Gestión de riesgos más eficaz
Los modelos de suscripción, el análisis de comportamiento y las fuentes de datos enriquecidas ofrecen una visión más precisa del riesgo de cada cliente, con decisiones que se pueden explicar.
Sectores · Seguros
Inteligencia artificial en seguros: del scoring de riesgo a los siniestros
Muchas aseguradoras siguen centradas en la automatización robótica de procesos y su infraestructura informática aún no está preparada para el machine learning. Ayudamos a aseguradoras de cualquier tamaño a ir más allá: modelos de riesgo para la suscripción, tramitación automatizada de siniestros y precios que reflejan el riesgo real de cada cliente. La IA no está reservada a los grandes actores.
- Modelos de riesgo que superan a los enfoques estadísticos de referencia
- Precios personalizados según el comportamiento real al volante
- Tramitación de siniestros más rápida con evaluación automatizada de daños
- 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 para las aseguradoras
Tres áreas en las que el machine learning mejora las cifras en seguros.
Automatización de la tramitación de siniestros
La visión artificial examina los daños en vehículos, estima los costes de reparación y apoya la tasación de inmuebles, para que los siniestros avancen más rápido con menos trabajo manual.
Optimización orientada a la eficiencia
Políticas de precios y KPI de negocio optimizados con ciencia de datos, junto con la predicción del abandono para centrar la retención donde resulta rentable.
Lo que entregamos
Soluciones de IA para aseguradoras
Los casos de uso que implementamos con más frecuencia para aseguradoras, agrupados en riesgo, siniestros y eficiencia.
- 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
Decisiones de modelo interpretables
Herramientas que explican qué determina la decisión de un modelo, ya sea para toda la cartera o para un cliente concreto.
- 03
Análisis de comportamiento
Modelos de machine learning que revelan patrones de comportamiento de los clientes, los asignan a grupos de riesgo y respaldan la acción adecuada para cada uno.
- 04
Servicios de enriquecimiento de datos
Módulos de enriquecimiento y fusión de datos que incorporan fuentes heterogéneas a sus modelos, por ejemplo índices de riesgo geoespacial por distritos y regiones.
- 05
Seguros basados en el uso
El deep learning aplicado a la telemática del smartphone (acelerómetro, giroscopio, GPS) detecta el comportamiento al volante, puntúa cada trayecto y calcula un descuento personal.
- 06
Examen de daños en vehículos y estimación de costes de reparación
Análisis de imágenes que examina los daños del vehículo y estima los costes de reparación para agilizar los siniestros de automóvil.
- 07
Tasación y evaluación de inmuebles
Evaluación de siniestros y tasaciones de inmuebles asistida por IA para reducir la revisión manual.
- 08
Optimización de la política de precios y los KPI
¿Ampliar la cartera de clientes y aceptar más riesgo, o mantener una postura prudente y proteger la rentabilidad? Los algoritmos de optimización responden a estas preguntas en suscripción, finanzas y marketing.
- 09
Predicción del abandono y estrategia de retención
Modelos que identifican a los clientes con probabilidad de marcharse y le ayudan a evaluar qué estrategias de retención funcionan.
¿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
Seguros · Machine learning
Puntuación de conductores basada en telemática para el seguro basado en el uso
Por trayectopuntuación de conducción y descuento personal
Un modelo de deep learning que analiza los datos telemáticos del teléfono de los conductores para detectar su comportamiento al volante, puntuar cada trayecto y calcular descuentos personalizados y recomendaciones de conducción segura.
Leer el caso de éxito
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.
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.
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.
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Dr. Sergey Sukhanov Chief Data Scientist 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.
-
Dr. Ivan Tankoyeu Chief Data Officer 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).
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Sergio Frayle, M.Sc. Lead Data Scientist Máster en IA, Reconocimiento de Patrones e Imagen Digital; más de 7 años en procesamiento de imágenes y visión artificial, con publicaciones.
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Enrique Fernández, M.Sc. Senior ML Expert Máster en Robótica y Mecatrónica; desarrolla y despliega soluciones de IA complejas, sobre todo en visión artificial y PLN.
-
Peter Luck, M.Sc. Consultor de IA Máster en Ingeniería de Negocio e Informática; product manager y jefe de proyecto de productos de machine learning.
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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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
¿La IA solo es realista para las grandes aseguradoras?
No. El machine learning puede parecer reservado a empresas como Google o Amazon, pero desarrollamos soluciones que aportan valor a aseguradoras de cualquier tamaño, empezando por los casos de uso que sus datos ya pueden respaldar hoy.
¿Puede la IA mejorar los precios en seguros de salud o de nicho?
Sí. Para una aseguradora del ámbito médico y sanitario desarrollamos un modelo de red neuronal con cinco años de datos médicos históricos para estimar el riesgo de pérdida económica. Superó con claridad a los enfoques estadísticos y el cliente lo utilizó para optimizar sus políticas de precios.
¿Cómo funcionan los seguros basados en el uso con IA?
Un modelo de deep learning analiza los datos telemáticos del teléfono del conductor, detecta si el usuario conduce o va como pasajero y registra comportamientos como el exceso de velocidad, las aceleraciones innecesarias y los frenazos bruscos. Cada trayecto recibe una puntuación que determina un descuento personal y recomendaciones de conducción segura.
Nuestra infraestructura informática no está pensada para el machine learning. ¿Por dónde empezamos?
Muchas aseguradoras están en la misma situación. Empezamos con una evaluación de casos de uso y la preparación de los datos, y después desarrollamos modelos que se integran con sus sistemas actuales, de modo que la infraestructura crece a medida que se demuestra el valor y no antes.
¿Cómo se aseguran de que un modelo es fiable antes de ponerlo en producción?
Creamos marcos de validación que comparan de forma objetiva varios enfoques y seguimos un ciclo de vida del proyecto en el que cada fase tiene objetivos y criterios de calidad que deben cumplirse antes de empezar la siguiente.
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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.
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