El machine learning o aprendizaje automático es una de las disciplinas tecnológicas más de moda. En el mercado de seguros, además, esta tendencia está en alza. Según una encuesta global realizada por Earnix, un 54% de los casi 200 ejecutivos de las aseguradoras consultadas declararon usar machine learning para el modelado de análisis predictivos.

De acuerdo con la firma, de aquellas aseguradoras que utilizan esta tecnología, el 70% la usa en el modelado de riesgos, el 45% para crear modelos de demanda y un 36% en la detección de fraude.

Aunque la aplicación de esta tecnología en el sector aún es temprana, un 57% reveló que el machine learning ha hecho más certeros su modelos analíticos, llevándolos a decisiones asertivas a través de una mejor valoración del riesgo.

Este éxito, revela este documento, se debe principalmente «a la capacidad de esta tecnología para el análisis y manejo de datos, así como por la naturaleza misma de la industria aseguradora, basada en la valoración de números».

Detención del fraude

En el caso de la detección de fraude, se utiliza machine learning para el análisis de grandes cantidades de datos, a fin de encontrar conexiones y anomalías automáticamente con la intención de facilitar a los agentes de seguros la detección de reclamos fraudulentos. La IA es capaz de localizar patrones de comportamiento en reclamos similares a través del tiempo, así como evaluar la probabilidad estadística de un accidente y realizar conexiones difíciles para un agente humano.

Un ejemplo es la china Ping An, que implementó IA en sus servicios a través de una aplicación para smartphones que permite a sus clientes obtener un presupuesto al tomar fotografías de su vehículo en caso de verse envueltos en un percance automovilístico. Su aplicación provee una cotización a partir de las imágenes, las características del auto y la ubicación del accidente.