Convertimos los datos de tu aseguradora en decisiones que reducen la siniestralidad
Ayudamos a aseguradoras españolas a extraer valor real de sus datos con modelos de inteligencia artificial adaptados a su cartera. Trabajamos con equipos actuariales y de suscripción para que cada póliza, cada siniestro y cada renovación se apoye en análisis predictivo, no en intuición. Llevamos más de una década integrando IA en los flujos operativos del sector seguros.
Beneficios
Scoring de riesgo por póliza en tiempo real
Nuestros modelos cruzan variables del tomador, historial de siniestros, datos geográficos y contexto económico para calcular un score de riesgo individualizado. Una mutua de salud con la que trabajamos redujo su ratio de siniestralidad un 12% en el primer año ajustando primas con este scoring.
Detección de fraude antes del pago del siniestro
Entrenamos algoritmos con patrones reales de fraude extraídos de tu propia cartera y fuentes externas como el TIREA. Un cliente del ramo de autos pasó de detectar el 8% de los expedientes fraudulentos al 34% sin aumentar el equipo de investigación.
Predicción de abandono en renovaciones
Identificamos pólizas con alta probabilidad de no renovación 90 días antes del vencimiento, segmentando por motivo probable: precio, servicio o competencia. Esto permite a los equipos comerciales actuar con ofertas de retención personalizadas en lugar de descuentos genéricos.
Automatización del triaje de siniestros
Clasificamos automáticamente los partes de siniestro por complejidad, importe estimado y probabilidad de litigio. En una compañía multirramo, conseguimos que el 40% de los siniestros de hogar se tramitaran sin intervención humana hasta la fase de peritación.
Optimización de reservas técnicas
Aplicamos modelos de machine learning sobre el triángulo de desarrollo de siniestros para afinar las provisiones IBNR y RBNS. El resultado: estimaciones más precisas que los métodos chain-ladder tradicionales, con desviaciones inferiores al 3% respecto al cierre final.
Análisis de texto en documentación de pólizas y partes
Procesamos con NLP los partes de siniestro escritos por peritos, asegurados y mediadores para extraer entidades, causas y contradicciones. Esto acelera la instrucción del expediente y alimenta los modelos de detección de fraude con información no estructurada.
Casos de uso
Aseguradora de autos que reduce el coste medio por siniestro
Implementamos un modelo que predice el coste final del siniestro en las primeras 48 horas, cruzando datos del parte, tipo de vehículo, taller asignado y perfil del conductor. La compañía redirige los expedientes de alto coste estimado a gestores senior desde el primer momento. El coste medio por siniestro bajó un 9% en seis meses.
Correduría que personaliza la oferta con análisis predictivo
Desarrollamos un motor de recomendación que analiza la cartera existente de cada cliente, su perfil demográfico y eventos vitales próximos para sugerir al mediador qué producto ofrecer y cuándo. La tasa de venta cruzada pasó del 11% al 23% en el segmento de pymes.
Mutua de salud que anticipa picos de prestaciones
Construimos un modelo de series temporales que predice la demanda de prestaciones por especialidad, zona y mes. La mutua ajusta su red de proveedores y negocia tarifas con clínicas concertadas con meses de antelación, evitando sobrecostes por derivaciones urgentes. El ahorro estimado fue de 1,2 millones de euros anuales.