El AI playbook del cierre mensual que tu equipo de finanzas necesita

Extracto banco (CSV) + Libro contable (CSV)
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Claude Code cruza partidas (tolerancia ±€0,50 / ±3 días)
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        ├── Coincidencias → Pestaña "Cruzadas" (Excel)
        ├── Sin cruzar banco → Pestaña "Pendiente banco"
        └── Sin cruzar contabilidad → Pestaña "Pendiente contabilidad"
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        Resumen ejecutivo (totales, % cruzado, flags críticos >30 días)
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        Email automático al controller
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        Controller revisa pendientes reales (10 min)

Necesito un script en Python para conciliación bancaria automática.

CONTEXTO:

Tengo dos archivos CSV: extracto_banco.csv y libro_contable.csv

Columnas banco: fecha, descripcion, importe, referencia

Columnas contabilidad: fecha, cuenta, concepto, debe, haber, referencia

LÓGICA DE CONCILIACIÓN:

Cruzar por importe (tolerancia ±€0,50) Y fecha (ventana ±3 días)

Si hay referencia en ambos, usar referencia como primer criterio de cruce

Lo que no cruza → lista de partidas pendientes

Partidas sin cruzar con antigüedad >30 días → flag "CRÍTICO"

LO QUE NECESITO:

Script conciliacion.py que:

Lea los dos CSVs

Ejecute el algoritmo de cruce

Genere un Excel con 3 pestañas:

"Cruzadas": partidas que cuadran (con columna de confianza del cruce)

"Pendiente_Banco": movimientos bancarios sin contrapartida contable

"Pendiente_Contabilidad": apuntes contables sin movimiento bancario

En cada pestaña de pendientes: columna "Antigüedad (días)" y flag "CRÍTICO" si >30 días

Pestaña adicional "Resumen": total cruzado, total pendiente banco, total pendiente contabilidad, monto en crítico, % de conciliación

Enviar el Excel por email (SMTP) al controller con asunto "Conciliación [MES/AÑO] - X% completada"

Incluye requirements.txt con dependencias (pandas, openpyxl, smtplib).
Usa variables de entorno para rutas de archivos y config SMTP.
Añade logging para trazar cada decisión de cruce.

P&L real (Excel) + Forecast aprobado (Excel)
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Claude Code calcula desviaciones línea a línea
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Ranking por impacto absoluto en EBITDA (top 5)
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Claude API genera para cada desviación:

Clasificación: favorable / desfavorable

Hipótesis del driver (precio, volumen, timing, one-off)

Pregunta de investigación para el CFO
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Documento de variance analysis (Excel + resumen Word)
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CFO revisa hipótesis y decide qué investigar (20 min)

Necesito un script de variance analysis automatizado para cierre mensual.

INPUT:
- Dos archivos Excel: pl_real.xlsx y pl_forecast.xlsx
- Misma estructura de filas (líneas del P&L) y columnas (mes actual + YTD)
- Columna "cuenta" como identificador de línea

CÁLCULOS:
1. Para cada línea: desviación absoluta (real - forecast) y desviación relativa (%)
2. Calcular impacto en EBITDA de cada desviación
3. Clasificar: favorable (mejora EBITDA) o desfavorable (empeora EBITDA)
4. Ranking top 5 desviaciones por impacto absoluto en EBITDA

LLAMADA A CLAUDE API:
Para cada una de las top 5 desviaciones, llamar a Claude con este prompt:
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Cuenta: {cuenta}
Desviación: {desviacion_eur} EUR ({desviacion_pct}%)
Clasificación: {favorable_desfavorable}
Contexto del P&L: línea de {categoria} (ingresos / coste / gasto operativo)

Genera:
1. Hipótesis del driver más probable (1 línea): precio, volumen, timing, partida no prevista, mix de producto
2. Pregunta de investigación para el CFO (1 línea): qué necesita validar con el equipo responsable
Responde en formato JSON: {"hipotesis": "...", "pregunta": "..."}
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OUTPUT:
Excel con:
- Pestaña "Variance completo": todas las líneas con desviación y clasificación
- Pestaña "Top 5 EBITDA": las 5 desviaciones más relevantes con hipótesis y pregunta
- Pestaña "Resumen ejecutivo": EBITDA real vs forecast, desviación total, % de cumplimiento

Usa openpyxl. Formato condicional: rojo para desfavorable, verde para favorable.

Revenue (real vs forecast) + EBITDA (real vs forecast)
+ Cash position + Top 5 variance analysis
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Claude Code estructura los inputs en JSON estandarizado
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Claude API genera narrativa board pack (~300 palabras):
  - Headline de performance del mes
  - 2-3 drivers principales (positivos y negativos)
  - Alerta si la hay (covenant, liquidez, desviación crítica)
  - Outlook del mes siguiente
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Borrador al CFO (Word o Google Doc)
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CFO revisa tono y framing (10 min)
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Listo para el deck

Necesito un script que genere el borrador de narrativa para el board pack mensual.

INPUT (JSON estructurado):
{
"mes": "Marzo 2026",
"revenue": {"real": 210000, "forecast": 195000, "variacion_pct": 7.7},
"ebitda": {"real": 42000, "forecast": 38000, "variacion_pct": 10.5, "margen_real": 20.0},
"cash": {"saldo_final": 185000, "variacion_mes": -12000},
"top_3_drivers": [
{"cuenta": "Ingresos SaaS", "impacto_eur": 15000, "tipo": "favorable", "hipotesis": "Upsell cliente enterprise"},
{"cuenta": "Coste personal", "impacto_eur": -37000, "tipo": "desfavorable", "hipotesis": "Incorporaciones adelantadas"},
{"cuenta": "Marketing", "impacto_eur": -13000, "tipo": "desfavorable", "hipotesis": "Campaña adelantada a Q1"}
],
"alertas": [],
"outlook": "Q2 con pipeline sólido. Presión en headcount si se mantiene ritmo de contratación."
}

LLAMADA A CLAUDE API con este system prompt:

Eres el CFO de una empresa. Escribe el Executive Summary del board pack mensual.
Tono: directo, ejecutivo, sin rodeos. Sin frases vacías ni conclusiones obvias.
Estructura OBLIGATORIA:

Headline (1 línea): el resultado del mes en una frase con número y contexto

Drivers (2-3 párrafos): qué impulsó el resultado, positivo y negativo

Alerta (si la hay): una sola frase clara sobre el riesgo o desviación crítica

Outlook (1 párrafo): qué esperar el mes siguiente y qué variable seguir de cerca

Máximo 300 palabras. Sin bullet points — texto corrido. Listo para pegar en el deck.

OUTPUT: archivo board_pack_narrativa_[MES].docx
Usar python-docx. Título en negrita, estructura con estilos de Word.