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Deep CODE: Sistema de Deep learning para caracterización de clientes, predicción y toma de decisiones en el sector asegurador CODEOSCOPIC, S,A,, es una empresa líder en el sector de tecnologías RIA con una búsqueda constante de proyectos que combinen tecnología, lógica propia del negocio y diseño inteligente y creativo de interfaces enfocados a la usabil... ver más

01/01/2018

CODEOSCOPIC

436K€

Presupuesto del proyecto: 436K€

Líder del proyecto

CODEOSCOPIC El desarrollo, explotacion y comercializacion de aplicaciones informaticas, asi como la consultoria y formacion en tecnologias de la informa...

TRL 4-5 | 274K€

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2018-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

CODEOSCOPIC El desarrollo, explotacion y comercializacion de aplicaciones informaticas, asi como la consultoria y formacion en tecnologias de la informa...

TRL 4-5 | 274K€

Presupuesto del proyecto 436K€

Descripción del proyecto CODEOSCOPIC, S,A,, es una empresa líder en el sector de tecnologías RIA con una búsqueda constante de proyectos que combinen tecnología, lógica propia del negocio y diseño inteligente y creativo de interfaces enfocados a la usabilidad y a ofrecer nuevas categorías de servicios, Su objetivo es convertirse en el proveedor tecnológico de referencia para el sector asegurador, tanto a nivel nacional como europeo, ofreciendo un conjunto de soluciones integrales para toda la cadena de valor aseguradora,Enmarcado en esta línea de trabajo, se presenta el proyecto Deep CODE: Sistema de Deep learning para caracterización de clientes, predicción y toma de decisiones en el sector asegurador cuyo objetivo es desarrollar un prototipo de sistema de Deep Learning para el sector asegurador que proporcione a las corredurías, compañías aseguradoras e instituciones del sector, un entorno analítico de apoyo a la toma de decisiones mediante nuevas herramientas para el análisis de datos necesario en el proceso actuarial como estimaciones de riesgo, sensibilidad y precios esperados en diferentes contextos, que dotarán a las entidades de un mayor conocimiento del mercado y les permitirán realizar un cálculo más ajustado de las primas a cada caso, Este entorno estará enfocado al análisis de los GAPs de oferta en 2 vertientes principales:i, Predicción de las correcciones a realizar en las tarifas de las compañías con el fin de aumentar su cuota de mercado y/o su margen de rentabilidad,ii, Predicción del comportamiento, en términos de renovación o anulación, de las carteras de asegurados, con el fin de determinar a qué clientes hay que realizar una acción comercial de ajuste de prima, para un mejor servicio al ciudadano,Para ello, se hará uso tecnologías de análisis de grandes bases de datos (Big data y DeepLearning), y la combinación con fuentes de datos abiertas, que permitirán aportar información sobre el cliente que hasta ahora no se está analizando, con el fin de mejorar los procesos de gestión de clientes en cuanto a personalización de ofertas, fidelización, hábitos de consumo, detección de fraude, etc,, todo ello soportado sobre entorno Cloud y servido en modelo SaaS (Software as a Service),Con este tipo de análisis, tanto compañías como corredurías lograrán las siguientes mejoras:1, Incremento de ventas y fidelización de los clientes:2, Disminución de la anulación3, Incremento del margen comercial bruto4, Competitividad y conocimiento del posicionamiento en el mercadoNo existe ningún producto como el presentado en el presente proyecto, más allá de los reports anuales que se publican desde distintas asociaciones del sector basadas sobre todo en (i) encuestas e información proveniente de muestras, y (ii) reports lanzados por las propias compañías de seguros, Para el desarrollo de este proyecto, CODEOSCOPIC liderará el consorcio en el que también participa la Universidad de Zaragoza, a través del Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos (BIFI),El desarrollo del presente proyecto pretende proporcionar al global del sector asegurador, que representa el 7% del PIB nacional, unas herramientas de autoconocimiento que permitan mejorar los procesos de gestión de clientes (personalización de ofertas, fidelización, hábitos de consumo, detección de fraude, etc) y, en consecuencia, la calidad del servicio ofrecido al consumidor, Tal es la repercusión que se estima que entidades como Pelayo Seguros ya ha confirmado su interés por los resultados del proyecto (se adjuntan carta de interés firmadas),

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