Convierte estados financieros en un “estado estructural” simple (JSON).

Sin asesoría, sin narrativa, sin reuniones: una salida canónica para que tus sistemas decidan qué hacer (o para que tu capa de análisis lo interprete).

MVP: 1 empresa, múltiples períodos

Estados: SOLID / EXPOSED / PRESSURED / IN_TRANSITION

Tensiones 0..1 (higher_is_worse)

Ver ejemplo Probar endpoint

El problema

Los estados financieros son densos, heterogéneos y difíciles de consumir por sistemas.

Analistas humanos no escalan.
Modelos ad‑hoc por cliente se vuelven un pantano.
Sin una interfaz común, la automatización se rompe.

La solución

Normalización → invariantes → tensiones → estado discreto.

Salida autocontenida y neutral (JSON).
Contrato estable y versionado (umbrales + trazabilidad).
El análisis narrativo ocurre afuera, en tu stack.

Qué recibes

estado_financiero (discreto)
tensiones (drivers 0..1)
tendencia (dirección)
clasificacion (stress/shock + umbrales usados)

El adapter no entrega recomendaciones financieras ni narrativa. Entrega estructura.

Garantías (MVP)

Sin personalización de lógica por cliente.
Sin reuniones para “interpretar” resultados.
API‑first: intégralo en pipelines, BI, scoring, alertas.

Si quieres comentario o explicación: conéctalo tú aguas abajo (LLM, reglas, BI). El adapter se mantiene canónico.

Ejemplo: salida neutral + lo que podrías hacer con ella

1) Salida del adapter (neutral):

{
  "estado_financiero": {"codigo": "EXPUESTO"},
  "tensiones": {
    "liquidez": 0.68,
    "capital_trabajo": 0.61,
    "apalancamiento": 0.44,
    "coherencia": 0.72
  },
  "clasificacion": {
    "version": "thresholds-v1",
    "core": {"stress_core": 0.6125, "shock_core": null},
    "umbrales": {"usados": {"umbral_transicion_shock": 0.20, "umbral_solido_stress": 0.45, "umbral_expuesto_stress": 0.70}}
  }
}

2) Ejemplo de post‑procesamiento externo (sin atribución):

Estado: “EXPUESTO” calza con los umbrales (stress_core 0.6125 dentro de 0.45–0.70).
Tensión dominante: Liquidez (0.68), cerca del umbral superior del rango.
Lectura operativa: un deterioro pequeño de liquidez podría gatillar cambio de estado, aunque la deuda esté relativamente sana.

Nosotros no entregamos esa narrativa. Entregamos el JSON estructural para que tú (o tus herramientas) la construyas.

Para quién sirve

Screening automático de emisores (bolsa / deuda / proveedores)
Alertas tempranas por deterioro de régimen
Features para modelos (risk, pricing, credit, monitoring)
Enriquecimiento de datasets financieros para BI

Por qué no es trivial emular

Contrato estable (inputs/outputs + trazabilidad + versiones)
Normalización + invariantes + tensiones con el mismo criterio
Umbrales auditables y versionados (thresholds‑v1, v2…)
Diseño API‑first: integración sin consultoría