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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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