FraudLens

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.

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.

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.

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.

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.

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