Mejores decisiones de riesgo
Los modelos de scoring predicen la probabilidad de impago y señalan comportamientos de pago inusuales, para aceptar a los clientes adecuados y detectar el fraude antes.
Sectores · Finanzas y banca
Inteligencia artificial en finanzas: decisiones más rápidas, menos riesgo
Bancos, entidades de crédito y firmas de inversión utilizan el machine learning para la atención personalizada al cliente, la gestión de riesgos, la detección de fraude, la prevención del blanqueo de capitales y el cumplimiento normativo. Construimos los modelos que sustentan estos procesos, desde los datos de suscripción hasta decisiones explicables, en mercados de capitales, banca comercial y finanzas personales.
- Decisiones de crédito en una fracción de minuto
- Modelos de riesgo y fraude entrenados con sus propios datos
- Explicaciones para cada decisión del modelo
- El 57% de nuestro equipo tiene un doctorado
- Empresa alemana que trabaja conforme al RGPD
Hablemos de su proyecto
5,0 18 reseñas en Clutch Ganador de los Go Global Awards
Confían en nosotros grandes empresas, scale-ups y entidades sin ánimo de lucro
Lo que usted gana
Lo que la IA cambia en finanzas
La IA ayuda a las organizaciones financieras a mejorar la experiencia del cliente, reducir costes y aumentar ingresos.
Trabajo rutinario automatizado
El machine learning asume tareas rutinarias como las comprobaciones de suscripción y la introducción de datos, lo que aumenta la productividad de los procesos y acorta los tiempos de decisión.
Ofertas a la medida de cada cliente
Los datos sobre preferencias y comportamiento de los clientes le permiten ofrecer mensajes, productos y ofertas personalizados que mejoran la fidelidad y reducen la tasa de abandono.
Lo que entregamos
Soluciones de IA para servicios financieros
Los casos de uso más habituales en banca, crédito e inversión, y la experiencia que aportamos a cada uno.
- 01
Machine learning para la suscripción
Convertimos datos heterogéneos, como series temporales, transacciones financieras, información espaciotemporal y patrones de comportamiento, en conjuntos de variables para modelos de scoring de riesgo de alta calidad.
- 02
Detección de fraude
Los pagos sin contacto y desde aplicaciones aumentan el volumen de transacciones y el riesgo de fraude. Los modelos de machine learning detectan la actividad fraudulenta en estos flujos de pago.
- 03
Optimización de la política de precios y los KPI
¿Captar más clientes y asumir más riesgo, o mantener una postura prudente y proteger la rentabilidad? Los algoritmos de optimización responden a estas preguntas en suscripción, finanzas y marketing.
- 04
Decisiones de IA interpretables
Los modelos modernos utilizan muchas variables y son difíciles de interpretar. Ofrecemos herramientas que explican las decisiones del modelo para toda la población o para un cliente concreto.
- 05
Análisis de comportamiento
Modelos que segmentan a los clientes por comportamiento y grupo de riesgo, para que entienda sus patrones y pueda actuar de la forma adecuada en cada segmento.
- 06
Enriquecimiento y fusión de datos
Recopilamos, fusionamos y depuramos fuentes de datos heterogéneas para sus aplicaciones de IA con el fin de aumentar su capacidad predictiva, por ejemplo con índices de riesgo geoespacial por distritos y regiones.
- 07
Experiencia de cliente personalizada
Analítica de las preferencias y el comportamiento de los clientes, incluidos datos de redes sociales, para diseñar ofertas, paquetes de servicios y medidas de fidelización a medida.
- 08
Chatbots y asistentes conversacionales
Chatbots bancarios, asistentes conversacionales y robo-advisors que responden rápidamente a los clientes y ahorran tiempo a sus equipos de atención.
- 09
PLN para la búsqueda de oportunidades de inversión
La búsqueda semántica y el agrupamiento de descripciones de empresas ayudan a los analistas de private equity y venture capital a explorar nichos de mercado y encontrar empresas relevantes.
¿No está seguro de cuál necesita? Descríbanos el problema y le recomendaremos el enfoque.
Hablemos de su proyectoCasos de éxito
Todos los casos de éxitoResultados que hemos logrado para nuestros clientes
Finanzas · Machine learning
Modelo de scoring crediticio para una entidad de préstamos a pymes
800+variables de 14 fuentes de datos
Un modelo de machine learning que predice el impago de los prestatarios y automatiza por completo la evaluación de riesgos, mejora la calidad de la cartera de préstamos y reduce el tiempo de decisión de horas a una fracción de minuto.
