Predicción de siniestros, automatización de suscripción y analítica de fraude
Automatiza el triaje de siniestros, mejora la precisión de la suscripción y detecta siniestros fraudulentos — con modelos explicables que los reguladores y actuarios pueden auditar y en los que pueden confiar.
Los Desafíos
Volumen de Siniestros
Cientos de miles de siniestros requieren un triaje automatizado para priorizar los casos de alto valor o sospechosos para revisión humana.
Precisión de la Suscripción
Fijar precios de pólizas demasiado agresivamente hace perder clientes; fijarlos demasiado conservadoramente aumenta los ratios de siniestralidad.
Transparencia Regulatoria
Los reguladores de seguros exigen explicabilidad del modelo para verificar que las decisiones de precios y siniestros son justas e imparciales.
Calidad de Datos Históricos
Los sistemas de siniestros heredados contienen codificación inconsistente, campos faltantes y registros duplicados que degradan la precisión del modelo.
Cómo Ayuda CorePlexML
Modelos de Predicción de Siniestros
AutoML construye modelos de clasificación para la gravedad de siniestros y la probabilidad de fraude con balanceo automático de clases.
Saber másAnálisis What-If Actuarial
ML Studio permite a los actuarios probar escenarios de suscripción y ver los ratios de siniestralidad predichos antes de modificar los precios.
Saber másMonitoreo en Producción
MLOps rastrea el drift de predicciones y la precisión de siniestros a lo largo del tiempo con alertas automatizadas cuando el rendimiento del modelo se degrada.
Saber másPipeline de Calidad de Datos
Dataset Builder limpia y estandariza datos de siniestros heredados a través de pasos guiados por IA, gestionando códigos y valores faltantes.
Saber másEjemplo del SDK
from coreplexml import CorePlexMLClient
client = CorePlexMLClient(
base_url="https://api.coreplexml.io",
api_key="sk_your_api_key"
)
# Train claims severity model
experiment = client.experiments.create(
project_id="proj_claims",
dataset_version_id="dsv_claims_2025",
target_column="claim_severity",
max_models=30,
max_runtime_secs=600
)
# What-If analysis for underwriting
session = client.studio.create_session(
project_id="proj_claims",
deployment_id="dep_underwriting_v3"
)
scenario = client.studio.create_scenario(
session_id=session["id"],
features={"age": 35, "coverage_amount": 500000}
)Impacto Esperado
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