La innovación financiera, las inversiones verdes o el cambio climático están cambiando los ecosistemas empresariales de los aseguradores, impactando su comportamiento empresarial y su vulnerabilidad financiera. Los supervisores y otros interesados están interesados en identificar el camino hacia el deterioro de la salud financiera de la compañía de seguros lo antes posible. Las herramientas de Suptech les permiten descubrir más e intervenir de manera oportuna. Proponemos un enfoque de inteligencia artificial utilizando mapas autoorganizados de Kohonen. El conjunto de datos utilizado para el desarrollo y la prueba incluyó estados financieros anuales con 4058 observaciones de compañías de seguros compuestas europeas desde 2012 hasta 2021. De manera novedosa, el modelo investiga el comportamiento de los aseguradores, buscando similitudes. El modelo forma un mapa. Para los agrupamientos obtenidos de compañías de diferentes orígenes geográficos, se descubrió una característica común respecto a su futuro deterioro financiero. Se aplica un umbral definido utilizando el ratio de requerimiento de capital de solvencia (SCR) que está por debajo del 130% para el próximo año al mapa. En la muestra de prueba, el modelo identificó correctamente un promedio del 86% de las compañías problemáticas y el 79% de las compañías no problemáticas. Cambiar el nivel del ratio SCR permite la diferenciación en múltiples secciones del mapa. El modelo no se basa en métodos tradicionales, ni en el uso del ratio SCR como variable dependiente, sino que busca similitudes en el comportamiento financiero real del asegurador. El enfoque propuesto ofrece bases para una herramienta de Suptech de generación predictiva para apoyar la detección temprana del posible futuro estrés financiero de una compañía de seguros.