Introducción

Fuente: App Inventiv

Al igual que otras industrias, 2020 (la pandemia de COVID-19) fue una mala racha para la industria de seguros. Pero incluso entonces, la fase resultó ser un punto de inflexión que reforzó la importancia de la tecnología, especialmente el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Estos son algunos de los números que respaldan esta afirmación:

• La Encuesta Willis Towers Watson de las aseguradoras de vida destacaron que más de la mitad de las compañías de seguros utilizaron análisis predictivos basados ​​en ML para la suscripción de seguros.
• Más de 76% de los profesionales de seguros indican que las apuestas por la innovación han sido las más altas de la historia.
• Más de 40% de los CIO han planeado aumentar su gasto en casos de uso de IA y pilotar proyectos de seguros más automatizados.

Claramente, hay mucho más por descubrir sobre las aplicaciones de Machine Learning e IA en seguros. Este artículo se centra en establecer el hecho de que estas tecnologías tienen un impacto significativo en el funcionamiento de las compañías de seguros.

Índice del contenido

1. ¿Por qué el aprendizaje automático y la IA (inteligencia artificial) son altamente beneficiosos para la industria de seguros?
2. Las 5 formas principales en las que el aprendizaje automático ha impactado en la industria de seguros
3. Las 15 principales aplicaciones del aprendizaje automático en la industria de seguros
4. Conclusión
5. Preguntas frecuentes

¿Por qué el aprendizaje automático y la IA (inteligencia artificial) son altamente beneficiosos para la industria de seguros?

Las tecnologías avanzadas como el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo han sido las tendencias más aceptadas en las últimas décadas. Han sido adoptados por la mayoría de las empresas en todas las industrias simplemente debido a los beneficios operativos que las empresas pueden obtener en su cadena de valor. La industria de seguros es una de esas industrias que se ha beneficiado significativamente de la incorporación del aprendizaje automático y la inteligencia artificial en sus flujos de trabajo. Para empezar, el aprendizaje automático en seguros puede ayudar a automatizar las funciones diarias estándar y hacer que los procesos sean más eficientes. Además, estas tecnologías pueden ayudar a las empresas a analizar y utilizar toneladas de datos de clientes para tomar mejores decisiones y ofrecer pólizas de seguro más rentables y personalizadas a sus clientes. Para obtener más información sobre cómo el aprendizaje automático y la IA impactan en las compañías de seguros, siga el artículo.

Las 5 formas principales en las que el aprendizaje automático ha impactado en la industria de seguros

Fuente: chat REVE

Casos de uso:

• Atención al cliente de eficiencia: Al igual que otras industrias, la industria de seguros tiene una vertical de atención al cliente que se ocupa de ayudar a las personas durante todo el proceso del seguro. AI y ML pueden ayudar a que este proceso sea más eficiente.

• Detección y prevención de fraude de reclamaciones: AI y ML en seguros pueden ayudar a detectar y prevenir intentos de reclamos fraudulentos mediante el análisis de datos históricos de reclamos y la búsqueda de patrones que sugieran fraude.

• Precios y suscripción de seguros: AI y ML pueden ayudar a crear pólizas de seguro mejores y más rentables al analizar las tendencias del mercado y pronosticar estados futuros.

• Reclamos y Procesamiento Acelerado: Estas tecnologías facilitan un procesamiento más rápido de las reclamaciones de seguros al automatizar la parte central del proceso.
• Optimización de Reserva de Siniestros: La reserva de siniestros es el dinero que se mantiene aparte con la intención de pagar en el futuro los siniestros incurridos. AI y ML en seguros pueden ayudar a las empresas a decidir la cantidad adecuada de reservas de siniestros en función de los datos de la empresa.

• Recomendaciones personalizadas: AI y ML pueden ayudar con recomendaciones de políticas.

• Predicción de Churn de Clientes: Estas tecnologías pueden predecir la probabilidad de que un cliente no regrese para aprovechar el producto o servicio.

Con estos casos de uso, el aprendizaje automático en seguros ha impactado a la industria de maneras más allá de la imaginación. Ha mejorado las operaciones generales al automatizar y facilitar la evaluación y gestión de riesgos, ayudando en el modelado actuario, mejorando el análisis predictivo y mucho más.