Leer el caso de éxito
Búsqueda semántica de empresas para el deal sourcing en capital privado
1 semana de trabajo de analista ahorrada por cada nuevo nicho de mercado
Una solución integral de PLN que permite a fondos de capital privado y firmas de capital riesgo encontrar y agrupar empresas relevantes por su significado, y no por código sectorial o palabra clave.
Analítica de redes sociales para las acciones de marketing de un banco
Menos abandono retuvo a la mayoría de los clientes en riesgo, según el cliente
Una herramienta interactiva que analiza datos de redes sociales para conocer los intereses, la pertenencia a grupos sociales y el perfil demográfico de la audiencia, de modo que un banco pueda dirigir ofertas que refuercen la fidelidad y reduzcan la pérdida de clientes.
Modelo de estimación de riesgos para una aseguradora médica
Superó a los modelos estadísticos de referencia
Un modelo de red neuronal, entrenado con datos médicos históricos de cinco años consecutivos, que estima el riesgo de pérdidas económicas para que una aseguradora de salud especializada optimice sus políticas de precios.
Predicción del abandono de jugadores para una plataforma de juegos online
11,3 % de tasa de abandono tras las nuevas estrategias de retención
Un modelo de machine learning que aprende el comportamiento de los jugadores durante la partida y predice la probabilidad de abandono en un horizonte temporal determinado, para que la plataforma aplique la estrategia de retención más adecuada.
Por qué AI Superior
IA con rigor científico, entregada como un producto
Muchos proveedores pueden construir una demo. Lo difícil es que la IA funcione de forma fiable con datos reales, dentro de procesos de negocio reales, y para eso hace falta otro tipo de equipo.
01
Un equipo de investigadores
AI Superior fue fundada en 2019 por investigadores en IA con artículos publicados y patentes, y todo el equipo trabaja con ese mismo rigor científico.
- PhD57 %
- MSc28 %
- BSc15 %
02
Pensado para llegar a producción
Cada proyecto avanza por etapas, con una decisión de continuar o no en cada hito, para acotar el riesgo: el presupuesto solo va a enfoques que ya han funcionado con sus datos.
4× nuestra tasa de éxito en pruebas de concepto frente a la media del mercado
03
Un equipo completo desde el primer día
Un mismo equipo diseña la estrategia, los modelos y el software, así que nada se pierde en traspasos entre proveedores.
- Producto AI product owner, analista de negocio, jefe de proyecto
- Datos Científicos de datos, ingenieros de ML, analista de BI
- Desarrollo Ingenieros de software, QA, DevOps
04
Sus datos, siempre bajo control
Cuando los datos no deben salir de su organización, trabajamos con modelos privados y autoalojados en lugar de servicios de IA de terceros.
- RGPD, empresa alemana
- LLM autoalojados
- Métodos transparentes
Nuestro equipo
Los expertos detrás de su proyecto
Su proyecto lo dirigen científicos de datos e ingenieros sénior con trayectoria investigadora, con el apoyo de nuestros equipos de producto y desarrollo.
-
Dr. Ivan Tankoyeu CEO Doctor en Informática. Reconocido por la IEEE GRSS Society, ganador del Global AI Hackathon 2017 y entre los 500 mejores científicos de datos de Kaggle (2014).
-
Dr. Sergey Sukhanov Advisor Doctor en Machine Learning, científico de datos desde 2013. Publicaciones, patentes y más de 30 casos de uso de IA implementados; varios premios del IEEE.
Opiniones de clientes
5,0 Valorados con 5,0 por nuestros clientes
18 reseñas verificadas en Clutch
“AI Superior demostró un firme compromiso con ofrecernos soluciones de alta calidad.”
Mejora y mantiene la infraestructura de datos de una empresa de soluciones de crédito: pipelines de datos, modelos de ML e informes a medida.
“Valoro su enfoque, su experiencia y la calidad de la información que aportan.”
Consultoría en IA y machine learning para identificar los casos de uso adecuados para una empresa de diseño web y gráfico.
“No solo son grandes expertos en la teoría: también cumplen gracias a su excelente dominio práctico.”
Cómo trabajamos
Un proyecto de IA, etapa por etapa
Cada etapa termina con un resultado que usted puede comprobar, y solo decide sobre la siguiente después de ver funcionar la anterior. El alcance y el presupuesto siguen bajo su control.
- Estimación antes del compromisoConoce el alcance y los resultados esperados antes de que empiece el desarrollo.
- Decisión tras cada etapaCada etapa termina con un resultado verificable y una decisión sobre el siguiente paso.
- Riesgos comunicados abiertamenteLe informamos de riesgos y oportunidades en cuanto el análisis los detecta.
