'anàlisi capaç de processar documentació heterogènia, extreure mètriques clau i generar una valoració estructurada comparable a la feina d'un analista. Aquest paper descriu l'arquitectura de l'agent, el procés de col·laboració amb experts en risc, la metodologia de validació i els resultats observats durant la seva integració en el producte bancari. A més, es presenten casos d'ús addicionals on agents basats en anàlisi documental poden aportar valor en banca, fintech i altres sectors.
Resum del Projecte
Vam desenvolupar i integrar un agent d'anàlisi de risc basat en LLM dins la plataforma d'una Fintech europea especialitzada en finançament a startups.
L'agent processa documentació heterogènia (pitch decks, estats financers, cap table, contractes) i la normalitza en mètriques estructurades alineades amb els criteris dels analistes de risc.
La solució combina lògica financera determinista, anàlisi qualitativa amb LLM i traçabilitat completa fins al document origen, permetent decisions consistents, auditables i compatibles amb entorns bancaris regulats.
1. Introducció
L'anàlisi de risc en startups presenta desafiaments particulars: models de negoci immadurs, mètriques volàtils, documentació no estandarditzada i decisions dependents del judici expert. En el context bancari, aquest procés consumeix setmanes per expedient i requereix alinear criteris entre diferents analistes.
Per abordar aquest problema, vam col·laborar amb una entitat especialitzada en finançament a empreses tecnològiques per desenvolupar un agent LLM d'anàlisi de risc, integrat directament en la seva plataforma bancària. L'agent automatitza la lectura de documents, realitza una anàlisi financera estructurada i projecta l'evolució futura de la startup, sempre sota supervisió humana.
Aquest paper documenta la solució des d'una perspectiva tècnica: arquitectura, pipeline, interacció amb analistes, validació i operativitat.
1.1. Objectius Tècnics
L'objectiu principal del sistema és construir un agent d'anàlisi de risc capaç de donar suport als analistes financers en l'avaluació d'empreses en etapes primerenques i de creixement. L'agent ha de:
Extreure informació estructurada de documents heterogenis amb alta fiabilitat.
Mantenir traçabilitat d'extrem a extrem entre camps extrets i documents font.
Produir valoracions consistents i auditables alineades amb criteris d'analistes humans.
Operar sota estrictes restriccions de latència i compliment definides per l'entorn bancari.
Suportar components deterministes per a càlculs crítics mentre aprofita el raonament basat en LLM per a interpretació qualitativa.
2. Metodologia
2.1. Requisits del Sistema
El sistema ha d'operar sota les següents restriccions:
Precisió d'extracció: identificar de manera fiable camps financers clau malgrat la variabilitat dels documents.
Consistència determinista: els ratios financers i mètriques de risc s'han de calcular mitjançant mòduls deterministes.
Explicabilitat: cada secció de l'informe ha d'incloure cites que vinculin als documents originals.
Latència operacional: el temps de processament per cas ha de ser compatible amb els fluxos de treball dels analistes.
Robustesa: l'agent ha de detectar dades faltants, valors conflictius i extraccions de baixa confiança.
Compliment regulatori: tot el maneig de dades s'ha de mantenir conforme amb les regulacions financeres i de privacitat europees.
2.2. Adquisició i Preparació de Dades
El projecte va incloure la ingestió i normalització de múltiples tipus de documents:
Pitch decks i presentacions de negoci
Estats financers (P&L, balanç, cashflow)
Cap table i pactes de socis
Projeccions de 12–36 mesos
Informes de mercat i competència
Contractes clau o acords de clients
Mètriques de producte (quan estaven disponibles)
Figura 1 – Ingesta i classificació documental:
L'exemple següent mostra com l'agent processa una secció específica d'un estat financer real. A partir d'un fragment del document de resultats trimestrals, l'agent identifica i normalitza automàticament les mètriques clau necessàries per a l'anàlisi de risc.
Fragment del document original (pèrdues i guanys):
Figura 2 — Panell de camps extrets a partir d'un estat financer consolidat
+-------------------------------------------------------------+
| Extracted fields panel |
+-------------------------------------------------------------+
| period_end → "March 29, 2025" |
| revenue_products → 68,714 M USD |
| revenue_services → 26,645 M USD |
| revenue_total → 95,359 M USD |
| gross_margin → 44,867 M USD |
| rd_expense → 8,550 M USD |
| sga_expense → 6,728 M USD |
| operating_income → 29,589 M USD |
| net_income → 24,780 M USD |
+-------------------------------------------------------------+Aquest exemple mostra com l'agent no només llegeix el document, sinó que comprèn la seva estructura financera, extreu mètriques rellevants i les converteix en una representació utilitzable en un pipeline d'anàlisi de risc.
2.3. Col·laboració amb Analistes Humans
Abans d'entrenar i ajustar l'agent:
Vam realitzar sessions de treball amb analistes sènior per definir senyals clau.
Vam recopilar documentació interna: polítiques de risc, plantilles de scoring i casos reals.
Vam establir criteris explícits per a la valoració:
- -Solidesa financera
- -Composició de l'equip
- -Realisme de les projeccions
- -Riscos operatius i de mercat
- -Senyals d'avís d'estrès financer
L'objectiu era replicar el raonament d'un analista, amb la finalitat d'aglitzar un procés que es triga setmanes passar-lo a resolució immediata.
