Para una compañía de seguros especializada que opera en el ámbito médico/salud, desarrollamos una predicción modelo basado en aprendizaje automático para estimar el riesgo de una pérdida económica. El modelo de aprendizaje automático se basa en redes neuronales y se construye consumiendo datos médicos históricos durante cinco años consecutivos. El modelo desarrollado superó significativamente los enfoques estadísticos. Con este modelo, el cliente pudo optimizar sus políticas de precios lo que resultó en importantes ahorros.
Cómo la Inteligencia Artificial puede ayudar con la Gestión de Riesgos
Resumen
Desafío
La compañía de seguros que operaba en el ámbito médico/sanitario se enfrentaba al desafío del desarrollo de políticas de precios. Para ellos, era importante comprender los riesgos relacionados con un paciente en particular y ajustar los modelos de política de precios en consecuencia. A cambio, el cliente esperaba obtener ahorros considerables.
Solución de AI Superior
Construimos una aplicación basada en un modelo de aprendizaje automático predecir las probabilidades de una enfermedad particular de acuerdo con muchas características y parámetros de entrada, incluido el historial médico. Para ello entrenamos a un modelo de aprendizaje profundo eso era abordar efectivamente desafíos intrínsecos como el desequilibrio de clases. Además, creamos un marco de validación para comparar objetivamente múltiples enfoques y garantizar que el modelo creado superara significativamente a otros.
Resultado e implicaciones
La solución de ciencia de datos desarrollada superó significativamente a los modelos de referencia basados en estadísticas. El resultado del modelo se utilizó para optimizar la política de precios para aumentar los ingresos y gestionar mejor los riesgos.
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