Machine Learning para el Mercado Asegurador

En un entorno de cambio constante, las empresas de las diferentes industrias se encuentran en la búsqueda de nuevas herramientas para sobresalir en el mercado. El sector asegurador no es una excepción ante esta ola de innovación, por lo que las aseguradoras han incorporado el Machine Learning como una variable en su ecuación para adaptarse al cambio.

A través de algoritmos, el Machine Learning analiza millones de datos que pueden tener relaciones no lineales, descubriendo patrones y permitiendo realizar predicciones de manera eficiente (La Vanguardia, 2018). Como su nombre lo indica, este campo de la Inteligencia Artificial permite que las máquinas “aprendan” de manera autónoma, a partir del análisis de millones de datos previamente encontrados y categorizados.

En el mercado asegurador, el Machine Learning utiliza los datos como un activo valioso dentro de algunas áreas:

• En la valoración de daños, se utiliza el “Deep Learning”, que es una rama del Machine Learning basada redes neuronales artificiales. Estas redes funcionan analizando la información por capas y múltiples etapas sucesivas para reconocer interacciones complejas entre los datos. Es decir, es un sistema que trata de imitar el funcionamiento de las neuronas y de los mecanismos básicos del cerebro en cuanto aprendizaje, permitiendo que según la profundidad de la red o del número de capas, se obtenga un mayor nivel de abstracción de información, al igual que mayor profundidad en la cantidad de datos asimilada, lo cual minimiza el número de errores (IIC, 2021). Por ejemplo, en el caso de la contratación de una póliza para vehículos, el Deep Learning ha agilizado el proceso de inspección, utilizando una herramienta de verificación de daños por imagen, la cual evalúa el estado del vehículo sin peritaje previo a la contratación de la póliza. Los datos de calidad, que incluyen fotografías de miles de automotores que han sido procesados y categorizados, permiten afinar los resultados y diferenciar entre una mancha o un daño en el chasis del vehículo (Mapfre, 2021).
• Reducción de la siniestralidad a través de la predicción del riesgo. El desarrollo de aplicaciones como “Cloudera Enterprise 6”, que es una plataforma de Machine Learning, ha permitido a la empresa Octo Telematics (compañía líder en telemática para aseguradores) efectuar predicciones sobre el riesgo del conductor mediante el análisis de 186 billones de kilómetros de conducción conectados con la tecnología de la aplicación. La compañía logra crear modelos de riesgo para cientos de aseguradoras a nivel mundial, optimizando sus tarifas y creando predicciones robustas basadas en billones de datos de información sobre comportamiento, siniestros y fraudes, permitiendo con ello pronosticar hábitos de conducción y minimizar riesgos de sus clientes (Revista Cloud Computing, 2018).

En el caso de Mapfre, que es una de las empresas de seguros que está utilizando Machine Learning en España, hace uso de esta tecnología para conocer los hábitos de los conductores que contratan sus servicios, y, mediante estímulos positivos, educar en comportamientos seguros que permitan la reducción de la siniestralidad (Mapfre, 2021).

• En el ámbito de la salud, el Machine Learning está dotado de herramientas informáticas que permiten procesar los datos de información sanitaria (procedentes de hábitos conductuales e historias clínicas). Mediante estas herramientas, se pueden tomar acciones relacionadas con la atención y gestión de la salud, que van desde diagnósticos hasta la predicción de datos sobre enfermedades específicas o sobre la efectividad que un tratamiento podría tener en el perfil de un paciente determinado (Elsevier, 2018). En el caso del mercado de asistencia médica, se está empleando esta herramienta para predecir los costos asociados con cada cliente y, en base en ello, generar mayor variedad de productos y mayor precisión en las tarifas de sus pólizas.

Como se ha analizado, el Machine Learning es una de las herramientas que hace posible el uso de los datos como un importante recurso generador de valor en la actualidad. Varias compañías aseguradoras alrededor del mundo ya se encuentran aplicándolo. De manera concreta, en Ecuador se está comenzando a observar una apertura hacia el Big Data y Machine Learning como instrumentos analíticos y prospectivos a la hora de establecer planes y estudios para sus clientes; sin embargo, aún existen diferentes aplicaciones que podrían ser implementadas en todas las áreas del mercado asegurador.

Referencias:

Elsevier. (2018).¿Qué es el machine learning? Recuperado el 2 de septiembre de 2021 de https://www.elsevier.com/es-es/connect/ehealth/que-es-el-machine-learning-salud-digital

Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC) de la Universidad Autónoma de Madrid. (2021). Machine Learning & Deep Learning. Los sistemas de IA aprenden de tus datos. Recuperado el 8 de septiembre de 2021 de https://www.iic.uam.es/inteligencia-artificial/machine-learning-deep-learning/

La Vanguardia.(2018). La Inteligencia Artificial y el Machine Learning revolucionarán los seguros. Recuperado el 2 de septiembre de 2021 de https://www.lavanguardia.com/seguros/empresa/20180618/462106124231/la-inteligencia-artificial-y-el-machine-learning-revolucionaran-los-seguros.html

Mapfre.(2021). Inteligencia Artificial. El futuro es ahora. Recuperado el 2 de septiembre del 2021 de https://www.mapfre.com/actualidad/innovacion/inteligencia-artificial-futuro/

Revista Cloud Computing (2018). 100 aseguradoras utilizan el machine learning para crear modelos de riesgo en seguros de coches. Recuperado el 3 de septiembre del 2021 de https://www.revistacloudcomputing.com/2018/03/100-aseguradoras-utilizan-el-machine-learning-para-crear-modelos-de-riesgo-en-seguros-de-coches/

Palabras Recurrentes: Machine Learning, Mercado Asegurador, Análisis de datos, innovación.

Autor: Erika Alberca, Analista de Consultoría.