Inteligencia artificial en Seguros

La experiencia práctica y los antecedentes teóricos nos permiten representar adecuadamente varios tipos de datos heterogéneos en conjuntos de datos de aprendizaje automático listos para usar. Perfeccionamos el arte de la ingeniería de características para datos de series temporales, transacciones financieras, información espaciotemporal, patrones de comportamiento y mucho más. Un modelo de puntuación de riesgos de alta calidad es uno de los factores clave de éxito en la gestión de riesgos. Nuestros científicos de datos de nivel doctorado en Machine Learning pueden entrenar y validar adecuadamente un modelo de puntuación de riesgo que tendrá una visión integral del asegurado.

¿Está buscando un mayor número de clientes y está dispuesto a asumir más riesgos o, más bien, a evitarlos y optimizar la rentabilidad con otros medios, por ejemplo aumentando la prima? Todas estas preguntas relevantes para suscripción, finanzas y marketing se pueden responder con la ayuda de la ciencia de datos mediante un algoritmo de optimización para mejorar aún más la economía unitaria de su negocio.

Debido a la gran cantidad de variables y la complejidad detrás de los algoritmos modernos de aprendizaje automático, es difícil interpretar el razonamiento y las decisiones tomadas por los modelos de aprendizaje automático. AI Superior puede ayudar a superar este problema. Podemos proporcionar una herramienta que brinde una explicación para toda la población o para un cliente individual. Trabajamos con una amplia variedad de métodos, por nombrar algunos: redes neuronales, aumento de gradiente, bosque aleatorio.

Para comprender los patrones de comportamiento de sus clientes y los riesgos asociados con ellos, AI Superior ofrece un paquete de análisis de comportamiento. Basado en sofisticados modelos de aprendizaje automático, le permite obtener conocimientos más profundos sobre el comportamiento de sus clientes, segmentarlos en función de su asignación a un grupo de riesgo particular y tomar acciones relevantes. Un ejemplo típico de aplicación de dicho análisis es una puntuación del estilo de conducción en la que se analiza el comportamiento de cada conductor para obtener perfiles de conducción y el riesgo de accidente asociado a ellos. Este análisis requiere datos telemáticos obtenidos de un sensor instalado o de un teléfono inteligente. Alternativamente,…

AI Superior ayuda a mejorar el poder predictivo de sus modelos proporcionando servicios de enriquecimiento de datos. Incluye módulos de enriquecimiento y fusión de datos que permiten recopilar, fusionar y optimizar diversos datos heterogéneos para sus aplicaciones de IA. Esto permite muchos casos de uso, tales como: Generación de índices de riesgo geoespaciales para explorar distritos y regiones en el mapa y consumir datos demográficos, estadísticas gubernamentales, información pública y conocimientos relacionados con la infraestructura. Datos basados en imágenes satelitales para la evaluación de peligros de propiedades, por ejemplo, árboles caídos o predicción de inundaciones, predicción de crisis y otros.