Categoría: Machine Learning

¡En primer lugar, lo prometido es deuda! Continuamos con esta serie de artículos basados en las preguntas más relevantes e interesantes sobre el Aprendizaje automático.

¡Sin más, empecemos!

Estos son algunos de los algoritmos más populares del aprendizaje automático:

• Redes neuronales (neural networks).
• Árboles de decisión (Decision Trees).
• Redes probabilísticas (Probabilistic networks).
• Vecino más cercano (Nearest Neighbor).
• Máquinas de vectores de apoyo (Support vector machines).

También podemos encontramos algunas técnicas en el Machine learning:

¿Cuáles son las diferentes técnicas/enfoques de los algoritmos en el aprendizaje automático?

• Supervisado.
• No supervisado.
• Semi-supervisado.
• Por refuerzo.

¿Cuál es el enfoque estándar para dividir los datos en el aprendizaje supervisado?

Ciertamente el enfoque estándar del aprendizaje supervisado, consiste en dividir el conjunto de ejemplos en el conjunto de entrenamiento y el de prueba (también se puede mencionar el conjunto de validación).

¿Qué es el «conjunto de entrenamiento» y el «conjunto de prueba»?

1.En primer lugar, el conjunto de entrenamiento es un conjunto de ejemplos que se da al alumno.

2.Por último, el conjunto de prueba es utilizado para comprobar la exactitud de las hipótesis generadas por el alumno, y es el conjunto de ejemplos que se le ocultan al alumno.

¿Cuál es la función del «aprendizaje no supervisado»?

• Encontrar clusters de los datos.
• Conseguir representaciones de baja dimensión de los datos.
• Hallar direcciones interesantes en los datos.
• Detectar coordenadas y correlaciones interesantes.

Ejemplos de uso del ‘Aprendizaje Supervisado’

• Clasificaciones.
• Reconocimiento de imágenes.
• Reconocimiento del habla.
• Regresiones.
• Predicción de series temporales.

Finalmente, te dejamos cordialmente invitado a nuestro último artículo de esta serie tan interesante como lo ha sido el Machine learning y sus preguntas más relevantes.

Por esto, reafirmamos que el Machine learning es sumamente importante para LISA Insurtech y la calidad de sus procesos y servicios. Por ello te compartimos el acceso directo a nuestra DEMO web, donde podrás comprobar por ti mismo las capacidades de nuestra tecnología de vanguardia.

Tal y como lo vimos en el artículo anterior, el aprendizaje automático ha pasado a ser una oportunidad de revolución e innovación para la industria de los seguros. Es por ello que haciendo continuidad a esta serie especial de artículos, acá te va la parte número 2.

¿Empezamos?

¿Qué es un clasificador en el aprendizaje automático?

Se trata de un sistema que introduce un vector de valores de características discretas o continuas y emite un único valor discreto, la clase.

¿Qué es un perceptrón multicapa (MLP) en el aprendizaje automático?

Es una clase de red neuronal artificial de alimentación. Un MLP consta de al menos tres capas de nodos: una capa de entrada, una capa oculta y una capa de salida. 

A excepción de los nodos de entrada, cada nodo es una neurona que utiliza una función de activación no lineal. El MLP utiliza una técnica de aprendizaje supervisado llamada retropropagación para el entrenamiento. 

Es así como sus múltiples capas y su activación no lineal pueden distinguir datos que no son linealmente separables.

¿Qué es la retropropagación?

Es un algoritmo ampliamente utilizado para el entrenamiento de redes neuronales feedforward (La red neuronal prealimentada fue la primera y más sencilla forma de red neuronal artificial ideada), el cual calcula el gradiente de la función de pérdida con respecto a los pesos de la red para una única entrada-salida, actualizando los pesos para minimizar la pérdida (descenso de gradiente).

¿Por qué utilizar una red nueral convolucional en lugar de una MLP cuando se trata de imágenes?

Red neuronal convolucional (CNN): la favorita actual de los algoritmos de visión por ordenador: 

-Los pesos son más pequeños (compartidos y con menos desperdicio).

-Es más fácil de entrenar que el MLP (computacionalmente más barato).

-Puede ser más profunda, porque las capas están conectadas de forma dispersa en lugar de estar totalmente conectadas.

¿Qué es el aprendizaje automático inductivo?

El aprendizaje automático inductivo implica el proceso de aprendizaje. Por ejemplo, en el que un sistema, a partir de un conjunto de instancias observadas, intenta inducir una regla general.

¿Cuáles son los algoritmos más populares del aprendizaje automático y sus enfoques? ¿Y de qué van los conjuntos de prueba y entrenamiento?

¡Conoce esto y mucho más en nuestro próximo artículo!

La inteligencia artificial y el Machine learning han sido tecnologías por las que muchas empresas han apostado. De hecho son complejas pero nos ofrecen una gran cantidad de beneficios.

En una serie de 4 artículos, hemos recopilado las preguntas más relevantes sobre el Machine learning. 

¿Te parece si empezamos?