1. Automatización

Al brindarles a las aseguradoras la capacidad de automatizar operaciones repetitivas y que consumen mucho tiempo, aumentar la efectividad operativa y mejorar la experiencia del cliente, ML puede ayudar en la automatización del sector de seguros. Estos algoritmos se pueden usar para automatizar operaciones como la entrada, el procesamiento y el análisis de datos, lo que brinda a los trabajadores más tiempo para concentrarse en trabajos más desafiantes y complejos que requieren la participación humana.

2. Evaluación de riesgos más rápida y mejor

El aprendizaje automático en seguros permite a las aseguradoras analizar cantidades masivas de datos en tiempo real y detectar patrones y vínculos que los métodos tradicionales de evaluación de riesgos pasarían por alto, lo que conduce a una evaluación y gestión de riesgos más rápida y mejor en la industria de seguros. Estos algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar datos como la demografía de los clientes, el historial de reclamaciones, la actividad en las redes sociales y otros factores relevantes para crear modelos predictivos que puedan estimar la probabilidad de eventos futuros y los riesgos asociados.

3. Mejor predicción del valor de vida del cliente (CLV)

El aprendizaje automático y la inteligencia artificial para la industria de seguros también se benefician de una mejor predicción del valor de vida útil del cliente (CLV). Los algoritmos de ML pueden analizar la demografía del cliente, el historial de compras, el historial de reclamos y otros factores relevantes para crear modelos predictivos que pueden estimar el valor futuro de un cliente para la aseguradora. Al predecir el CLV, las aseguradoras pueden identificar a los clientes más valiosos y dirigirse a ellos con productos y servicios personalizados que satisfagan sus necesidades.

4. Modelado Actuario

Al aumentar la eficiencia y la precisión en la evaluación de riesgos, el aprendizaje automático en seguros puede beneficiar el modelado actuarial. Los actuarios pronostican sucesos futuros y calculan su impacto financiero en las compañías de seguros utilizando modelos matemáticos y estadísticos. Al examinar grandes cantidades de datos para encontrar patrones y vínculos que las técnicas de modelado convencionales podrían pasar por alto, el ML y la IA pueden mejorar estos modelos.

5. Detección de fraude

Con el aprendizaje automático y la inteligencia artificial en la industria de seguros, muchas compañías de seguros detectan patrones y posibles anomalías en los datos de sus clientes para indicar actividad fraudulenta. Además, los algoritmos de ML pueden analizar las redes sociales y otras conexiones de clientes e identificar posibles redes de fraude. Por otro lado, la PNL impulsada por IA (procesamiento natural del lenguaje) se pueden implementar técnicas para analizar datos no estructurados como comentarios, notas, etc., para encontrar cualquier otra actividad sospechosa.

Las 15 principales aplicaciones del aprendizaje automático en la industria de seguros

Existen innumerables aplicaciones de máquina de aprendizaje en compañías de seguros. Los algoritmos de ML pueden atender a casi todas las verticales, como la incorporación, administración y retención de clientes, el desarrollo de estrategias de datos de seguros, el procesamiento de reclamos de clientes, la implementación de planes de seguros de vida procesables, etc. Siga leyendo para conocerlos en detalle.

1. Optimice el servicio al cliente

Fuente: Simplifai.ai

El servicio al cliente es una parte integral de cualquier negocio, especialmente el negocio de seguros, ya que tiene como objetivo brindar a los clientes asistencia financiera y orientación en caso de emergencia. Ya sea un seguro de vida general o un seguro de atención médica, los clientes esperan tener una experiencia sin complicaciones al recibir sus reclamos, consultar sobre el plan y comprender el proceso. Las empresas de seguros pueden automatizar estos procesos con la ayuda de modelos de aprendizaje automático y chatbots para brindar servicios las XNUMX horas.

Además, una compañía de seguros puede usar ML para análisis predictivo para identificar a aquellos que tienen más probabilidades de presentar un reclamo en el futuro y planificar en consecuencia para evitar pérdidas. Esto puede ayudar a las compañías de seguros a reducir costos y mejorar la satisfacción del cliente.

Aplicación

Usando un asistente de IA llamado Violet, Insurmi permite a las empresas de seguros proporcionar una asistencia al cliente rápida e individualizada. Gracias a la PNL, el aprendizaje automático y las ideas de interfaz de usuario, Violet puede adaptarse a las conversaciones y gestionar las responsabilidades de atención al cliente de las empresas.