- Decisión de continuar o no
Descubrimiento
Analizamos con su equipo el problema de negocio y decidimos hacia dónde debe ir la solución.
Usted obtiene: Alcance, enfoque y una estimación general del esfuerzo y de los resultados esperados
- Decisión de continuar o no
Datos y viabilidad
Conocemos a su equipo y sus datos, y comprobamos si la IA es la herramienta adecuada para este problema.
Usted obtiene: Una evaluación de los datos y un veredicto claro de viabilidad antes de empezar el desarrollo
- Decisión de continuar o no
Prueba de concepto / MVP
Empezamos en pequeño, con los datos ya disponibles, para probar la solución en la práctica.
Usted obtiene: Resultados medidos con sus propios datos y una base para la decisión de inversión
- Decisión de continuar o no
Integración y escalado
Integramos la solución en sus sistemas existentes, afinamos los modelos y los ajustamos cuando es necesario.
Usted obtiene: Una solución que funciona dentro de sus procesos, compatible con sus datos y sistemas
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Evaluación
Revisamos los resultados con usted y nos aseguramos de que se interpretan correctamente.
Usted obtiene: Qué ha aportado la solución y dónde conviene mejorar después
Premios y reconocimientos
Entre las principales empresas de IA
Reconocidos por premios empresariales internacionales y por plataformas B2B independientes que clasifican a las empresas según reseñas verificadas de clientes.
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Empresa líder en inteligencia artificial Alemania 2026 · Clutch -
Empresa líder en machine learning Alemania 2026 · Clutch -
Empresa líder en visión artificial Alemania 2026 · Clutch -
Empresa líder en IA generativa Alemania 2026 · Clutch -
Ganador de los Go Global Awards 2021 · International Trade Council -
Mejor proveedor de servicios de ciencia de datos e IA, Europa 2021 · German Business Awards -
Empresa líder en inteligencia artificial 2023 · Clutch -
Empresa líder en machine learning 2023 · Clutch -
Clutch Champion Otoño de 2023 · Clutch -
Clutch Global Otoño de 2023 · Clutch -
Empresa líder en BI y big data Alemania 2023 · Clutch -
Empresa líder en servicios de TI Alemania 2023 · Clutch -
Empresas líderes en inteligencia artificial 2023 · TrueFirms -
Empresas líderes en machine learning 2021 · Techreviewer -
Empresas de servicios de TI con más reseñas Alemania · The Manifest
¿Dónde aporta valor la IA en finanzas?
Sobre todo en la atención personalizada al cliente, la gestión de riesgos, la detección de fraude, la prevención del blanqueo de capitales y el cumplimiento normativo. Estas aplicaciones abarcan los mercados de capitales, la banca comercial y las finanzas personales.
¿Puede un modelo de machine learning tomar decisiones de crédito?
Sí. Para una entidad de crédito a pymes desarrollamos un modelo que predice la probabilidad de impago del prestatario con más de 800 variables procedentes de 14 fuentes de datos. Superó a los analistas de riesgo expertos, mejoró la calidad de la cartera de préstamos con la misma tasa de aceptación y redujo el tiempo de decisión de horas a una fracción de minuto.
¿Cómo explicamos las decisiones de la IA a clientes y reguladores?
Ofrecemos herramientas de interpretabilidad que explican el razonamiento de un modelo, ya sea para toda la base de clientes o para un cliente concreto. Así, los modelos complejos pueden utilizarse allí donde las decisiones deben justificarse.
Nuestros datos están repartidos en muchos sistemas. ¿Es un problema?
No. Representar datos heterogéneos como conjuntos de datos listos para machine learning es una parte esencial de nuestro trabajo. Nuestros módulos de enriquecimiento y fusión de datos combinan fuentes como transacciones, series temporales y datos geoespaciales para mejorar la precisión de los modelos.
¿Cómo desarrollan un proyecto de IA en una organización financiera?
Seguimos un ciclo de vida de proyectos de IA adaptado de los estándares de desarrollo de software, que también tiene en cuenta la incertidumbre científica del machine learning. Cada fase tiene sus propios objetivos y criterios de calidad, que deben cumplirse antes de empezar la siguiente.
Inicie su proyecto
Cuéntenos qué quiere que la IA haga por su empresa
Comparta algunos detalles y nuestro equipo de IA se encargará del resto. Estos son los siguientes pasos:
- Revisamos su solicitud y le respondemos por correo electrónico.
- Una llamada con un experto en IA para entender su problema, sus datos y sus objetivos.
- Una recomendación clara: el enfoque que proponemos y una estimación inicial.