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FraudLens
Detección de fraude documental en tiempo real para aseguradoras y mutuas españolas
The dossier is shown exactly as it was written, in Spanish. We do not machine-translate it: translating what somebody else asserted would publish something they did not say.
🔥 The problem
Las aseguradoras y mutuas españolas pierden entre un 10% y un 15% de sus indemnizaciones anuales por fraude documental: facturas manipuladas, partes de accidente alterados y bajas médicas falsificadas. Los equipos de peritaje revisan estos documentos manualmente, tardando entre 3 y 7 días por expediente, con una tasa de detección inferior al 40%. El fraude en seguros en España supera los 400 millones de euros anuales según ICEA, y las mutuas de trabajo tienen un incentivo económico directo enorme para reducirlo.
💡 The solution
FraudLens es una plataforma SaaS de computer vision e IA que analiza automáticamente documentos adjuntos a siniestros (facturas, partes, informes médicos, fotos de daños) en menos de 30 segundos, generando un score de riesgo de fraude con las anomalías detectadas señaladas visualmente. Se integra vía API con los sistemas de gestión de expedientes ya existentes (Guidewire, sistemas propios) o acepta carga manual. El perito recibe un informe pre-analizado que reduce su tiempo de revisión a minutos y eleva la tasa de detección.
🌍 The market
En España operan más de 200 compañías aseguradoras y más de 20 mutuas colaboradoras de la Seguridad Social, siendo el mercado asegurador el noveno de Europa con 68.000 millones de euros en primas. El segmento de mutuas y aseguradoras de autos y salud de tamaño medio (facturación 50M-500M€) representa un nicho de 80-120 potenciales clientes directos con presupuesto en tecnología antifraude y dolor demostrado hoy.
💶 Business model
SaaS B2B con tarificación por volumen de documentos analizados: cuota base de 1.500€/mes que incluye hasta 500 expedientes y 0,90€ por expediente adicional. Para mutuas grandes se negocia licencia anual desde 24.000€ con SLA garantizado. El ticket medio esperado en año 1 es de 18.000-30.000€ anuales por cliente.
🏰 Defensible advantage
El modelo se entrena específicamente con documentos del mercado español (formatos de partes de accidente DGT, modelos de baja de la Seguridad Social, tipografías de talleres nacionales), creando un dataset propietario que mejora con cada expediente procesado y que competidores generalistas no pueden replicar fácilmente. Cada cliente integrado genera datos de retroalimentación (fraude confirmado o descartado por el perito) que refinan el modelo, creando un foso de precisión creciente.
👥 The team it needs (minimum 3 members)
CEO / NegocioExperiencia en ventas B2B o en el sector asegurador español; capaz de abrir puertas en mutuas y corredurías, gestionar ciclos de venta largos y negociar contratos con compliance
CTO / IAIngeniero con experiencia práctica en computer vision (OpenCV, modelos de detección de anomalías en documentos, OCR avanzado) y despliegue de APIs REST; Python sólido
Desarrollador Full-Stack / ProductoCapaz de construir el dashboard de peritos, el sistema de carga de documentos y la integración vía API con sistemas externos; experiencia en React y Node o similar
Especialista en Fraude / DominioEx-perito, investigador de fraude de una aseguradora o abogado especializado en seguros; aporta el conocimiento de qué patrones buscar y credibilidad ante el cliente
🔒 Reserving the idea unlocks
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