Banca y seguros
Solución de IA · AI Analyst para Banca y SegurosBanca y seguros

El analista que no sólo muestra el dato, explica por qué cayó la tasa de aprobación

AI Analyst conecta tu CRM, el core bancario o de pólizas y tus sistemas de scoring, y detecta automáticamente anomalías en volumen de solicitudes, aprobación o siniestralidad. Explica en lenguaje natural qué ocurrió y qué acción tomar.

Semana 3
decisiones basadas en dato
1 analista
ahorrado en el equipo
2-4 sem
implementación
130+
fuentes de datos conectables
El reto · Por qué los informes de riesgo llegan tarde

La tasa de aprobación cae y nadie sabe si es el scoring, el canal o el segmento de cliente

Entre el CRM, el core y los sistemas de scoring, una variación en aprobación o siniestralidad puede tener varias causas que nadie cruza a tiempo.

📉

Variaciones de aprobación que pasan desapercibidas

Una caída en la tasa de aprobación de un producto se detecta semanas después, cuando ya afectó al volumen de negocio.

🧩

Datos partidos entre sistemas

CRM, core bancario o de pólizas y scoring viven en sistemas separados que nadie cruza a tiempo.

El informe no dice por qué

El panel de riesgo muestra que la siniestralidad subió, pero no si es un segmento, un canal o un cambio de scoring.

La solución

De los datos de riesgo dispersos a la causa raíz, en lenguaje claro

Conecta las fuentes clave de tu operación financiera y convierte números en explicaciones y acciones.

🔗

Conexión a tu stack financiero

Se integra con tu CRM, el core bancario o de pólizas y los sistemas de scoring.

🚦

Detección automática de anomalías

Identifica variaciones en solicitudes, aprobación o siniestralidad frente al comportamiento habitual.

🗣️

Explicación en lenguaje natural

Traduce la anomalía en una explicación clara: qué producto, qué canal y qué segmento la está causando.

Recomendación de acción

Propone revisar el criterio de scoring o el canal de origen, en lugar de dejar la interpretación al equipo de riesgo.

Cómo funciona · El valor, paso a paso

De la variación de riesgo al porqué, en minutos

La solución vigila CRM, core y scoring de forma continua y solo interrumpe cuando detecta algo relevante.

CRM, core, scoringIngesta continuaDetectar anomalíaExplicar causaRecomendar acciónNotificar al equipo
1
Conecta las fuentes prioritariasEmpieza por 1-2 fuentes clave: el CRM o el sistema de scoring del producto principal.
2
Establece la línea baseAnaliza al menos 90 días de histórico de solicitudes, aprobación y siniestralidad por segmento.
3
Detecta la anomalíaIdentifica cuándo un producto, canal o segmento se desvía de forma significativa de ese comportamiento habitual.
4
Explica la causa en lenguaje naturalCruza CRM, core y scoring para identificar qué factor explica la variación detectada.
5
Notifica con la acción sugeridaEnvía al equipo de riesgo la explicación y una recomendación concreta sobre criterio o canal.
Integración

Se conecta a tu stack financiero actual

No sustituye tu core ni tu motor de riesgo: se conecta a ellos y añade la capa de interpretación que falta.

Entrada

CRM, core y scoring

CRM, core bancario o de pólizas y sistemas de scoring, según las fuentes prioritarias de la entidad.

Solución Grovium

AI Analyst

Detecta anomalías de solicitudes, aprobación o siniestralidad y las explica en lenguaje natural con acción sugerida.

Salida

Notificación y hoja de cálculo

Explicaciones enviadas al equipo de riesgo y exportación a Google Sheets para seguimiento de comité.

El equipo de riesgo valida la recomendación antes de actuar; la solución aporta la explicación, no la decisión final.

Casos de uso · El valor de negocio

Donde más se nota el impacto

Entidades de crédito al consumo

Explica por qué cayó la tasa de aprobación de un producto concreto, cruzando canal y criterio de scoring.

Aseguradoras de auto y hogar

Detecta qué segmento o zona está detrás de un pico de siniestralidad antes de que afecte al resultado técnico.

Comités de riesgo

Aporta contexto recurrente sobre variaciones de cartera sin depender de un analista dedicado por comité.

Problema → Solución

Una financiera que no sabía por qué había caído su tasa de aprobación

Ejemplo real del tipo de situación que resuelve esta solución.

Antes · el problema

El panel de riesgo mostraba una caída del 15% en la tasa de aprobación de un producto de crédito, sin que el equipo supiera si era el scoring o el canal de origen.

El equipo de riesgo revisó solicitudes de forma manual durante días sin encontrar una explicación clara, mientras el volumen de negocio seguía cayendo.

Después · con la solución

AI Analyst detectó la anomalía la primera semana y explicó que un canal de originación concreto había cambiado el perfil de riesgo de sus leads.

El equipo ajustó el criterio de ese canal esa misma semana, con una explicación clara y accionable en vez de un panel que solo mostraba el síntoma.

Deja de mirar tu panel de riesgo sin respuestas

Te mostramos con tus propios datos cómo AI Analyst detecta y explica anomalías de aprobación y siniestralidad desde la primera semana.