2.4. Arquitectura de l'Agent
L'agent opera com un pipeline modular compost per:
Mòdul de parsing i normalització documental
Motor d'extracció de mètriques financeres
Mòdul LLM per a anàlisi qualitativa
Component de projecció futura (tres escenaris)
Generador de l'informe de risc
Capa d'integració dins del producte bancari
Figura 2 – Arquitectura de l'agent:
2.5. Flux d'Ús dins del Producte Bancari
El flux operatiu real de l'agent:
El gestor o startup puja la documentació.
L'agent ingereix i classifica els documents.
Extreu informació clau automàticament.
Realitza una anàlisi financera estructurada.
Avalua riscos qualitatius.
Genera un informe formal en format estàndard del banc.
L'analista revisa, corregeix i valida el resultat.
Figura 3 – Seqüència d'ús:
3. Avaluació i Validació
3.1. Benchmarks Interns
Comparació entre anàlisi de l'agent i avaluacions humanes en:
Cobertura documental
Identificació de riscos clàssics
Consistència entre casos similars
Profunditat de l'anàlisi qualitativa
3.2. Supervisió Humana
Cada informe generat es va revisar per analistes experts durant les primeres setmanes:
Es va mesurar el nivell de correcció necessari.
Es van ajustar prompts i polítiques.
Es van afegir noves senyals de risc derivades de casos reals.
3.3. Observabilitat de l'Agent
El sistema registra:
Quins documents es van processar
Quines conclusions va generar el model
Seccions on el model mostra incertesa
Això facilita auditoria i transparència.
3.4. Marc d'Avaluació Quantitativa
Per avaluar el rendiment de l'agent en un entorn bancari, definim un marc d'avaluació quantitativa que consisteix en:
Precisió d'extracció a nivell de camp: precisió i recall sobre camps financers de referència.
Puntuació de cobertura documental: percentatge de seccions rellevants processades exitosament.
Consistència en avaluació de riscos: comparació entre valoracions generades per l'agent i decisions històriques d'analistes.
Temps fins a l'anàlisi: reducció del temps de processament d'extrem a extrem relatiu a fluxos de treball manuals.
Mesura d'incertesa: puntuació de confiança per a cada valor extret i declaració qualitativa.
Aquest marc permet monitoratge continu i assegura que el sistema mantingui confiabilitat a mesura que evolucionen els formats de documents.
4. Resultats
Els resultats inicials van incloure:
Reducció significativa del temps de lectura documental (40–60%).
Major consistència entre analistes d'equips diferents.
Menor càrrega cognitiva en expedients extensos.
Major claredat per als comitès de risc gràcies a informes estructurats.
Projeccions més estables, basades en senyals de dades combinades amb comparables històrics.
5. Aplicacions Esteses
Els agents basats en anàlisi documental estructurada es poden estendre a múltiples dominis.
5.1. Banca i Fintech
Anàlisi de risc per a pimes.
Scoring per a autònoms i microempreses.
Automatització de due diligence creditícia.
KYC/AML avançat basat en documentació no estructurada.
5.2. Venture Capital
Avaluació de dealflow.
Comparació automàtica amb startups històriques.
Senyals d'avís de creixement o risc.
Preparació de IC memos automatitzats.
5.3. Compliment i Auditoria
Validació de compliment regulatori.
Auditories internes basades en documentació.
Detecció d'inconsistències entre documents legals i operatius.
5.4. Legal
Anàlisi massiva de contractes.
Identificació de clàusules crítiques.
Avaluació de riscos operatius en acords comercials.
5.5. Assegurances
Avaluació de riscos empresarials.
Anàlisi documental de sinistres.
Valoració automàtica de pòlisses i cobertures.
5.6. Sector Públic
Avaluació de subvencions.
Processament de documentació per a licitacions.
Auditories de compliment en projectes finançats.
6. Consideracions de Disseny i Controls
Com amb qualsevol flux de treball assistit per IA que opera en entorns regulats, diversos aspectes requereixen monitoratge continu i controls d'enginyeria:
Variabilitat documental: els escanejats de baixa resolució o notes manuscrites es marquen automàticament per a revisió humana per mantenir la precisió.
Evolució del model: el sistema inclou versionat i pipelines d'avaluació per detectar deriva de rendiment a mesura que evolucionen els formats de documents o les regles comercials.
Interpretació de divulgacions no estàndard: les notes al peu financeres ambigües activen puntuacions d'incertesa i verificació d'analistes.
Barreres estructurades per a raonament qualitatiu: les interpretacions basades en LLM operen sota restriccions deterministes i procedència a nivell de camp.
Compliment regulatori: consistent amb les regulacions financeres europees, la decisió final roman validada per humans, assegurant plena auditabilitat.
6.1. Consideracions de Desplegament Operacional
El desplegament de l'agent dins de l'entorn bancari:
Integració a través d'APIs segures dins de la infraestructura existent del client.
Control d'accés basat en rols i xifrat per a dades financeres sensibles.
Registre automàtic i auditabilitat per a cada document processat.
Dashboards de monitoratge per rastrejar rendiment, latència i confiança d'extracció.
Suport continu per adaptar l'agent a mesura que evolucionen les regles comercials o els formats de documents.
Aquestes pràctiques de desplegament asseguren que el sistema operi de manera fiable dins dels fluxos de treball empresarials mentre manté el compliment i la integritat operacional.
Construïm junts
Unim experiència i innovació per portar el teu projecte al següent nivell.
