Una de las primeras aplicaciones que tuvo la inteligencia artificial en los seguros fue la de los hoy ya conocidos Chatbots. Asistentes virtuales que ayudan en la comunicaci\u00f3n de compa\u00f1\u00edas y clientes. Y cada vez se fueron sumando m\u00e1s cosas. Hoy y a futuro es imposible imaginar el sector asegurador sin la influencia de la IA. Y dentro de esta, la predicci\u00f3n parece ser la llave que abre todas las puertas.<\/b><\/p>\n
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PREDECIR PARA LOGRAR MEJORES RESULTADOS<\/b><\/p>\n
El machine learning o tambi\u00e9n conocido como aprendizaje autom\u00e1tico promete tener un gran impacto en los seguros. Esta rama de la IA permite construir sistemas de predicci\u00f3n para mejorar procesos de gesti\u00f3n. \u201c<\/span>A trav\u00e9s del aprendizaje autom\u00e1tico es posible aprovechar algoritmos y modelos para predecir resultados<\/i><\/b>. De esta manera, si todas estas variables se cumplen, es posible entrenar constantemente al modelo y explotar al m\u00e1ximo los recursos aprendiendo de los datos. La automatizaci\u00f3n de este proceso de modelado, entrenamiento del modelo y pruebas conduce a predicciones precisas para dar soporte a los cambios empresariales<\/span><\/i>\u201d, explica Mar\u00eda Laura Panizza, Regional Sales & Marketing Coordinator de SYS ONE.\u00a0<\/span><\/p>\n C\u00d3MO FUNCIONA<\/b><\/p>\n Como explica Panizza, el machine learning <\/span>es una disciplina de la Inteligencia Artificial que permite crear un algoritmo capaz de aprender de forma autom\u00e1tica<\/b>. El concepto de \u201caprender\u201d hace referencia al <\/span>reconocimiento de patrones complejos entre millones de datos para hacer predicciones sobre comportamientos futuros<\/b>, mientras que el t\u00e9rmino \u201cautom\u00e1tico\u201d hace hincapi\u00e9 en la <\/span>posibilidad de que estos sistemas pueden mejorar sus predicciones con el tiempo sin necesidad de intervenci\u00f3n humana<\/b>.<\/span><\/p>\n \u201c<\/span>Gran parte del modelo de las aseguradoras consiste en comparar datos y realizar estimaciones para obtener una mayor rentabilidad de la nota t\u00e9cnica. <\/span><\/i>El machine learning en seguros permite una gesti\u00f3n eficaz de la gran cantidad de informaci\u00f3n que se manejan sobre los clientes, el uso de los objetos asegurados y los procesos<\/i><\/b>. Por ello, el sector asegurador est\u00e1 adoptando el machine learning y sus capacidades para mejorar la gesti\u00f3n de los siniestros y el trato a los clientes a trav\u00e9s del aprendizaje autom\u00e1tico basado en millones de experiencias pasadas<\/span><\/i>\u201d, detalla la especialista.<\/span><\/p>\n VEAMOS EJEMPLOS<\/b><\/p>\n Panizza comparte algunos casos de uso de la IA y machine learning en seguros:<\/span><\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n
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