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5 casos de uso de aprendizaje profundo en seguros

En 2010, con el lanzamiento de Image Net Competition, un vasto conjunto de datos de aproximadamente 14 millones de imágenes etiquetadas fue hecho el código abierto para inspirar el desarrollo de clasificadores de la imagen de la vanguardia  se convirtió en código abierto para inspirar el desarrollo de clasificadores de imágenes de vanguardia. Esto fue cuando la tecnología de aprendizaje profundo tuvo un gran avance y desde entonces no ha habido retroceso en los avances en este campo.

Diferentes industrias están utilizando activamente el Aprendizaje Profundo para la detección de objetos, etiquetado de características, análisis de imágenes, análisis de sentimientos y procesamiento de datos a velocidades extremadamente altas. El mayor beneficio que diferencia a Aprendizaje Profundo de otras tecnologías de IA (inteligencia artificial) y ML (el aprendizaje automático) es la capacidad de entrenar grandes cantidades de datos no estructurados casi en tiempo real. Las organizaciones con un fuerte enfoque en los datos ya tienen aproximadamente 1.5 veces más probabilidades de invertir en Aprendizaje Profundo para obtener información procesable: predice Forrester.

¿Qué hace que la tecnología de aprendizaje profundo sea tan buscada?

Echemos un vistazo a 5 casos de uso de aprendizaje profundo desde una perspectiva de los seguros.

5 casos de uso de Aprendizaje Profundo notables en seguros

Aprendizaje Profundo (DL) es una rama del aprendizaje automático, que se basa en redes neuronales artificiales. Las técnicas de DL son específicamente útiles para determinar patrones en grandes datos no estructurados. Es altamente beneficioso para evaluar daños durante un accidente, identificar anomalías en la facturación, etc. que eventualmente pueden ayudar en la detección de fraudes y mejores experiencias de los clientes.

La industria de seguros puede aprovechar la tecnología de aprendizaje profundo para mejorar el servicio, la automatización y la escala de las operaciones.

1. Análisis de propiedad

Por lo general, las aseguradoras analizan una propiedad solo una vez antes de cotizar una prima de seguro. Sin embargo, un cliente puede remodelar la propiedad, por ejemplo, instalar una piscina.

En tales casos, las aseguradoras pueden modificar proactivamente la cobertura del seguro con la ayuda de la tecnología de aprendizaje profundo. De hecho, con la tecnología de DL, las aseguradoras pueden ayudar a sus clientes con mantenimiento predictivo, análisis de fallas y apoyo en tiempo real.

Por ejemplo, El Nodo proporciona suscripción para propiedades multifamiliares. Permite a los usuarios analizar el alquiler histórico, los datos de concesión y los valores de mercado. Estas herramientas basadas en datos también son de gran ayuda para las aseguradoras.

2. Ofertas personalizadas

Las aseguradoras están buscando diferentes formas de mejorar la experiencia del cliente. El Aprendizaje Profundo puede mejorar vívidamente las experiencias de interacción en diferentes puntos de contacto con el cliente. Tomemos, por ejemplo, el alcance de marketing. A través de recomendaciones personalizadas y estrategias de remarketing dinámico, las aseguradoras pueden lograr mejores conversiones. McKinsey afirma que la personalización puede reducir gastos de adquisición del cliente en hasta el 50%.

En el núcleo de estas estrategias se encuentra la tecnología de aprendizaje profundo. La tecnología DL puede hacer clasificaciones lógicas de datos no estructurados a través de un aprendizaje no supervisado. Ya hemos visto recomendaciones de productos basadas en nuestras propias preferencias, patrones de navegación / búsqueda e intereses de los compañeros. Lo mismo se aplica a la industria de los seguros, especialmente cuando las aseguradoras buscan ganancias a través de productos de seguros de tamaño reducido y bajo demanda.

3. Precios / análisis actuarial

El análisis y la evaluación actuariales son procesos que requieren mucho tiempo y son propensos a errores. Las aseguradoras pueden mejorar considerablemente los precios de las pólizas a través del razonamiento automatizado. Las técnicas de aprendizaje profundo combinan estadísticas, finanzas, negocios y razonamiento basado en el caso y pueden asistir a actuarios en la mejor evaluación de riesgos . Informes de Accenture: las aseguradoras están aprovechando el aprendizaje automático para la suscripción de seguros generales (56%) y de vida (39%).

  1. La IA explicable (XAI) es capaz de adoptar e implementar la IA en todas las capacidades de la profesión actuarial.
  2. El reconocimiento de patrones a partir de datos históricos puede ayudar a evaluar el riesgo y comprender mejor el mercado.
  3. El aprendizaje profundo puede ayudar en soluciones actuariales pragmáticas para tomar decisiones efectivas sobre grandes conjuntos de datos actuariales.