2. Procesamiento de reclamos

Fuente: Alexsoft

El procesamiento de reclamos es una de las aplicaciones más comunes del aprendizaje automático en seguros. ML ayuda en el proceso al automatizar el proceso de análisis de datos de reclamos. Los algoritmos de ML pueden analizar los datos proporcionados por el cliente y compararlos con los detalles de la póliza para determinar la validez del reclamo. Esto puede reducir significativamente el tiempo que lleva procesar las reclamaciones de seguros y mejorar la satisfacción del cliente. Además, estos algoritmos pueden reconocer patrones en los datos y asignarlos a reclamos fraudulentos, lo que ayuda a las aseguradoras a ahorrar dinero y reducir el riesgo de daño a la reputación a través de una mejor toma de decisiones.

Aplicación

La IA es utilizada por Soluciones Inteligentes CCC para digitalizar y automatizar todo el proceso de siniestros. Las fotografías tomadas en la escena del accidente se analizan utilizando IA y las pautas acordadas por el seguro. Con base en esta información, la IA de CCC puede determinar el alcance del daño y ofrecer estimaciones rápidamente.

3. Optimización de precios

Fuente: Jukoe

La optimización de precios se refiere al análisis de los datos del consumidor y del mercado para determinar el punto de precio más óptimo para cualquier servicio o producto. El aprendizaje automático y la IA para la industria de seguros también benefician el proceso de optimización de precios. Los algoritmos de ML pueden analizar datos como la demografía del cliente, el historial de reclamos y los detalles de la póliza para identificar qué factores tienen el impacto más significativo en el riesgo. Esto puede ayudar a las autoridades reguladoras a establecer precios para los asegurados que reflejen con precisión el riesgo asociado a cada póliza.

Aplicación

El importante proveedor de seguros a nivel mundial AXA emplea el aprendizaje automático en una prueba de concepto para optimizar los precios al pronosticar con precisión los accidentes de tráfico de "grandes pérdidas".

4. Suscripción de seguros

Fuente: chat REVE

La suscripción de seguros es el proceso de evaluar y evaluar los riesgos asociados con asegurar a una persona o entidad y determinar la prima correspondiente que se cobrará por el seguro/cobertura. Factores como la edad, el estilo de vida, la salud y las reclamaciones anteriores ayudan a las agencias de seguros a calcular el riesgo que implica asegurar una empresa o una persona.

El sector de seguros ha adoptado el aprendizaje automático (ML) más recientemente para aumentar la eficacia y la eficiencia operativa de la suscripción. Los algoritmos de ML pueden analizar grandes volúmenes de datos, que luego pueden detectar tendencias que podrían ocultarse a los suscriptores humanos. Por ejemplo, los modelos ML pueden ayudar a las aseguradoras a analizar datos de dispositivos portátiles u otros dispositivos IoT (Internet de las cosas) para determinar la salud de una persona y el riesgo de futuras reclamaciones médicas.

Aplicación

Usando dos herramientas impulsadas por IA, SubmissionLink y ClauseLink, pingüino audaz permite a las empresas de seguros producir rápidamente pólizas que se destacan en el sector. SubmissionLink examina los documentos que los transportistas reciben de las autoridades e identifica información crucial para los aseguradores. Mientras tanto, ClauseLink analiza las provisiones de seguros para ayudar a los proveedores a comparar sus pólizas con las de sus rivales.

5. Recomendaciones de productos de seguros

Fuente: Sistemas Persistentes

Proporcionar recomendaciones de productos/pólizas es una de las aplicaciones más vitales del aprendizaje automático en los seguros. Principalmente, los algoritmos de ML pueden hacerlo mediante el análisis de grandes cantidades de datos históricos relacionados con el comportamiento del cliente, la demografía y los perfiles de riesgo. Un enfoque común utilizado en las recomendaciones de productos de seguros basados ​​en ML es el filtrado colaborativo. El sistema ML puede sugerir un seguro de vida a un cliente si comparte el mismo perfil de riesgo e historial de compras que otro cliente que acaba de comprar un seguro de vida.

Aplicación

Para el seguro TLC, INSHURAR es un primer método móvil para comprar un seguro de automóvil. La aplicación INSHUR, con tecnología de inteligencia artificial, permite a los conductores profesionales buscar una variedad de estimaciones y obtener la cobertura que mejor se adapte a sus necesidades.

