En el dinámico sector Insurtech, la agilidad es moneda de cambio. La contratación directa tradicional es lenta y costosa, a menudo retrasando proyectos críticos de Desarrollo de Software de Flujo de Trabajo de Suscripción de Seguros por meses.
El modelo de outstaffing de Smartbrain le permite inyectar velocidad y experiencia Python en su equipo inmediatamente. Al elegir nuestros servicios de aumentación, usted obtiene:
• Reducción de Costos: Elimine gastos de reclutamiento y overhead administrativo.
• Expertos en Dominio: Desarrolladores familiarizados con algoritmos de riesgo y cumplimiento normativo.
• Escalabilidad: Adapte el tamaño de su equipo según la demanda del proyecto sin barreras burocráticas.
No permita que la falta de talento frene su innovación.
Ventajas del Outstaffing
Lo que dicen los líderes técnicos sobre nuestro servicio
Sarah Jenkins
VP of Engineering
Liberty Mutual Insurance Group
Michael Ross
CTO
Assurant Inc.
David Chen
Dev Team Lead
Markel Corporation
Emily Thorne
Director of Data Science
The Hartford
James Alverez
Head of Digital Transformation
Travelers Companies
Robert Miller
Product Owner
CNA Financial
Industrias Transformadas por Python
Seguros de Vida
Seguros de Salud
Seguros de Auto (Telemática)
Seguros de Propiedad
Insurtech
Reaseguros
Ciberseguros
Seguros Comerciales
Banca y Finanzas
Casos de Éxito en Desarrollo de Software de Flujo de Trabajo de Suscripción de Seguros
Automatización de Reclamaciones para Aseguradora de Automóviles
Cliente: Una aseguradora de automóviles de nivel medio en EE.UU.
Desafío: El cliente enfrentaba cuellos de botella severos debido a la revisión manual de siniestros, lo que requería urgentemente optimizar el Desarrollo de Software de Flujo de Trabajo de Suscripción de Seguros y reclamaciones.
Solución: Nuestro equipo aumentado de tres desarrolladores Python diseñó e implementó un motor de visión por computadora para evaluar daños vehiculares automáticamente a partir de fotos subidas por los usuarios. Se integró este módulo en su flujo de trabajo existente utilizando Django y TensorFlow.
Resultado: Se logró una reducción del 60% en el tiempo de procesamiento de reclamaciones simples y una mejora del 35% en la satisfacción del cliente.
Motor de Riesgo Predictivo para Startup Healthtech
Cliente: Startup de seguros de salud digital en fase de crecimiento.
Desafío: Necesidad de mejorar la precisión en la cotización de pólizas mediante un Desarrollo de Software de Flujo de Trabajo de Suscripción de Seguros más sofisticado basado en datos.
Solución: Proporcionamos ingenieros de datos Python senior que construyeron un pipeline de datos robusto. Utilizando bibliotecas como Pandas y Scikit-learn, desarrollaron modelos predictivos que analizan historiales médicos anonimizados y datos de estilo de vida en tiempo real.
Resultado: La precisión en la evaluación de riesgos aumentó, resultando en una disminución del 15% en la siniestralidad durante el primer año.
Modernización de Legacy para Gigante de Seguros de Propiedad
Cliente: Compañía multinacional de seguros de propiedad y accidentes.
Desafío: Sistemas heredados lentos impedían la actualización dinámica de reglas de negocio, afectando el Desarrollo de Software de Flujo de Trabajo de Suscripción de Seguros.
Solución: Un equipo dedicado de Smartbrain migró la lógica de negocio crítica de mainframes a microservicios basados en Python (FastAPI). Se creó una interfaz administrativa que permite a los suscriptores modificar reglas sin intervención de TI.
Resultado: El tiempo de implementación de nuevas reglas de suscripción pasó de semanas a minutos, aumentando la agilidad operativa.
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Servicios de Desarrollo Python para Seguros
Automatización de Procesos (RPA)
Desarrollo de Motores de Reglas
Integración de APIs y Datos
Modernización de Legacy
Análisis de Riesgos con IA
Desarrollo de Portales Web
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