4. Casos de uso de Aprendizaje Profundo en detección de fraude

Solo en Noruega en 2019, hubo 827 casos de fraude probados, que podrían haber causado una pérdida de más de € 11 millones a las aseguradoras.

El fraude de seguros generalmente ocurre en forma de reclamaciones . Un reclamante puede falsificar la identidad, duplicar reclamos, exagerar los costos de reparación y presentar recibos y facturas médicas falsas. Principalmente debido a fuentes de información desconectadas, las aseguradoras se caen de la víctima con actividades fraudulentas de clientes. Ahora, aquí está el desafío. ¿Cómo unificar diferentes fuentes de datos, que, hasta la fecha, incluyen recibos autónomos y documentos escaneados manualmente?

Aprendizaje Profundo puede ayudar en la detección de fraudes al:

  • Encontrar correlaciones ocultas / implícitas en los datos.
  • Reconocimiento facial, análisis de sentimientos en la solicitud de reclamos presentada.
  • Aprendizaje supervisado para capacitar a los modelos de detección de fraude usando datos históricos etiquetados.
  • Eliminar el retraso en la verificación de documentos, lo que aumenta el potencial de violación de datos.

5. Reclamaciones

El aprendizaje profundo incorpora beneficios dobles para las aseguradoras en términos de reclamos. Uno: con un ecosistema de información conectado, ayuda a las aseguradoras con una liquidación de reclamos más rápida (por lo tanto, la experiencia del cliente también). Dos, los modelos predictivos de aprendizaje profundo pueden equipar a las aseguradoras con una mejor comprensión del costo de las reclamaciones.

Por ejemplo, Tokio Marine, el mayor grupo de seguros de P&C (propiedad y daños) más grande de Japón, utiliza un sistema de procesamiento de documentos basado en la nube para procesar reclamaciones manuscritas desde el momento de la primera intimidación. Muchas aseguradoras esperan sistemas de procesamiento de reclamos de extremo a extremo con aprendizaje profundo y otras capacidades de IA.

El Quid

Hoy en día, la tecnología de Aprendizaje Profundo tiene capaz de imitar el cerebro de un bebé. La investigación está en el desarrollo de nuevas arquitecturas de redes neuronales (por ejemplo Siamese Network, el modelo GPT-2 de OpenAI, etc.) que serán capaces de realizar funcionalidades complejas de un cerebro humano maduro. La tecnología de Aprendizaje Profundo, en un futuro próximo, liderará el desarrollo de sistemas de seguros basados ​​en la cognición.

También, Lea: ¡La aseguradora cognitiva en la nube es la siguiente!

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How Smarter Sales Apps Are Reinventing the Frontlines of Insurance Distribution

The insurance industry thrives on relationships—but it can only scale through efficiency, precision, and timely distribution. While much of the digital transformation buzz has focused on customer-facing portals, the real transformation is happening in the field, where modern sales apps are quietly driving a smarter, faster, and more empowered agent network.

Let’s explore how mobile-first sales enablement platforms are reshaping insurance sales across prospecting, onboarding, servicing, renewals, and growth.

The Insurance Agent Needs More Than a CRM

Today’s insurance agent is not just a policy seller—they’re also a financial advisor, data gatherer, service representative, and the face of the brand. Yet many still rely on paper forms, disconnected tools, and manual processes.

That’s where intelligent sales apps come in—not just to digitize, but to optimize, personalize, and future-proof the entire agent journey.

Real-World Use Cases: What Smart Sales Apps Are Solving

Across the insurance value chain, sales agent apps have evolved into full-service platforms—streamlining operations, boosting conversions, and empowering agents in the field. These tools aren’t optional anymore, they’re critical to how modern insurers perform. Here’s how leading insurers are empowering their agents through technology:

1. Intelligent Prospecting & Lead Management

Sales apps now empower agents to:

  • Prioritize leads using filters like policy type, value, or geography
  • Schedule follow-ups with integrated agent calendars
  • Utilize locators to look for nearby branch offices or partner physicians
  • Register and service new leads directly from mobile devices

Agents spend significantly less time navigating through disjointed systems or chasing down information. With quick access to prioritized leads, appointment scheduling, and location tools—all in one app—they can focus more on meaningful customer interactions and closing sales, rather than administrative overhead.

