Inteligencia artificial para seguros, corredurías e insurtech
Aplicamos inteligencia artificial para seguros en los procesos que más pesan en la cuenta técnica: tramitación de siniestros, pricing, suscripción y lucha contra el fraude. Modelos explicables, integrados con tus sistemas de pólizas y siniestros y alineados con Solvencia II y el AI Act.
6 casos de usoMachine learning (GBM, GLM, GAM)Visión artificial
IA en Seguros
Por qué la inteligencia artificial marca la diferencia en seguros
La inteligencia artificial para seguros tiene un encaje natural: el negocio asegurador vive de estimar riesgos y de gestionar grandes volúmenes de documentos, llamadas y peritaciones. Aun así, muchas aseguradoras siguen tramitando siniestros con procesos manuales, actualizan sus tarifas pocas veces al año y detectan el fraude tarde. Corredurías e insurtech, por su parte, necesitan escalar sin disparar su estructura. Y todo ello bajo Solvencia II, la supervisión de la DGSFP y los nuevos requisitos del AI Act.
En Proinicia desarrollamos soluciones de IA para aseguradoras, corredurías e insurtech combinando machine learning, visión artificial, IA generativa y software a medida. Trabajamos con los equipos de actuariado, siniestros, suscripción y fraude para construir modelos que entienden y pueden defender, y los integramos con tus sistemas de pólizas, siniestros y CRM. Empezamos con un diagnóstico gratuito, validamos el caso con una prueba de concepto sobre tu histórico y te acompañamos en la puesta en producción y la mejora continua.
Retos del sector
Los desafíos que resolvemos en seguros
1
Siniestros lentos y costosos de tramitar
Apertura, recogida de documentación, peritación y liquidación implican muchas manos y esperas. La experiencia del asegurado se decide en el siniestro, y la ineficiencia se paga en coste y en fuga de clientes.
2
Fraude difícil de detectar a tiempo
Siniestros inflados, simulados o redes organizadas se camuflan entre miles de expedientes legítimos. Las reglas fijas generan demasiadas alertas y los investigadores no llegan a revisarlas todas.
3
Pricing y suscripción poco granulares
Tarifas con pocas variables y procesos de suscripción manuales dificultan ajustar la prima al riesgo real, responder rápido al mercado y evitar la antiselección en canales digitales y de mediación.
4
Regulación y explicabilidad de los modelos
Solvencia II exige gobierno y calidad de datos, y el AI Act considera de alto riesgo la tarificación y evaluación de riesgos de personas físicas en vida y salud. Los modelos deben documentarse y explicarse.
Casos de uso
Casos de uso de inteligencia artificial en seguros
Aplicaciones concretas de IA, machine learning y software a medida que podemos diseñar e implantar en tu organización.
CASO 01
Triaje y tramitación de siniestros con IA generativa
La apertura del siniestro llega por teléfono, correo, app o mediador, con partes, fotos y facturas en formatos muy distintos. Un agente basado en LLM extrae los datos, comprueba coberturas y franquicias en el sistema de pólizas, clasifica la complejidad y propone el circuito: liquidación directa, perito o reparador de la red. El tramitador valida los casos sencillos con rapidez y dedica su tiempo a los complejos.
Siniestros resueltos antes y una experiencia del asegurado más ágil
IA generativa
Agentes LLM
Extracción documental
CASO 02
Visión artificial para peritación de daños a partir de fotos
En autos y hogar, muchas peritaciones de daños leves no justifican un desplazamiento. Modelos de visión artificial analizan las fotos y vídeos que envía el asegurado, identifican piezas y daños, estiman el coste de reparación con los baremos de la compañía y detectan imágenes reutilizadas o manipuladas. El perito revisa la propuesta en remoto y decide; los casos graves o dudosos siguen el circuito presencial.
Peritaciones más rápidas en daños leves y peritos centrados en lo que aporta valor
Visión artificial
Deep learning
Peritación
CASO 03
Detección de fraude en siniestros con machine learning y grafos
Un modelo de machine learning puntúa cada siniestro según su probabilidad de fraude, combinando datos del expediente, historial del asegurado, textos de las declaraciones y consultas a ficheros sectoriales. El análisis de grafos conecta asegurados, talleres, abogados, testigos y vehículos para destapar redes organizadas. El equipo de investigación recibe una cola priorizada con los motivos de cada alerta, y sus resoluciones realimentan el modelo.
Más fraude detectado sin retrasar el pago a los asegurados honestos
Machine learning
Análisis de grafos
NLP
CASO 04
Pricing con machine learning y modelos actuariales explicables
Los GLM son sólidos, pero suelen dejar señal sin capturar. Usamos gradient boosting y GAM para descubrir interacciones y variables nuevas, como telemática o datos geoespaciales, y trasladamos lo aprendido a una tarifa interpretable que el área técnica controla. Añadimos modelos de elasticidad y retención para simular el efecto de cada cambio de prima en conversión y cartera, respetando los criterios de equidad que fije tu área de cumplimiento.