6. Búsqueda eficaz en la intranet

Fuente: Saketa

El aprendizaje automático en seguros puede ayudar significativamente con la búsqueda efectiva en la intranet al hacer que el proceso sea más relevante para los empleados que buscan información dentro de la intranet de la empresa. de la empresa científicos de datos puede utilizar algoritmos NLP y NLG para refinar consultas de búsqueda y generar automáticamente resúmenes de documentos de intranet para que otros empleados los estudien y formulen recomendaciones. Además, los algoritmos de ML se pueden usar para personalizar los resultados de búsqueda para empleados individuales en función de su historial de búsqueda y preferencias. Esto ayuda a proporcionar resultados más relevantes.

Aplicación

Para búsquedas en intranet, docusense es ampliamente utilizado por las compañías de seguros. Las compañías de seguros pueden automatizar la extracción de campos de datos y valores cruciales de cualquier documento (escaneado y digital), incluidos documentos de identificación gubernamentales, fuentes de noticias, extractos bancarios, documentos escritos a mano y diarios, con un sistema de IA bien entrenado como Docusense.

7. Desarrollo de nuevas estrategias de datos

Fuente: Quantiphi

Otra aplicación común del aprendizaje automático en seguros es el desarrollo de nuevas estrategias de datos mediante el análisis de datos históricos para identificar patrones y predecir resultados futuros, tomando mejores decisiones basadas en datos. Con estrategias de datos actualizadas, las compañías de seguros pueden generar una mejor segmentación de clientes en función de sus datos demográficos y preferencias, mejorando la satisfacción del cliente y las recomendaciones de productos y reduciendo la rotación de clientes.

Además, al ayudar en la detección de fraudes, la gestión de riesgos y la visualización de datos, los conocimientos resultantes pueden ayudar a las empresas de seguros a desarrollar estrategias de datos más específicas.

Aplicación
Limonada, una empresa de InsurTech, depende en gran medida del análisis de big data basado en ML y AI para impulsar estrategias de datos más nuevas con colecciones de procesos de seguros de extremo a extremo. Ha ayudado a la compañía a socavar a algunas de las mejores agencias de seguros para convertirse en una aseguradora de primer nivel para clientes más jóvenes.

8. Retención de clientes

Fuente: NeoITO

El aprendizaje automático en seguros facilita análisis de abandono de clientes, lo que reduce la tasa de pérdida de clientes de una empresa. Las compañías de seguros pueden usar algoritmos de ML para analizar datos históricos de clientes e identificar patrones indicativos de abandono. Estos algoritmos también pueden analizar el comportamiento del cliente, brindar información y sugerir campañas personalizadas para promover pólizas de seguro de alta calidad. Estos conocimientos pueden ayudar a las empresas de seguros a centrarse en los clientes con un mayor riesgo de abandono. Esto ayuda a avanzar hacia tener un ingreso estable durante todo el año.

Aplicación
ZestFinanzas es una empresa de seguros que utiliza el aprendizaje automático automatizado para utilizar datos convencionales y no convencionales, como puntajes de crédito, para que el proceso sea más eficiente y sin complicaciones. Su ML se centra en contactar nuevos clientes y ayudar a los existentes a garantizar la retención de clientes.

9. Seguridad de los datos

Fuente: Novarica

A medida que las empresas crecen y trabajan con cantidades masivas de datos, se hace necesario garantizar que estos datos estén seguros. Esto se vuelve aún más importante para negocios como el negocio de seguros. Las empresas de estas industrias se basan en los datos de los clientes, las preferencias, los datos de salud y la predicción del valor de por vida de los clientes. Los algoritmos de ML se pueden entrenar para detectar anomalías o valores atípicos en los datos que pueden indicar una violación de la seguridad o una actividad sospechosa. Esto puede ayudar a las compañías de seguros a tomar medidas proactivas para mitigar estos riesgos.

Aplicación
MetLife es una instancia de un proveedor de seguros que utiliza IA para la protección de datos. El sistema de seguridad basado en IA de MetLife utiliza algoritmos de aprendizaje automático para escanear el tráfico de la red y detectar irregularidades que podrían ser signos de un posible ciberataque. El sistema también puede prever y detener futuros ataques mediante la identificación de patrones y tendencias en ciberamenazas utilizando datos anteriores.

