Interfaz de lenguaje natural para simulación financiera prospectiva

Abstract

[Resumen] Este trabajo presenta una interfaz de lenguaje natural que permite a un grupo reducido de usuarios de un banco ejecutar simulaciones financieras prospectivas sobre un modelo Excel propietario sin manipularlo manualmente. El sistema separa de forma estricta dos capas: la de comprensión del lenguaje, en la que un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) clasifica la intención del usuario, traduce sus consultas a operaciones estructuradas y redacta las respuestas; y la de cálculo, en la que las cifras provienen siempre del recálculo del modelo Excel real. Esta separación garantiza por construcción la propiedad de no alucinación, condición necesaria para el uso del sistema en un dominio financiero. La interacción es conversacional y multiturno: el sistema mantiene el contexto entre turnos sucesivos y acumula los cambios realizados dentro de una misma sesión. El procesamiento se organiza en torno a un catálogo cerrado de intenciones y un conjunto de workflows deterministas, lo que aporta trazabilidad y un comportamiento auditable. La memoria describe además las decisiones de arquitectura, la optimización de la latencia mediante un pool de instancias de Excel reutilizadas entre peticiones y la estrategia de validación del sistema. El resultado es un sistema operativo dentro del entorno corporativo del banco.

[Abstract] This work presents a natural language interface that allows a small group of bank users to run prospective financial simulations on a proprietary Excel model without manipulating it manually. The system strictly separates two layers: a language comprehension layer, in which a large language model (LLM) classifies the user’s intent, translates queries into structured operations and drafts the responses; and a calculation layer, in which the figures always come from recalculating the real Excel model. This separation guarantees the no-hallucination property by construction, a necessary condition for using the system in a financial domain. The interaction is conversational and multi-turn: the system keeps context across successive turns and accumulates the changes made within a single session. Processing is organised around a closed catalogue of intents and a set of deterministic workflows, which provides traceability and auditable behaviour. The document also describes the architectural decisions, the latency optimisation achieved through a pool of Excel instances reused between requests, and the system’s validation strategy. The result is a system operating within the bank’s corporate environment.