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Machine Learning y Seguros

De la mano de nuestra CCO, Maria Laura Panniza y junto a Experta Seguros, analizamos la incorporación de Inteligencia Artificial para mejorar procesos de gestión y lograr mejores resultados en la industria.

Una de las primeras aplicaciones que tuvo la inteligencia artificial en los seguros fue la de los hoy ya conocidos Chatbots. Asistentes virtuales que ayudan en la comunicación de compañías y clientes.

Y cada vez se fueron sumando más cosas. Hoy y a futuro es imposible imaginar el sector asegurador sin la influencia de la IA. Y dentro de esta, la predicción parece ser la llave que abre todas las puertas.

PREDECIR PARA LOGRAR MEJORES RESULTADOS

El machine learning o también conocido como aprendizaje automático promete tener un gran impacto en los seguros.

Esta rama de la IA permite construir sistemas de predicción para mejorar procesos de gestión.

A través del aprendizaje automático es posible aprovechar algoritmos y modelos para predecir resultados. De esta manera, si todas estas variables se cumplen, es posible entrenar constantemente al modelo y explotar al máximo los recursos aprendiendo de los datos.

La automatización de este proceso de modelado, entrenamiento del modelo y pruebas conduce a predicciones precisas para dar soporte a los cambios empresariales”, explica María Laura Panizza, CCO de SysOne.

CÓMO FUNCIONA

Como explica Panizza, el machine learning es una disciplina de la Inteligencia Artificial que permite crear un algoritmo capaz de aprender de forma automática.

El concepto de “aprender” hace referencia al reconocimiento de patrones complejos entre millones de datos para hacer predicciones sobre comportamientos futuros, mientras que el término “automático” hace hincapié en la posibilidad de que estos sistemas pueden mejorar sus predicciones con el tiempo sin necesidad de intervención humana.

Gran parte del modelo de las aseguradoras consiste en comparar datos y realizar estimaciones para obtener una mayor rentabilidad de la nota técnica.

El machine learning en seguros permite una gestión eficaz de la gran cantidad de información que se manejan sobre los clientes, el uso de los objetos asegurados y los procesos.

Por ello, el sector asegurador está adoptando el machine learning y sus capacidades para mejorar la gestión de los siniestros y el trato a los clientes a través del aprendizaje automático basado en millones de experiencias pasadas”, detalla la especialista.

VEAMOS EJEMPLOS

Panizza comparte algunos casos de uso de la IA y machine learning en seguros:

Seguros basados en su uso (UBI)

Con el tiempo, será cada vez mayor el número de vehículos conectados, que, a través del uso de dispositivos, se medirán el comportamiento y empleo de cada activo.

Así pueden crearse modelos de scoring para conocer al cliente y su perfil como conductor, evaluando el riesgo y creando así ofertas de seguros personalizadas.

Chatbots

La implementación de asistentes virtuales que proporcionan mayor satisfacción en la atención al cliente.

Estos permiten responder de forma automática las preguntas más frecuentes para acotar los lapsos de respuesta, pudiendo también ir modelándose y perfeccionándose en base a experiencias.

Siniestros

Gracias a la Inteligencia Artificial, el sector de seguros será más rápido y puntual, ya que procesará imágenes, voces y toda la información que sea necesario enviar; incluso podría hasta pagar más rápidamente los siniestros.

También podrán crearse modelos predictivos a fin de detectar patrones de fraude e índices de siniestralidad.

Visión artificial

Acelerar los procesamientos de onboarding digital o enrolamiento de nuevos clientes, a través del uso de imágenes y fotografías en tiempo real.

Incluso puede hasta complementarse con sistemas de OCR, para digitalizar la información textual y gráfica. Aquí pueden encontrarse mecanismos como el análisis de documentos de identidad, análisis biométrico, de la voz, entre otros.

Seguros on demand

Podrán generarse seguros dinámicos, donde el usuario sea el responsable de activar o desactivar sus coberturas en tiempo real, según su percepción del riesgo.

Por ejemplo, activa su seguro tecno portátil cuando viaja al exterior y lo desactiva al arribar nuevamente.

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