Alva
Proyectos

Devengados SIAF

Por Alva Vidal

Python Pandas Rust

Devengados SIAF — Extracción, Conciliación y Clasificación de Órdenes de Servicio

Sistema inteligente que automatiza la extracción de registros financieros desde la API protegida del SIAF (MEF - Perú) y, mediante algoritmos heurísticos de scoring, deduce el estado operativo y presupuestal de cada orden de servicio.

En su primera ejecución, el sistema identificó más de S/ 200,000 en órdenes de servicio con saldo comprometido pero no devengado — un hallazgo que pasó desapercibido en auditorías manuales. Ver el resultado →


Stack Tecnológico

TecnologíaRol
Python 3.12Core del sistema
PlaywrightMotor de extracción con persistencia de sesión
PandasProcesamiento de datos y motor de scoring
OpenPyXLGeneración de reportes Excel
UV (Rust)Entorno reproducible y determinista

Capacidades Clave

  • Extracción automatizada: Playwright con autenticación híbrida (asistida + headless) y persistencia de sesión en localStorage, evitando store credenciales y sorteando bloqueos CORS/WAF.
  • Conciliación de retenciones: Algoritmo que agrupa devengados netos con sus retenciones (ej. 8% de renta) para reconstruir el monto bruto real por mes y evitar falsos duplicados.
  • Sistema de scoring mensual: Evaluación multivariable (frecuencia, división exacta, regex en glosas) que deduce el monto mensual del contrato cuando no está explicitado en los metadatos.
  • Clasificación inteligente: Árbol de decisión que categoriza cada expediente en 5 estados operativos con acción administrativa sugerida.

Clasificación de Estados

Flujo de clasificación de estados
EstadoSignificadoAcción sugerida
ConcluidaDevengado = Monto finalArchivar expediente
Rebaja parcialSe redujo el presupuesto y se ejecutó el saldoRegistrar como conciliado
Rebaja totalOrden cancelada sin devengadosConfirmar anulación
Por rebajarPlazo vencido con saldo remanenteLiberar presupuesto no ejecutado
VigenteSaldo a favor y en plazo de ejecuciónMonitorear entregables

Valor de Negocio

  • Optimización presupuestal: Detecta automáticamente saldos comprometidos no ejecutables para liberarlos y reasignarlos a partidas con necesidad de liquidez.
  • Eficiencia operativa: Reduce de horas a minutos la auditoría de cientos de expedientes gracias a la extracción automatizada y persistencia de sesión.
  • Trazabilidad financiera: Reporte Excel con devengados agrupados que sirve como registro de conciliación transparente para auditorías internas o de la Contraloría.

Resultado: S/ 200,761.07 en saldos detectados

El sistema expuso en un solo reporte lo que antes requería semanas de revisión manual: S/ 200,761.07 en órdenes de servicio comprometidas y no devengadas que deben pasar a rebajarse para recuperar dicho saldo.

Reporte Excel con S/ 200,761.07 en saldos detectados