Propuesta para la implementación de la optimización del proceso de conciliación de pagos en el Portal Hub Connect Credibanco

Abstract

La investigación aborda la optimización del proceso de conciliación de pagos en el portal Hub Connect de Credibanco, identificando altas dependencias de procesos manuales en las pymes colombianas. El propósito fue diseñar una solución tecnológica automatizada que mejore la eficiencia y confiabilidad de la conciliación de pagos. La metodología combinó enfoques cualitativos y cuantitativos: diagnóstico del proceso actual mediante entrevistas a ocho pymes, análisis PESTEL y FODA, definición de requerimientos funcionales y técnicos, desarrollo de un prototipo funcional, y validación con usuarios finales mediante metodologías ágiles. Los resultados evidencian brechas críticas: el 62,5% de comercios utiliza Excel como herramienta principal, el 50% reporta discrepancias diarias entre registros y reportes bancarios, y las pymes destinan 48 horas mensuales a conciliación manual. La solución propuesta integra múltiples fuentes de datos, implementa un motor de conciliación híbrido con reglas e inteligencia artificial, y ofrece una interfaz web intuitiva. El prototipo validado obtuvo 100% de disposición de adopción, facilidad de uso calificada en 4,85 sobre 5,0 y 88,9% de satisfacción general. Se concluye que la propuesta es viable y pertinente, con capacidad de reducir hasta 90% el tiempo de conciliación y minimizar errores operativos. Se recomienda implementación gradual, monitoreo continuo de indicadores clave y mejora iterativa para asegurar el despliegue exitoso.

This research addresses the optimization of the payment reconciliation process on Credibanco's Hub Connect portal, driven by inefficiencies in manual reconciliation practices among Colombian small and medium-sized enterprises (SMEs). A diagnostic analysis revealed heavy reliance on manual processes, with 62.5% of businesses using Excel as their primary tool. The study found that 50% of participants report daily discrepancies between records and bank reports, and businesses dedicate an average of 48 hours monthly to manual reconciliation tasks, highlighting the critical need for a technological solution. The objective was to design an automated solution on Hub Connect to improve the efficiency and reliability of payment reconciliation processes. The methodology combined qualitative and quantitative approaches, including assessment of the current process through interviews with eight SMEs, PESTEL and SWOT analyses, definition of functional and technical requirements, development of a functional prototype, and validation with end users through agile methodologies. As a result, a solution was designed featuring multi-source data integration, a hybrid reconciliation engine combining rules-based logic and artificial intelligence (AI), and an intuitive web interface. User testing demonstrated high acceptance of the prototype, with 100% willingness to adopt the solution, ease-of-use rated at 4.85 out of 5.0, and 88.9% overall satisfaction. The proposed solution is viable and pertinent, with capacity to reduce reconciliation time by up to 90% and minimize operational errors, thereby strengthening Credibanco's competitive positioning. A phased implementation, continuous monitoring of key performance indicators (KPIs), and iterative improvement are recommended to ensure successful deployment.