Desarrollo de un Agente de Inteligencia Artificial en una Plataforma Financiera Multiagente
Fernandez Zarza, Ismael
Roca, F. Xavier tut. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Ciències de la Computació)
Universitat Autònoma de Barcelona. Escola d'Enginyeria

Títol variant:	Development of an Artificial Intelligence Agent in a Multi-Agent Financial Platform
Títol variant:	Desenvolupament d'un Agent d'Intel·ligència Artificial en una Plataforma Financera Multiagent
Data:	2026
Resum:	Este artículo presenta el desarrollo de un asistente de inteligencia artificial para la gestión de pagos de facturas en entornos B2B, una tarea esencial para optimizar la gestión de tesorería de las pequeñas y medianas empresas. Se implementa una arquitectura multiagente con LangGraph basada en un supervisor y tres subagentes especializados, coordinados mediante los protocolos A2A y MCP. El sistema permite la recuperación de información estadística sobre clientes y facturas, el análisis de tendencias de pago, la detección de comportamientos transaccionales en deterioro y la predicción del riesgo de impago mediante un modelo entrenado con 23 características del historial de pagos del cliente. Se ha integrado LangSmith para garantizar la trazabilidad completa del sistema, un requisito fundamental en una plataforma de IA ética. Los resultados demuestran la importancia del historial de pagos del cliente, la utilidad de los sistemas multiagente para aplicaciones financieras y la complejidad de trabajar con datos reales de entornos empresariales.
Resum:	This paper presents the development of an artificial intelligence assistant for B2B invoice payment management, an essential task for optimizing the cash management of small and medium-sized enterprises. A multi-agent architecture is implemented with LangGraph based on a supervisor and three specialized sub-agents coordinated through the A2A and MCP protocols. The system enables the retrieval of statistical information on clients and invoices, payment trend analysis, detection of deteriorating transactional behaviors, and payment default risk prediction through a model trained with 23 features of the client's historical payment behavior. LangSmith has been integrated to ensure full system traceability, a fundamental requirement in an ethical AI platform. The results demonstrate the importance of the client's payment history, the usefulness of multi-agent systems for financial applications, and the complexity of working with real enterprise data.
Resum:	Aquest article presenta el desenvolupament d'un assistent d'intel·ligència artificial per a la gestió de pagaments en factures B2B, una tasca esencial per a l'optimització de la tresoreria de petites i mitjanes empreses. S'implementa una arquitectura multiagent amb LangGraph basada en un supervisor i tres subagents especialitzats coordinats mitjançant els protocols A2A i MCP. El sistema permet la consulta d'informació estadística de clients i factures, anàlisi de tendències de pagaments, empitjorament en comportaments transaccionals i predicció del risc d'impagament mitjançant un model entrenat amb 23 característiques del comportament històric del client. S'ha integrat LangSmith per garantir la traçabilitat completa del sistema, requisit fonamental en una plataforma d'IA ètica. Els resultats demostren la importància de l'historial de pagament del client, l'utilitat de sistemes multiagent per aplicacions financeres i la complexitat de l'utilització de dades d'empreses reals.
Drets:	Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, i la comunicació pública de l'obra, sempre que no sigui amb finalitats comercials, i sempre que es reconegui l'autoria de l'obra original. No es permet la creació d'obres derivades.
Llengua:	Castellà
Titulació:	Enginyeria Informàtica [2502441]
Pla d'estudis:	Enginyeria Informàtica [958]
Document:	Treball final de grau
Àrea temàtica:	Menció Computació
Matèria:	Sistemes multiagent ; Predicció d'impagaments ; factures B2B ; XGBoost ; LangGraph ; MCP ; A2A ; Tresoreria ; IA ètica ; Multi-agent systems ; Payment default prediction ; B2B invoices ; Cash management ; ethical AI ; Sistemas multiagente ; Predicción de impagos ; facturas B2B ; Tesorería ; IA ética

14 p, 2.9 MB

El registre apareix a les col·leccions:
Documents de recerca > Treballs de Fi de Grau > Escola d'Enginyeria. TFG