¿Sabe usted que es Machine Learning?

Machine learning (o aprendizaje automático) hace referencia a un conjunto de técnicas de aprendizaje estadístico para identificar patrones en un conjunto de datos de manera automática. 

En este sentido, machine learning es “el estudio de algoritmos informáticos que mejoran automáticamente a través de la experiencia”

Modelos utilizados:

Los modelos geométricos, son conocidos como modelos gráficos, representado como líneas polígonas, circunferencias o cualquier figura geométrica, construidos en el espacio de instancias y que pueden tener una, dos o múltiples dimensiones, se construyen utilizando las computadoras.

-Los modelos probabilísticos o estadístico, utilizando los datos recaudados, que intentan determinar la distribución de probabilidades para deducir un evento que se supone aleatorio.

-Los modelos lógicos, que transforman y expresan las probabilidades en reglas organizadas en forma de árboles de decisión.

- Los modelos citados, permiten al proceso de Machine learning, realizar un proceso de inteligencia de negocios para lograr una ventaja competitiva en el mercado.

Algunas aplicaciones del Machine Learning en la vida real son:

- Detección de los fraudes en las transacciones, así como a las predicciones de fallos en equipos tecnológicos.

- Seleccionar a los clientes potenciales, basado en los comportamientos en las redes sociales, en ciertas interacciones de la web. 

- Las empresas saben sobre los momentos específicos para publicar mensajes en plataformas como Twitter, así como en las actualizaciones de Facebook o enviar newsletter.

La industria de seguros, ante los desafíos constantes, se han visto obligada a duplicar sus esfuerzos para responder a los estragos del COVID-19, así como a otros eventos que amparan las pólizas de sus clientes. Su rol de pagadores de siniestros y prestadores de servicio, así como administradores de capital, se ha elevado exponencialmente.

A su misión de proteger la salud y seguridad de sus colaboradores y socios, atender los requerimientos de sus clientes y mantener la rentabilidad, se suma el protegerse de los potenciales fraudes de los que pueden ser víctimas.

La Asociación Mexicana de Instituciones de Seguros (AMIS) reporta que las aseguradoras son víctimas de fraude con bastante frecuencia: anualmente se detectan entre 300 y 400 casos de reclamaciones fraudulentas al año en los ramos de vida, gastos médicos mayores y daños. Este organismo estima que el 10% del pago de siniestros son fraudes, lo que representa pérdidas superiores a los $13,000 millones de pesos.

Esta situación se agrava en el contexto de la pandemia, la cual es aprovechada por hackers y defraudadores para crear mecanismos mucho más sofisticados y convincentes. Ya sea mediante el robo de identidad, extracción de información, ataques mediante software malicioso o técnicas de ingeniería social, estos individuos aprovecharán cualquier brecha para lograr su cometido.

De hecho, el fraude por desempleo se agravó durante el año pasado. De acuerdo con el Departamento del Trabajo de Estados Unidos, el fraude por pago de seguro de desempleo ha significado pérdidas por $6,000 millones de dólares en 2020. Por otra parte, una de cada cuatro personas es víctima de una brecha de datos donde su identidad es robada.

El uso eficiente y efectivo de los datos es fundamental para afrontar muchos de los retos que estas organizaciones enfrentan, como mejorar la experiencia del cliente, establecer precios de manera más precisa y competitiva, combatir el fraude y gestionar el riesgo y el capital.

Las aseguradoras utilizan técnicas de aprendizaje automático (machine learning) que identifican las transacciones relacionadas con seguros que tienen el potencial de ser fraudulentas.

A partir del análisis exhaustivo de los cambios e inconsistencias en los patrones de comportamiento de los clientes, el machine learning y agentes inteligentes son capaces de predecir las transacciones fraudulentas en tiempo real. Al mismo tiempo, reducen la tasa de positivos falsos, lo que redunda en la satisfacción de los asegurados, la protección de los ingresos y la reducción de los costos.

Desde la perspectiva de la ciberseguridad, las empresas del sector necesitan detectar en tiempo real intrusiones, proteger la privacidad, ofrecer defensa proactiva, identificar comportamientos anómalos y detectar amenazas sofisticadas.

En este sentido, el machine learning permite  el análisis y la toma de decisiones para una rápida detección y contención de los ataques informáticos. Asimismo, se aprovecha también para desarrollar sistemas que se adaptan automáticamente y permiten automatizar la respuesta a las ciberamenazas.

De igual forma, el aprendizaje automático, se está aprovechando en la industria para acelerar el desarrollo de modelos de tarifas más precisos y crear propuestas innovadoras para el mercado que permitan capitalizar nuevas fuentes de datos tanto internas como externas. De este modo, las empresas de seguros pueden responder rápidamente a los cambios en los comportamientos y preferencias de los clientes, al igual que a las estrategias de precios de sus competidores, elevando así las tasas de conversión y de renovación.

En conclusión, la industria aseguradora puede tener acceso a las herramientas que le ayudarán a automatizar procesos, prevenir el fraude y obtener la protección que necesita para operar en un mercado que cambia constantemente, y en el que también predomina la incertidumbre.