Primas más ajustadas al riesgo y mejor equilibrio entre rentabilidad y crecimiento
GLM y GAM
Gradient boosting
Pricing
CASO 05
Suscripción asistida con RAG y extracción de documentos
En riesgos de empresas, vida o salud, el suscriptor revisa cuestionarios, informes de inspección, cuentas anuales o informes médicos antes de cotizar. Un asistente extrae los datos relevantes, los contrasta mediante RAG con el manual de suscripción y las normas de aceptación, y prepara un resumen con los puntos de atención y la documentación pendiente. La decisión y las condiciones las fija siempre el suscriptor.
Cotizaciones más rápidas y criterios de aceptación aplicados de forma homogénea
RAG
LLM
Extracción documental
CASO 06
Modelos de retención de cartera y venta cruzada para mediadores
Muchas pólizas se anulan en el vencimiento sin que nadie lo vea venir. Integramos en una plataforma de datos a medida la cartera, los siniestros, las interacciones y los recibos devueltos, y entrenamos modelos que estiman el riesgo de anulación y la propensión a contratar otros ramos. Agentes, corredores y el call center reciben en su CRM a quién llamar, con qué propuesta y en qué momento.
Mayor retención de cartera y una venta cruzada más pertinente para el cliente
Desde nuestra consultoría de inteligencia artificial seleccionamos la técnica adecuada para cada problema y la integramos en tus procesos con arquitecturas seguras, escalables y mantenibles.
Un proceso ágil y transparente, pensado para reducir riesgo e invertir solo en lo que demuestra valor.
Diagnóstico inicial
Sin coste: analizamos tu reto, tus datos y tus sistemas, identificamos los casos de uso con mayor retorno y te damos una hoja de ruta clara.
Prueba de concepto
Validamos la solución con tus datos reales en semanas, no meses, con métricas de negocio acordadas desde el principio.
Desarrollo e integración
Llevamos el modelo o la aplicación a producción, integrada con tu ERP, CRM o plataforma, con seguridad y escalabilidad.
Evolución continua
Monitorizamos, reentrenamos y mejoramos. Formamos a tu equipo para que la solución genere valor de forma sostenida.
FAQ
Preguntas frecuentes sobre IA en seguros
¿Cuánto cuesta aplicar inteligencia artificial en una aseguradora o una correduría?
Depende del proceso elegido, del volumen y la calidad del histórico y de la integración con tus sistemas de pólizas y siniestros. Una correduría que quiere priorizar renovaciones no tiene el mismo alcance que una aseguradora que automatiza la tramitación de siniestros. Por eso empezamos con un diagnóstico gratuito y proponemos una prueba de concepto de coste cerrado antes de cualquier despliegue.
¿Qué implica el AI Act para el pricing y la suscripción en seguros?
El AI Act considera de alto riesgo los sistemas que evalúan riesgos y fijan precios para personas físicas en seguros de vida y salud, lo que exige gestión de riesgos, calidad de datos, documentación, supervisión humana y controles de sesgo. En otros ramos las obligaciones son menores, pero Solvencia II, DORA y las expectativas de EIOPA sobre gobierno de la IA siguen vigentes. Diseñamos con eso en mente; la evaluación jurídica corresponde a tus equipos.
¿La IA decide automáticamente si se paga o se rechaza un siniestro?
No por defecto. Algunas compañías automatizan el pago de siniestros sencillos y de baja cuantía, con controles y muestreos, pero lo habitual es que la IA proponga y la persona decida. Los rechazos y los casos con sospecha de fraude pasan siempre por revisión humana, algo que además facilita cumplir el RGPD en materia de decisiones automatizadas y mantiene la confianza del asegurado.
¿Se integra con nuestro sistema de pólizas y siniestros?
Sí. Nos conectamos con tus sistemas de administración de pólizas, gestión de siniestros, CRM y plataformas de peritación mediante APIs, servicios web o réplicas de datos, y devolvemos los resultados dentro de las pantallas que ya usan tus equipos. Si trabajas con un sistema cerrado de un proveedor, analizamos en el diagnóstico sus opciones de integración y proponemos la vía menos invasiva.
¿Cuánto tiempo lleva una prueba de concepto de IA en seguros y qué datos hacen falta?
Entre cuatro y ocho semanas es lo habitual. Para modelos de fraude, pricing o anulaciones necesitamos un histórico de pólizas y siniestros de varios ejercicios; para casos documentales o de visión, una muestra representativa de expedientes, partes o fotos. En el diagnóstico revisamos qué tienes y te decimos con franqueza si es suficiente o si conviene empezar por otro caso.
Qué son los agentes de IA para empresas, en qué se diferencian de un chatbot, casos de uso por sector y cómo implantarlos con control y resultados medibles.
Cuéntanoslo en un email o por WhatsApp. En 48 horas te respondemos con una primera valoración: viabilidad, enfoque técnico y siguientes pasos. Sin compromiso.
Cristóbal Garrido