10. Gestión de lapsos

Fuente: Canara HSBC

En el contexto de los seguros, la palabra “gestión de caducidad” se refiere a la práctica de identificar y supervisar las pólizas que corren el riesgo de vencerse o rescindirse como resultado de primas impagas. Se trata de localizar a los clientes que son propensos a la caducidad. El aprendizaje automático (ML) puede desempeñar un papel importante en la gestión de caducidad de seguros al permitir que las aseguradoras identifiquen a los clientes que corren el riesgo de caducar y tomar las medidas adecuadas para evitarlo. En segundo lugar, pueden ayudar a las empresas a segmentar a los clientes en función de su riesgo de caída.

Aplicación
Ant financiero, una súper aplicación de finanzas china, utiliza algoritmos de IA y ML para otorgar "puntos de seguro de automóvil" a sus clientes. Con base en estos puntos, el sistema crea un perfil de riesgo integral del cliente en particular y predice las posibilidades de que la póliza caduque. También tiene en cuenta otros factores como el estilo de vida, la edad, el vehículo, etc., durante el proceso.

11. Formación

Fuente: LeadSquared

La capacitación de los empleados es un aspecto vital para construir una fuerza laboral confiable en su organización. El aprendizaje automático en seguros puede ayudar en la capacitación escalable de los empleados al crear rutas de aprendizaje personalizadas para cada departamento y sus empleados. Estos planes se centran en el nivel de habilidad, el puesto de trabajo y los estilos de aprendizaje de los empleados. ML también puede proporcionar comentarios automatizados sobre el desempeño de los empleados, identificando áreas en las que se destacan y en las que necesitan mejorar. Esta retroalimentación es necesaria para que las autoridades reguladoras mantengan a sus empleados comprometidos y motivados durante su permanencia en la empresa.

Aplicación

Las tecnologías de IA están integradas en el Hola Marley Insurance Cloud para ayudar a capacitar a los representantes de atención al cliente. Por ejemplo, la plataforma de Hi Marley brinda capacitación en tiempo real y traducción de textos para mejorar las interacciones entre los vendedores y los clientes.

12. Predicción de la próxima mejor oferta

Fuente: AlexSoft

Next Best Offer (NBO) es una parte del análisis predictivo que implica identificar el producto o servicio más apropiado para ofrecer a un cliente en función de sus necesidades y preferencias. En el ámbito de los seguros, se refiere a la práctica de proporcionar los productos de seguros adicionales más apropiados a los clientes que tienen una póliza vigente.

El aprendizaje automático en seguros puede ayudar a hojear conjuntos de datos e identificar preferencias que se pueden usar para hacer ofertas específicas. Por ejemplo, ML e AI pueden analizar los datos de los clientes para identificar a los clientes que probablemente estén en el mercado para una nueva póliza de seguro, como aquellos que recientemente compraron una casa o comenzaron un nuevo trabajo.

Aplicación
Ponte a salvo es una startup de InsurTech que guía a los clientes utilizando inteligencia artificial para ayudarlos a elegir la mejor cobertura. Emplea IA para compilar todos los datos pertinentes con respecto a la política existente de un cliente (si corresponde) y otras políticas que puedan beneficiarlo.

13. Pruebas de software de seguros

Fuente: Guru99

El software de prueba es uno de los casos de uso y aplicaciones más destacados del aprendizaje automático en las compañías de seguros. Los algoritmos de ML pueden priorizar los casos de prueba en función de su probabilidad de detectar un defecto. Además, al analizar los datos históricos de las pruebas, se pueden usar para predecir dónde es probable que ocurran los defectos y cómo se pueden prevenir. También pueden detectar comportamientos inesperados en los sistemas de software en ejecución y hacer recomendaciones sobre cómo se pueden corregir.

Aplicación
Allianz, un proveedor global de seguros (ATS), creó una plataforma de prueba impulsada por IA llamada Allianz Testing Services. ATS utiliza métodos de aprendizaje automático para evaluar enormes cantidades de datos y detectar tendencias en fallas de software.

14. Asistentes virtuales

Fuente: Invedus

El uso y desarrollo de asistentes virtuales/chatbots se encuentra entre los casos de uso común del aprendizaje automático en las compañías de seguros, otro avance tecnológico más. Los asistentes virtuales pueden usar algoritmos de PNL para comprender las consultas de los clientes, recopilar datos y brindar respuestas precisas. Con enormes conjuntos de datos de debates relacionados con los seguros, se pueden enseñar modelos de aprendizaje automático para ganar precisión con el tiempo. Además, los chatbots son un caso de uso común de los asistentes virtuales. Con ML, los chatbots pueden comprender las consultas de los clientes, aprender de interacciones anteriores y proporcionar respuestas precisas.

