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Por: Christian van Leewen, CTO de FRISS 

Las compañías de seguros consumen terabytes de información a diario en forma de datos digitales. Cada vez más fuentes de información suministran data valiosa, que brinda un panorama rápido y confiable de un riesgo o de un reclamo presentado, y hace posible filtrar los riesgos no deseados y reclamos fraudulentos. Se requiere de tecnología de punta para procesar este flujo de información, y convertirlo en ideas y conocimiento aplicables. Para ello, la inteligencia artificial se convierte en la solución ideal. Su aplicación es variada, y se pueden definir tres tipos de acuerdo a su uso. A continuación, el detalle de cada una. 

IA general

Beneficia a todos y es conocido como IA ‘general’. Ejemplos de este tipo de IA incluyen procesamiento de lenguaje natural, reconocimiento facial y realidad aumentada. El segundo tipo supone una superposición entre el mundo físico y elementos del mundo virtual. Utilizamos elementos de IA general para apoyar el proceso específico de los otros dos tipos de IA.

IA basada en el producto

Consiste en productos específicos, tales como sistemas para identificar y desactivar los virus informáticos, programas que filtran el correo electrónico no deseado y otros que detectan patrones de fraude. Este último nos es sumamente valioso. Cuanto más alimentamos la IA con información sobre casos de fraude, mejor será su desempeño en esta tarea específica. Los sistemas aprenden haciendo y derivando conclusiones de los comentarios de distintos usuarios.

IA personalizada o de dominio específico

En resumen, se entrena a la IA para su uso en un nicho específico. Por ejemplo, en el sector de seguros, la IA está entrenada para identificar patrones de fraude y se encuentra ligada al procesamiento directo (STP, por sus siglas en inglés) y a las características de una compañía de seguros en particular: sus productos específicos, grupos objetivos, canales de distribución y procesos de reclamos. Esto permite determinar cómo puede integrarse mejor la IA a las operaciones comerciales de cada compañía de seguros en particular.
 
Además de estos tipos, existen decenas de tipos de IA actualmente disponibles y en desarrollo. Las compañías de seguros pueden utilizar estas tecnologías para mejorar y optimizar sus procesos de identificación de fraude y el análisis de riesgo.
 






 



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