
¿Qué es el Machine Learning en los Seguros de Auto?
El Machine Learning en los Seguros de Autos se trata de una nueva herramienta tecnolĂłgica que se comienza a implementar con fuerza entre las compañĂas aseguradoras, la cual tiene el propĂłsito de agilizar y automatizar de forma inteligente los procesos y servicios de estas organizaciones.
Este artículo contiene:
Se tratan de sistemas o algoritmos de aprendizaje automĂĄtico, los cuales son predictivos y pueden buscar y encontrar soluciones a las reclamaciones o problemas de los clientes respecto al servicio que tienen contratado.
De esta forma se garantiza cada vez una mejor experiencia de servicio, mĂĄs rĂĄpida y sin errores, la cual va aprendiendo dĂa a dĂa de las situaciones que suceden en cada tipo de siniestro.
ÂżBeneficios del Machine Learning en los Seguros de Autos?
- Influye a un mayor conocimiento que se darĂĄ directamente en las necesidades, gustos y hĂĄbitos para las compras de los clientes.
- MejorarĂĄ asĂ la relaciĂłn entre las aseguradoras con sus seguros de autos y el contacto que se le darĂĄ al cliente por medio de la comunicaciĂłn que se ocuparĂĄ como el canal de comunicaciĂłn.
- Esta serĂĄ una manera en que los seguros de autos por parte de las aseguradoras tomen al machine learning para predecir las tendencias y necesidades, ayudĂĄndose para el impulso de nuevos productos y servicios.
- Es una forma en que se desarrollarĂĄ el e-commerce de las aseguradoras, ademĂĄs de que esta se volverĂĄ una ciberseguridad que evitarĂĄ amenazas informĂĄticas entre muchas otras cosas.
- MejorarĂĄ y potencializarĂĄ la optimizaciĂłn para que el machine learning se convierta en una herramienta que ayude en sus procesos a las aseguradoras.
- Y por Ășltimo es el machine learning una forma en donde los seguros de autos se volverĂĄn mĂĄs competitivos, añadiendo valor a sus productos y servicios, ademĂĄs de optimizar todos sus sistemas y procesos de logĂstica.
ÂżDe quĂ© se trata la tecnologĂa Machine Learning?
Una de las tendencias mĂĄs destacadas es el machine learning, luego de que esta tecnologĂa consta de desarrollar e implementar sistemas que ayuden a un aprendizaje automĂĄtico o automatizado, se utiliza en el subcampo de las ciencias de la computaciĂłn, las cuales son una de las ramas mayormente visualizadas en la inteligencia artificial en donde el objetivo se centrarĂĄ en desarrollar tĂ©cnicas con las que se permita que las computadoras puedan aprender de forma concreta y que se trate de la creaciĂłn de programas que tengan la capacidad de generalizar los comportamientos a partir de una informaciĂłn suministrada en forma de ciertos ejemplos que sean Ăștiles para las empresas en sus tĂ©rminos tecnolĂłgicos.
Por otra parte el machine learning es una modalidad que se incluye en el åmbito sobre la inteligencia artificial, ademås de crear los sistemas que aprendan automåticamente de estas herramientas, identificando los datos con los cuales se aprendan sobre algoritmos que revisarån los datos y siendo capaces por la predicción en comportamientos futuros, ya que de manera automåtica machine learning se convertirå en un método en el que las måquinas recibirån todos los sistemas que les ayude a desarrollar y simplificar las labores de las empresas dentro de sus plataformas operativas.
Machine learning es por lo tanto una herramienta que se implementa asĂ con el objetivo de ser un proceso de inducciĂłn en los conocimientos, mientras que en muchas ocasiones serĂĄ ocupado para la actuaciĂłn del aprendizaje automĂĄtico que serĂĄ solapado o cubierto asĂ con las estadĂsticas computacionales, debido a que el machine learning se basa completamente hacia los anĂĄlisis de datos, sin embargo se tomarĂĄ tambiĂ©n el aprendizaje automĂĄtico que se centrarĂĄ tambiĂ©n hacia el estudio de la complejidad computacional de los problemas, por lo que una gran parte de la investigaciĂłn se realiza por aprendizajes automĂĄticos que se enfoquen al diseño de soluciones factibles a los problemas organizacionales, estructurando ademĂĄs el aprendizaje automĂĄtico se visualiza en automatizar algunas otras partes del mĂ©todo cientĂfico por medio de algoritmos eficientes.
Principales beneficios del Machine Learning
La realidad es que el machine learning es utilizado a fin de tener una amplia gama de aplicaciones, dentro de las cuales podrĂĄn implementarse tambiĂ©n sobre los motores de bĂșsqueda, junto a los diagnĂłsticos mĂ©dicos, detecciones de fraudes en el uso de las tarjetas de crĂ©dito, ademĂĄs de los anĂĄlisis en el mercado de valores, clasificaciones de secuencias de ADN, e incluso al reconocimiento del habla mientras que observarĂĄ tambiĂ©n los lenguajes escritos, juegos y mĂ©todos de robĂłtica.
Y es asĂ como en tĂ©rminos generales podemos decir que el machine learning se basa en sistemas de aprendizajes automĂĄticos en donde intentarĂĄn eliminar las necesidades de intuiciĂłn o por conocimientos expertos en procesos en anĂĄlisis de datos mientras que tratarĂĄn de establecer un marco de colaboraciĂłn entre el usuario con los sistemas computacionales. Junto a todo esto se incluye que incluso podrĂĄn eliminarse los procesos en donde la intuiciĂłn humana no podrĂĄ ser reemplazada en su totalidad, sin embargo el machine learning se encarga precisamente de poder cumplir hacia la prevenciĂłn de cualquier acontecimiento que ponga en riesgo la integridad de la empresa, seguido de los mĂ©todos con la manipulaciĂłn y a las caracterĂsticas de los mismos, por lo que sus sistemas se incluyen a fin de darle soluciĂłn a los inconvenientes que atenten contra la compañĂa.