Aplicación

Maya, un chatbot de IA creado por una compañía de seguros llamada Limonada, tiene como finalidad responder a las consultas de los clientes de forma rápida y personalizada. Cuando un consumidor hace una pregunta, Maya emplea procesamiento de lenguaje natural (NLP) para comprender, interpretar y reaccionar adecuadamente.

15. Asistente de propiedad

Fuente: HomeCapital

Un asistente de propiedad es un tipo específico de asistente virtual que las empresas de seguros utilizan para ofrecer apoyo personalizado y orientación a los propietarios para administrar su seguro de propiedad. El asistente puede ser un chatbot o una plataforma basada en la web que se comunica con los propietarios y ofrece orientación, sugerencias y apoyo. Estos asistentes utilizan modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para llevar a cabo las tareas mencionadas anteriormente y ayudar a los propietarios a elegir la cobertura de seguro más rentable en función de su propiedad.

Aplicación
Encontró es una empresa que ofrece seguros de propiedad a pedido y maneja reclamos de seguros utilizando IA. Con el software, se puede iniciar un seguro para cubrir todo tipo de pérdidas, daños y robos con la ayuda de la IA. Su asistencia de propiedad AI también guía a los clientes a través del proceso de seguro y los ayuda a administrar sus objetos de valor.

Conclusión

En conclusión, el negocio de seguros puede ganar significativamente con el aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA), desde mejorar la experiencia del cliente y reducir los costos hasta mejorar la precisión de la suscripción y el procesamiento de reclamos. Las compañías de seguros pueden usar ML e AI para

• Toma mejores decisiones,
• Gestionar los riesgos de manera más eficiente,
• Expandir sus negocios utilizando grandes volúmenes de datos,
• Analizar datos históricos,
• Ofrecer mejores pólizas, etc.

Si desea obtener más información sobre las capacidades del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, puede dirigirse a Analytics Vidhya (AV). AV es una excelente plataforma que alberga numerosos recursos para ayudarlo a aprender sobre ciencia de datos, desarrollo de software, máquina de aprendizaje, inteligencia artificial y áreas afines. La plataforma ofrece:

• Tutoriales en vídeo,
• cursos gratis,
• foros comunitarios,
• Blogs.

Con esta vasta colección, AV ayuda a las personas, así como a las organizaciones, a desarrollar las habilidades necesarias, adquirir conocimientos y aprovechar su aprendizaje de manera efectiva.

Preguntas frecuentes

Q1. ¿Cuál es el papel de la IA en los seguros?

R. La inteligencia artificial (IA) juega un papel importante en los seguros al aumentar la eficiencia operativa, mejorar la experiencia del cliente y reducir los riesgos mediante la automatización de operaciones, el análisis de datos y la oferta de análisis perspicaces.

Q2. ¿Cuáles son los beneficios de usar el aprendizaje automático en los seguros de automóviles?

A. Beneficios de usar el aprendizaje automático en los seguros de automóviles:

• Mejor evaluación y gestión de riesgos,
• Precios personalizados,
• detección de fraude,
• Procesamiento de reclamos más rápido,
• Mejor experiencia del cliente.

Q3. ¿Cuáles son los principales desafíos para las compañías de seguros cuando se trata de aprendizaje automático?

R. Hay algunos desafíos que enfrentan las compañías de seguros al adoptar el aprendizaje automático. Algunos de ellos son

• Desafíos organizacionales y de infraestructura,
• Aspectos financieros,
• calidad de los datos,
• Consideraciones éticas,
• Interpretabilidad por personal sin familiaridad con ML.

Q4. ¿Cómo utilizan las compañías de seguros el aprendizaje automático?

R. Las compañías de seguros utilizan el aprendizaje automático para agilizar los procedimientos, mejorar la toma de decisiones y ofrecer a los clientes servicios más especializados. Para tareas como la evaluación de riesgos, la detección de fraudes y el procesamiento de reclamos, examinan enormes volúmenes de big data, buscan tendencias de múltiples fuentes de datos y generan predicciones utilizando algoritmos de aprendizaje automático.

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• Fuente: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/03/applications-of-machine-learning-and-ai-in-insurance/