En la travesía del sector asegurador hacia la era digital, las empresas están adoptando nuevas herramientas que facilitan el flujo de trabajo y con ello, ofreciendo experiencias acordes a las necesidades de los consumidores. En esta ocasión abordaremos el Machine Learning y cómo las aseguradoras pueden respaldarse en la información para optimizar procesos en la cadena de valor.nn n
¿Qué es el Machine Learning?
n nnPara poder comprender qué aplicaciones tiene esta TI en el mercado de seguros comencemos por su definición. Machine Learning es la disciplina de la Inteligencia Artificial que permite crear algoritmos capaces de aprender de forma automática, es decir, poder reconocer patrones complejos en grandes cantidades de datos para hacer predicciones sobre comportamientos futuros.nn nnPodemos encontrar muchas referencias en nuestras actividades diarias de cómo funciona el Machine Learning. El ejemplo más práctico es con los asistentes inteligentes como Siri, Alexa o Cortana. Además, este algoritmo hace posible que Spotify pueda crear playlists diarias de acuerdo a los géneros o artistas que más escuchas, así como también es responsable por la sección de sugerencias de YouTube. nn n
Tipos de Machine Learning
n nnEncontramos diferentes tipos de Machine Learning en función del algoritmo con el que se programan.nn n
Aprendizaje supervisado
nSe refiere al que utiliza algoritmos con aprendizaje previo basado en etiquetas configuradas con anterioridad por el ser humano. Entonces, la máquina puede realizar asociaciones para hacer predicciones y tomar decisiones. El aprendizaje supervisado es el tipo más común de Machine Learning.nn nnAlgunos ejemplos son a la hora de detectar spam en las bandejas de correo, el reconocimiento de voz así como el reconocimiento facial o la escritura en smartphones.nn n
Aprendizaje no supervisado
nA diferencia del anterior, este algoritmo no dispone de datos etiquetados para el entrenamiento. En este sentido, la máquina es capaz de comprender y encontrar patrones de información similar y agruparlos. Estas segmentaciones pueden o no tener correlación útil (de acuerdo a los propósitos que se necesiten).nn n
Aprendizaje por refuerzo
nEste algoritmo se considera uno de los más ambiciosos. La característica principal es que se basa en la teoría de “ensayo y error”, muy similar a como el ser humano aprende. Con este comportamiento, la máquina determina cuáles son las decisiones que debe tomar en función de las circunstancias para conseguir resultados favorables. nnTenemos un referente de este algoritmo en el software AlphaStar para videojuegos. Este software se puso a prueba contra gamers experimentados y consiguió derrotarlos gracias a la capacidad de aprender las estrategias de los competidores y repetirlas en nuevas partidas. nn n
Implementación en los seguros
n nnYa hemos mencionado cómo la combinación del Machine Learning y el Big Data pueden ofrecer soluciones muy atractivas en el sector asegurador.nn nnLas empresas en esta industria operan con grandes cantidades de datos que, con un tratamiento correcto, es posible conseguir resultados interesantes para optimizar los diferentes momentos a lo largo de la cadena de valor.nn nnEn primer lugar, el Machine Learning puede traer diferentes beneficios al momento de la suscripción. Por medio del análisis de los datos, es posible predecir qué tipo de producto es más conveniente para un usuario al comparar este perfil con otros similares suscritos anteriormente. Adicional, la nueva propuesta de producto se puede personalizar cada vez más al tener en cuenta los hábitos de consumo, esto representa una de las grandes apuestas de las Insurtech sobre colocar al cliente en el centro. nn nnAl momento de la reclamación, el uso de estos algoritmos permite optimizar la prevención de fraudes. El análisis de la información permite encontrar patrones sobre cómo se han realizado fraudes en el pasado y prevenirlos en el futuro. Un ejemplo en el mercado es con la Insurtech Shift Technology, quien se dedica a combatir fraudes por medio de Inteligencia Artificial. nn nnPor último, en el servicio al cliente, el Machine Learning propone soluciones que mejoran la experiencia de los usuarios. Así como hemos hablado de los chatbots para automatizar la comunicación con los clientes, éstos se apoyan de los algoritmos para aprender y hacer análisis de comportamientos. Esto no solo resulta útil al momento de resolver dudas generales sino para poder canalizar a las personas con el área necesaria en un menor tiempo al que se tomaría en procesos tradicionales.
