Desarrollamos un componente para evaluar las habilidades de los empleados, comparar personas según sus perfiles de habilidades e identificar brechas de habilidades para obtener información útil de ellas. El proyecto completado permitió al cliente ahorrar alrededor 10.000 horas-hombre y permitió un compromiso interactivo con los perfiles de habilidades de sus empleados.
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.
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.
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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