2. Seamless Policy Servicing, Renewals & Claims 

Sales apps centralize post-sale activities such as:

  • Tracking policy status, premium due date, and claims progress
  • Sending renewal reminders, greetings, and policy alerts in real-time
  • Accessing digital sales journeys and pre-filled forms.
  • Policy comparison, calculating premiums, and submitting documents digitally
  • Registering and monitoring customer complaints through the app itself

Customers receive a consistent and seamless experience across touchpoints—whether online, in-person, or via mobile. With digital forms, real-time policy updates, and instant access to servicing tools, agents can handle post-sale tasks like renewals and claims faster, without paperwork delays—leading to improved satisfaction and higher retention.

3. Remote Sales using Assisted Tools

Using smart tools, agents can:

  • Securely co-browse documents with customers through proposals
  • Share product visualizations in real time
  • Complete eKYC and onboarding remotely.

Agents can conduct secure, interactive consultations from anywhere—sharing proposals, visual aids, and completing eKYC remotely. This not only expands their reach to customers in digital-first or geographically dispersed markets, but also builds greater trust through real-time engagement, clear communication, and a personalized advisory experience—all without needing a physical presence.

4. Real-Time Training, Performance & Compliance Monitoring

Modern insurance apps provide:

  • On-demand access to training material
  • Commission dashboards and incentive monitoring
  • Performance reporting with actionable insights

Field agents gain access to real-time performance insights, training modules, and incentive tracking—directly within the app. This empowers them to upskill on the go, stay motivated through transparent goal-setting, and make informed decisions that align with overall business KPIs. The result is a more agile, knowledgeable, and performance-driven sales force.

5. End-to-End Sales Execution—Even Offline

Advanced insurance apps support:

  • Full application submission, from prospect to payment
  • Offline functionality in low-connectivity zones
  • Real-time needs analysis, quote generation, and e-signatures
  • Multi-login access with secure OTP-based authentication

Even in low-connectivity or remote Tier 2 and 3 markets, agents can operate at full capacity—thanks to offline capabilities, secure authentication, and end-to-end sales execution tools. This ensures uninterrupted productivity, faster policy issuance, and adherence to compliance standards, regardless of location or network availability.

6. AI-Powered Personalization for Health-Linked Products

Some forward-thinking insurers are combining AI with health platforms to:

  • Import real-time health data from fitness trackers or health apps 
  • Offer hyper-personalized insurance suggestions based on lifestyle
  • Enable field agents to tailor recommendations with more context

By integrating real-time health data from fitness trackers and wellness apps, insurers can offer hyper-personalized, preventive insurance products tailored to individual lifestyles. This empowers agents to move beyond transactional selling—becoming trusted advisors who recommend coverage based on customers’ health habits, life stages, and future needs, ultimately deepening engagement and improving long-term retention.

The Mantra Labs Advantage: Turning Strategy into Scalable Execution

We help insurers go beyond surface-level digitization to build intelligent, mobile-first ecosystems that optimize agent efficiency and customer engagement—backed by real-world impact.

Seamless Sales Enablement for Travel Insurance

We partnered with a leading travel insurance provider to develop a high-performance agent workflow platform featuring:

  • Secure Logins: Instant credential-based access without sign-up friction
  • Real-Time Performance Dashboards: At-a-glance insights into daily/monthly targets, policy issuance, and collections
  • Frictionless Policy Issuance: Complete issuance post-payment and document verification
  • OCR Integration: Auto-filled customer details directly from passport scans, minimizing errors and speeding up onboarding

This mobile-first solution empowered agents to close policies faster with significantly reduced paperwork and data entry time—improving agent productivity by 2x and enabling sales at scale.

Engagement + Analytics Transformation for Health Insurance

For one of India’s leading health insurers, we helped implement a full-funnel engagement and analytics stack:

  • User Journey Intelligence: Replaced legacy systems to track granular app behavior—policy purchases, renewals, claims, discounts, and drop-offs. Enabled real-time behavioral segmentation and personalized push/email notifications.
  • Gamified Wellness with Fitness Tracking: Added gamified fitness engagement, with rewards based on step counts and interactive nutrition quizzes—driving repeat app visits and user loyalty.
  • Attribution Tracking: Trace the exact source of traffic—whether it’s a paid campaign, referral program, or organic source—adding a layer of precision to marketing ROI.
  • Analytics: Integrated analytics to identify user interest segments. This allowed for hyper-targeted email and in-app notifications that aligned perfectly with user intent, driving both relevance and response rates.

Whether you’re digitizing field sales, gamifying customer wellness, or fine-tuning your marketing engine, Mantra Labs brings the technology depth, insurance expertise, and user-first design to turn strategy into scalable execution.

If you’re ready to modernize your agent network – Get in touch with us to explore how we can build intelligent, mobile-first tools tailored to your distribution strategy. Just remember, the best sales apps aren’t just tools, they’re growth engines; and field sales success isn’t about more apps. It’s about the right workflows, in the right hands, at the right time.

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