Importancia del Machine Learning para las empresas.
En términos generales podemos decir que el machine learning es la forma en que se emplearån por las cantidades de datos que por su parte serån generados para que las empresas vean un incremento de forma exponencial, extrayendo una información valiosa que en ellos supondrå ventajas competitivas para que no existan riesgos, mientras que esta serå una plataforma la cual a su vez buscarå las oportunidades que suelen prestarse para la atención que se esté buscando.
Por su parte la tecnologĂa machine learning, siendo asequibles en forma asequible econĂłmica para cualquier tipo de empresa, permitiendo con esto que el machine learning sea una herramienta con la que se permitan hacer predicciones, viendo cĂłmo es que se generarĂĄn los modelos pertinentes.
ÂżCĂłmo se aplica el Machine Learning?
Y es asà como en tiempos reales la aplicación del machine learning serå una herramienta que puede ser utilizada para diversas actividades, mismas que estarån aprovechåndose para todos aquellos sectores que involucren las compras online, sin embargo es importante que puedas saber que esta es una técnica que se utiliza a fin de que se pudiera implementar como una forma de poder atender y aplicarse de manera eficiente a todos los campos en donde estos sean ocupados.
Por su parte los campos de aplicaciĂłn en donde se establecen las prĂĄcticas de los cuales dependerĂĄ el machine learning, comprenderĂĄ asĂ de los datos que estarĂĄn disponibles en las empresas y por lo tanto estos podrĂĄn acoplarse hacia aplicaciones como:
- SerĂĄ Ăștil para las detecciones de los fraudes en las transacciones, asĂ como a las predicciones de fallos en equipos tecnolĂłgicos, previendo que se puedan emplear para ser un tanto mĂĄs rentables como a los sectores de recursos humanos en las organizaciones.
- Seleccionarå también en los clientes potenciales se basarå sobre los comportamientos en las redes sociales en ciertas interacciones de la web, ademås que el machine learning sirve para las predicciones del tråfico urbano.
- Con machine learning se obtiene tambiĂ©n que las empresas sepan sobre los momentos especĂficos para publicar mensajes en plataformas como Twitter, asĂ como en las actualizaciones de Facebook o enviar newsletter.
- Y por Ășltimo es este un mĂ©todo por el cual se harĂĄn pre diagnĂłsticos mĂ©dicos que se basen en los sĂntomas del paciente. Junto a esto se podrĂĄn observar los comportamientos de una app mĂłvil para que pueda adaptarse a las costumbres y necesidades de cada usuario, mientras que las detecciones de intrusiones en donde una red verĂĄ por las comunicaciones de datos, asĂ como decidir un poco mĂĄs al interior de las empresas, ya que el machine learning influirĂĄ para todas estas acciones.
ÂżCĂłmo funciona el Machine Learning?
Entre otras cosa debemos hablar sobre el machine learning y cuål es la función concreta que lleva acabo este sistema que se desarrolla con el objetivo de otorgar la habilidad a los usuarios en sus computadoras o sistemas operativos a fin de que en estos de forma genérica se convierta en una herramienta que evolucionarå paulatinamente para que asà las empresas puedan obtener el resguardo pertinente acerca de los posibles riesgos que estén sujetos a experimentar en caso de no hacer una correcta o adecuada filtración de sus datos al momento de hacer un cruce.
Por lo tanto el machine learning se instala al dĂa a dĂa de las empresas con el objetivo de que esta sea utilizada como una tecnologĂa que estĂ© basada en aprendizajes automĂĄticos dentro de las cuales observe a la inteligencia artificial que se ocupa con la finalidad de poder interactuar con bots implementados para las herramientas de Facebook o por cualquier otra plataforma que utilice del E-commerce, junto a esto utilizarĂĄ tambiĂ©n de poder encontrar una traducciĂłn en idiomas y muchas otras cosas. En tĂ©rminos generales todo esto se desarrolla con machine learning a fin poder ser un programa informĂĄtico que funcionarĂĄ en el objetivo de poder aprender las necesidades, seguido de los datos y por esta razĂłn que el concepto se vincule directamente con el big data.
Tipos de Machine Learning.
- Aprendizaje supervisado: Es asà como el machine learning ocupa de diversas modalidades, entre ellas el aprendizaje supervisado, este acciona como una fase de entrenamiento en donde se introducirån todos los datos etiquetados, asà como volver que los sistemas puedan ser capaces de identificar cada uno de los problemas que pudieran llegar a atentar contra la integridad de la empresa, principalmente en términos tecnológicos.
- Aprendizaje no supervisado: Seguido encontramos el aprendizaje no supervisado, el cual en machine learning hace referencia a que no es necesaria una fase de entrenamiento, luego que en este caso la maquina serĂĄ capaz de comprender y encontrar patrones en la misma informaciĂłn de manera directa, por lo tanto se encargarĂĄ de segmentarla de forma correcta.
- Aprendizaje de refuerzo: Y por Ășltimo en esta modalidad el machine learning se mantendrĂĄ en un funcionamiento similar a lo que hace un ser humano, ya que funcionarĂĄ por las condicionantes operantes, basĂĄndose en un sistema que premie para que la maquina pueda dar un resultado positivo, evitando cualquier tipo de error.
- Un ejemplo de la utilizaciĂłn del machine learning es el Comparador de seguros de Ahorraseguros.mx al integrar comparar cientos de miles de autos. Los datos son utilizados para entender el comportamiento de los usuarios y de esta forma predecir la elecciĂłn dentro del sitio
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