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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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A Beginner’s Guide to JSON Data-interchange Format

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2 minutes, 46 seconds read

JSON stands for JavaScript Object Notation. It is a subset of JavaScript and an efficient way to deal with data over the internet. It is mainly used for exchanging and storing data. JSON organizes the data quite smoothly and enables easy access. Moreover, it collects data in “forms”, which is readable for humans.

In the early 2000s, JSON format was defined by Douglas Crockford. There are certain rules for JSON syntax which we need to follow for efficient performance. These include the use of square brackets, curly brackets, commas, and value pairs or names. When it comes to the data, then it is necessary to be in the form of value pairs or name. Along the same lines, commas separate data; square and curly brackets hold arrays and objects. Let’s dig into JSON a bit deeper.

Why JSON?

JSON is easy for servers as well. Since it deals with the pain text, it makes it easier for servers to interpret data quickly. JSON follows all JavaScript rules and its syntax works impressively on the JavaScript standards. Many people misunderstand JSON as an object. However, it is not true.

Although JSON utilizes JavaScript format, it is a completely different programming language. JSON is responsible for converting data into JS forms of objects in order to store them as text. Besides storing data, you can also use the JSON format for accessing the data.

JSON Formatter

The JSON Formatter is designed to provide the best possible debugging. It is independent and lightweight, which perfectly kicks out the issue of readability. The output from this tool is without link breaks, which saves a lot of device space. JSON Formatter is an amazing online tool that supports all browsers. All you need to do is – submit JSON format file and press enter for output!

JSON formatter

Prettifying JSON Files

There are a number of free online tools to prettify JSON files. To prettify means – making a more readable version of the data. Many people don’t have a firm grip on coding and computer terminologies. If such is the case, you can use online tools for coding and debugging. You can also prettify JSON using the following keys:

OS X: CMD+Ctrl+J

Windows: Ctrl+Alt+J

Linux: Ctrl+Alt+J

Such tools also help in converting files into the desired format. In addition to this, JSON format online provides you lots more facilities to accomplish complex tasks in minimum possible time.

JSON Format Code

Every software has its own extension for storing data and that’s simply JSON. With this extension, you can store or access the written programming code. Application/JSON is used for the Internet Media files, and for the Uniform Type Identifier, public.json is used.

In JSON, users cannot use functions but must mention them as a string. It is possible to convert such strings into functions later on.

JSON Formatter as an Independent Tool

JSON Formatter is an independent tool that provides a new structure to your coding through easy parsing. However, users need to follow all the XML procedures accurately (usually it’s a three-level process) to get full benefits of JSON coding.

You can also use online resources like jsoneditoronline.org to view, edit, format, and transform different JSON documents.


About the author: Urooj Ashraf is the reputation Manager at TurboRankers and has previously worked as Article writer on freelancing platforms. She’s an expert in inbound marketing, WordPress Development and lead generation. Urooj is also an author at daayri.com. Contact her.


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