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es una rama de la informática que se ocupa de la programación de sistemas para aprender automáticamente y mejorar con la experiencia. 

Por ejemplo: Los robots se programan para que puedan realizar tareas al basarse en los datos que recogen de los sensores. Los programas aprenden automáticamente a partir de los datos.

¿Qué es el sobreajuste en el aprendizaje automático?

En el aprendizaje automático, cuando un modelo estadístico describe es bueno en la predicción de muestras vistas, pero tiene un rendimiento muy pobre en muestras no vistas. 

El modelo muestra un rendimiento pobre que ha sido sobreajustado.

¿Por qué se produce el sobreajuste?

La posibilidad de que se produzca un sobreajuste, se debe a que los criterios utilizados para entrenar el modelo, no son los mismos que fueron usados para juzgar la eficacia de un modelo.

Es posible que se haya olvidado dejar suficientes muestras para probar el poder de generalización del modelo sobre muestras no vistas.

¿Cómo se puede evitar el sobreajuste?

Al utilizar muchos datos se puede evitar el sobreajuste, el cual se produce relativamente cuando se tiene un conjunto de datos pequeños y se intenta aprender de él. Pero si tienes una base de datos pequeña y te ves obligado a elaborar un modelo basado en ella, se puede utilizar una técnica conocida como validación cruzada.

En este método, el conjunto de datos se divide en dos secciones, los conjuntos de datos de prueba y los de entrenamiento. El primero probará el modelo mientras que, el segundo, los puntos de datos llegarán al modelo.

En esta técnica, se suele dar a un modelo, un conjunto de datos conocidos sobre los que se ejecuta el entrenamiento (conjunto de datos de entrenamiento), y un conjunto de datos desconocidos contra los que se prueba el modelo.

La idea de la validación cruzada es definir un conjunto de datos para «probar» el modelo en la fase de entrenamiento.

Contar con tecnología como el Machine learning siempre será una oportunidad de innovación por parte de las empresas aseguradoras. Es por ello que, así como este, te traeremos en los próximos días, una serie de artículos donde desarrollaremos todo el tema.

¡No puedes perdértelo!

Como lo vimos en nuestro artículo pasado, los datos que perciben las industria aseguradoras, deben recopilarse diariamente y así sacar provecho de ellos gracias a la analítica de datos.

Estos ofrecen a la industria de los seguros, decisiones basadas en dichos datos, más efectividad y menos costos, retención y captura de clientes, entre otros.

Acá te mostramos otros aportes de la analítica de datos en los seguros, ¡porque lo prometido es deuda!

Digitalización: agilidad y rapidez

Primero, las aseguradoras que cuentan con negocios digitales gracias a la ayuda de las insurtech, son capaces de simplificar el proceso de compras de pólizas y reclamos de siniestros. Esto permite una experiencia fácil, veloz y muy satisfactoria.

Por lo tanto para poder avanzar e innovarse en este mundo tan cambiante y rápido que hemos estado viviendo, las aseguradoras tradicionales tendrán que adaptarse a las tendencias digitales:

-Mejorando la experiencia del cliente.

-Diseñando los procesos desde su perspectiva.

Con todo esto podemos hablar de una traducción en una optimización de procesos administrativos para ofrecer una gestión de siniestros más rápida, tanto de gestores como de intermediarios y clientes.

Un ejemplo de cómo las aseguradoras buscan responder a las necesidades de sus clientes, es la incorporación de  chatbots y aplicaciones móviles. Esto les permite la autogestión de forma inmediata. 

El reto está en que las aseguradoras deben encontrar un equilibrio entre:

-Darle al asegurado la libertad de gestionar en línea lo que desea.

-Brindarle la dirección, el asesoramiento y el soporte adecuados en tiempo real. 

Inteligencia Artificial y Machine Learning en pro del sector asegurador

Según el artículo de 7puentes.com, las técnicas que tienen aplicación en el sector asegurador son:

• Compliance: Las técnicas de Machine Learning hallan patrones de comportamiento que permiten el conocimiento de los clientes, facilitando la oferta de servicios individuales.

Por lo tanto, es así como podemos adelantarnos a las necesidades de un cliente y detectar de manera automática las situaciones de insatisfacción que pueden convertirse en futuros reclamos.

• Eficiencia: La detección temprana de reclamos es fundamental para que el cliente renueve la confianza con la compañía. La IA aprende de las experiencias pasadas, así podrá ofrecer una respuesta más adecuada a cada caso.
• Gestión: Las  herramientas de Machine Learning  aportan datos de entrenamiento para detectar el ciclo de vida del cliente (Lifetime Value), y, luego, actuar en consecuencia: Next Best Action, Next Best Offer.
• Negocio: De forma todavía más significativa, el aprendizaje automático ayuda a predecir los riesgos de siniestralidad, solucionando uno de los aspectos que más le preocupa al sector.
• Competitividad: Las mejoras, los ahorros en los costos y la mayor eficiencia significan una mayor ventaja competitiva.
• Fidelización: El aumento en la velocidad de respuesta y el acierto en la resolución de incidencias repercute en un mayor número de clientes satisfechos.

