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INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y TECNOLOGÍA

¿Qué es el deep learning?

25 agosto 2021 · Por Irene Martínez

La transformación digital en la industria aseguradora es una gran noticia tanto para las aseguradoras como para los asegurados. Cada vez más, las compañías utilizan la Inteligencia Artificial, Inteligencia Visual y el deep learning para luchar contra el fraude y para aumentar su credibilidad.

La IA e IV podemos agruparlas dentro del machine learning, pero el deep learning es algo completamente diferente y un poco más complejo de entender para las aseguradoras.

Los fundamentos del deep learning 

¿Has oído alguna vez que los datos son el nuevo petróleo?  

Se refiere al hecho que, como el petróleo crudo, los datos brutos tienen poco valor comercial, se necesitan las estructuras y las capacidades para procesar y analizar los datos, para poder extraer conclusiones y respuestas.

Los macrodatos que se generan en las redes sociales, las plataformas de e-commerce, los servicios de streaming o la tecnología wearable se han convertido en un activo mucho más valioso que el propio dinero en la era digital. Sin embargo, a pesar de ser de fácil acceso a través de la nube, toda esta gran cantidad de datos no está estructurada y es casi imposible que las personas los organicemos. De hecho, podrían ser necesarias varias décadas de análisis humano para encontrar algo valioso, momento para el cual los datos ya habrían quedado obsoletos e irrelevantes.

El potencial que los macrodatos representan es demasiado valioso para que las empresas lo dejen escapar y ese es uno de los mayores desencadenantes de la actual revolución de la Inteligencia Artificial. Las aseguradoras pueden utilizar la IA para examinar la gran cantidad de datos disponibles mientras que el deep learning puede usar esos datos para crear patrones que pueden ser utilizados en las tomas de decisiones.   

El deep learning describe algoritmos que analizan datos con una estructura lógica parecida a como una persona formula conclusiones, pero a una escala mucho mayor y a un ritmo mucho más rápido.  

Para conseguir esto, el deep learning usa una estructura en capas de algoritmos llamada red neuronal artificial (RNA). El diseño de la RNA se inspira en la red neuronal biológica del cerebro humano, lo que le da mucha más capacidad comparada con el machine learning estándar.  

El reconocimiento de objetos, el reconocimiento de voz y la traducción de idiomas son solo algunas de las tareas que se realizan mediante el deep learning. 

¿Cuál es la diferencia entre el deep learning y el machine learning? 

El machine learning es una de las técnicas más populares de IA: un algoritmo autoadaptativo que mejora sus capacidades cuando recibe nuevos datos. Aunque los nombres «machine learning» y «deep learning» se usan a menudo indistintamente, en realidad son dos funciones diferentes.

Los algoritmos del deep learning representan una sofisticada y matemáticamente complicada evolución de los algoritmos del machine learning. El deep learning requiere mucha menos interacción humana que el machine learning estándar. Puede identificar, clasificar y procesar datos por sí solo. Dicho esto, hay que decir que el deep learning requiere una gran cantidad de datos para que tenga verdadero valor.

El deep learning también usa un nivel jerárquico de redes neuronales artificiales para realizar el proceso de machine learning. Así que, mientras que éste crea un análisis de datos de forma lineal, el enfoque jerárquico y casi humano de los sistemas de deep learning permite a la IA procesar los datos con un enfoque no lineal.

Esto puede parecer un detalle muy técnico, pero las tareas que el deep learning puede realizar deberían interesar a cualquiera que trabaje en el sector asegurador.

El impacto del deep learning para las aseguradoras y los asegurados

El deep learning ya se utiliza en muchos sectores diferentes y en una gran variedad de aplicaciones. Las aplicaciones que usan el reconocimiento de imagen (como las galerías de imágenes integrada en los iPhone) y las plataformas que ofrecen recomendaciones personalizadas (como las «Recomendaciones» de Amazon), ambas son ejemplos de deep learning. 

En el sector de las aseguradoras, el deep learning puede mejorar muchos de los procesos de las aseguradoras, ofreciendo una mejor experiencia a los asegurados.  Echemos un vistazo a algunas acciones que pueden optimizarse dentro del flujo de trabajo que el deep learning nos está ayudando a conseguir. 

Detección del fraude

En Bdeo hablamos mucho de IA y fraude, y con razón.  El fraude es una de las amenazas más importantes y crecientes para el sector asegurador, y por ello la IA es una de las mejores herramientas que tenemos para resolver este importante problema.

El deep  learning puede, de forma rápida, identificar señales de fraude al comparar cada dato nuevo con los datos de siniestros anteriores. Asimismo, si una reclamación parece legítima, el deep learning tiene el potencial para aprobar la reclamación en segundos.  

La mayoría de los fraudes de seguros se producen en la fase de reclamación, ya que el reclamante puede falsear o exagerar detalles claves. El deep learning puede ayudar a identificar estas inconsistencias al compararlas con reclamaciones parecidas y destacando lo que no parece encajar con los conjuntos de datos anteriores. 

La reducción del fraude es vital para volver a generar una relación entre aseguradoras y asegurados basada en la confianza. 

Gestión de siniestros

La gestión de siniestros es una de las tareas más arduas y repetitivas en el sector asegurador. Los métodos tradicionales implican evaluadores de reclamaciones que recopilan datos de forma manual, un proceso que puede durar días o incluso semanas. 

Mientras, la memoria del asegurado sobre un accidente puede volverse cada vez más borrosa, dificultando la difusión de los hechos en un posible intento de fraude para los evaluadores.

El deep learning acelera el proceso de la gestión de reclamaciones, al minimizar el riesgo de errores y obteniendo en menos tiempo las respuestas que los asegurados necesitan.

Satisfacción del cliente

Una reducción en el tiempo de la gestión de siniestros no es la única ventaja que se deriva del deep learning para los asegurados.

El momento de ofrecer servicios personalizados está más en auge que nunca, sin embargo, puede resultar complicado ofrecerlo a todos los asegurados y mantener, a su vez, unos costes bajos. Aquí es donde entran en juego los chatbots.

Los chatbots están conquistando cada vez más el sector del servicio de atención al cliente, ofreciendo experiencias rápidas y útiles sin la necesidad de que intervenga un agente específico. El deep learning mejora la interacción de los chatbots, desde el simple reconocimiento de palabras clave hasta complejas consultas de los clientes.

Inteligencia Artificial para los procesos de seguros

El futuro de los seguros ya está aquí, gracias a soluciones de Inteligencia Visual como la de Bdeo.  

Mientras que otras aseguradoras intentan ponerse al día y preparar ahora su plan de transformación digital, tú ya puedes empezar a simplificar muchos de los procesos de tu compañía mediante la automatización de la toma de decisiones. 

Lucha contra el fraude, mejora las relaciones con tus asegurados e incrementa tus márgenes con Bdeo.

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