Finalmente…

Podemos recalcar que uno de los activos más importantes para la industria de los seguros es su información y cómo se entiende mediante la analítica de datos.

Con ello podemos analizar, entender y llevar a cabo planes para ofrecer mejores productos, servicios y una atención personalizada a cada uno de los clientes.

Entender que las industrias van cambiando con la avalancha tecnológica actual, nos obliga a movernos rápidamente para así estar a la altura de lo que nuestros antiguos y nuevos clientes desean.

LISA Insurtech cuenta con la experiencia necesaria para acompañar a las compañías de seguros tradicionales en su Transformación digital.

Velamos por potenciar la analítica de datos. Así logramos la fidelización con los clientes, mantenemos una comunicación constante e inmediata y garantizamos un proceso de liquidación más ágil gracias a la tecnología.

Antes de profundizar en uno de los temas más relevantes de la actualidad, es necesario establecer como primer punto la diferencia entre Machine learning (ML) y Deep learning (DL) y su influencia en la insurtech.

Por un lado, el Machine learning o aprendizaje de máquinas, es una disciplina de la Inteligencia artificial que utiliza fórmulas matemáticas y árboles de decisión para identificar patrones complejos y aprender de manera automática.

Por otro lado, el Deep learning o aprendizaje profundo, forma parte de la IA y esta funciona a través de redes neuronales que trabajan de manera similar a la del cerebro humano.

Ambas formas de la IA hacen referencia a dos tecnologías capaces de aprender por si solas e emitan la forma de aprender del ser humano, sin embargo, ambas utilizan algoritmos distintos.

El uso de las tecnologías anteriormente explicadas es de suma importancia para la insurtech (sector que agrupa las empresas de seguro tradicionales, empresas tecnológicas y las startups) ya que gracias a esto se le podrá ofrecer a los clientes un producto o servicio acorde a sus necesidades, automatizando procesos, validando solicitudes y solicitando informaciones para llevar a cabo procesos de liquidaciones, entre otras.

Es indiscutible que las empresas de seguros se han estancado en su sistema tradicional, apostando escasamente por un cambio, pero reafirmamos la importancia de intentar llevarlo a cabo, esto marcará innovación y competencia frente a las demás aseguradoras.

En LISA Insurtech, aplicamos tecnología de vanguardia en cada uno de los procesos tradicionales de la industria de seguros. La aplicación de inteligencia artificial y machine learning, nos permite revolucionar la industria reduciendo sus costos operacionales y disminuyendo sus tiempos de liquidación. ¿Quieres saber más sobre LISA? Comunicate con nosotros haciendo click acá

Actualmente, el 84% de las grandes empresas emplean Inteligencia Artificial, y se estima que pronto todas las compañías adoptarán Machine Learning como medio para optimizar la experiencia del usuario (UX). En LISA Insurtech hemos asumido el desafío de mejorar la UX de nuestros clientes y sus asegurados, a través del despliegue de tecnologías de avanzada.

Beneficios de invertir en Inteligencia Artificial y Machine Learning

Según un estudio realizado por Tata Consultancy Services (TCS), las compañías que ya invirtieron en Inteligencia Artificial han aumentado sus beneficios en un 25% y han reducido sus costos en un 20%.

¿Cómo mejora el Machine Learning la experiencia del usuario?

Machine Learning es una aplicación de IA que permite a los sistemas aprender y mejorar la experiencia de forma automática sin tener que ser programados. Uno de sus grandes objetivos es conocer en detalle el comportamiento de los usuarios para poder mejorar su experiencia.

Las ventajas del Machine Learning en la detección de necesidades y comportamientos

Los sistemas de recomendación basados en algoritmos de Machine Learning son beneficiosos para los usuarios y en la industria de seguros permiten pronosticar su tasa de deserción, fraude, intención de compra y más. Además, los análisis predictivos nos ayudan a entender mejor las necesidades de los usuarios, permitiendo desarrollar productos y servicios personalizados.

Machine Learning en tiempo real y aprendizaje a partir de resultados

El Machine Learning permite realizar cambios en tiempo real en las acciones de los asegurados y adelantarse a sus necesidades. Aprender de los resultados nos permitirá crecer y desarrollar habilidades que nos beneficiarán en el futuro.

Planificación de recursos y personalización de comunicaciones

Gracias al Machine Learning, podemos planificar los recursos de la empresa, desarrollar sistemas predictivos sobre el comportamiento de los clientes y personalizar las comunicaciones, generando un mayor valor en los usuarios.

Integra Machine Learning para mejorar tu empresa

¿Qué esperas para integrar el Machine Learning a tu empresa y aumentar tus beneficios y reducir tus costos? En LISA utilizamos ésta y otras tecnologías de alto nivel para aportar valor a la industria, gracias a estas herramientas disminuimos en un 60% el costo operativo de manejo de siniestros. ¿Quieres saber más? ¡Contáctanos!