Las 5 mejores aplicaciones de seguro para el aprendizaje automático

El aprendizaje automático es una revolución para los seguros

Como compañía de seguros, la retención es lo más importante. Conservar a un cliente satisfecho es mucho más fácil que convertir un nuevo cliente potencial en un cliente.

El método más probado y verdadero para retener a los clientes de seguros es ofrecer mejores tarifas que las de la competencia. Sin embargo, los precios de los seguros requieren una comprensión profunda y compleja del riesgo.

En el pasado, la falta de tecnología dificultaba esta tarea. Las compañías de seguros estaban desconectadas de sus fuentes de datos más poderosas. Al no poder procesar los enormes volúmenes de datos a los que tienen acceso, dejaron información valiosa sobre la mesa.

Ahora, más que nunca, este es el caso. Los datos telemáticos en tiempo real proporcionan información sobre la velocidad del conductor, las condiciones de la carretera, los datos de movimiento y las previsiones meteorológicas. La puntuación de riesgo ambiental es complicada, sí, pero gracias al aprendizaje automático, es posible obtener información poderosa y revolucionaria.

Así que, en lugar de agrupar a todos los conductores en grupos genéricos (edad, sexo, etc.) y fijar el precio de su prima de forma única para todos, opte por la tecnología. Echemos un vistazo a las mejores aplicaciones de seguros para el aprendizaje automático.

Soluciones a medida para los clientes

Las aseguradoras ahora pueden ofrecer una prima de seguro más personalizada, gracias a sofisticados algoritmos de aprendizaje automático. Por ejemplo, una de las aplicaciones de los seguros para el aprendizaje automático es que puede ayudar a las aseguradoras a comprender mejor los patrones climáticos cambiantes. Esto se logra mediante el análisis de los datos meteorológicos históricos y las predicciones climáticas futuras.

Otra forma es analizar los datos personales de los vehículos. Las compañías de seguros pueden ver si los conductores practican o no una conducta de conducción segura con la ayuda del aprendizaje automático. A partir de los datos recopilados, las aseguradoras pueden evaluar con mayor precisión la puntuación de riesgo del conductor. Como resultado, las aseguradoras pueden ofrecer primas más bajas a los conductores que demuestren un comportamiento de conducción seguro..

Estas son solo algunas de las aplicaciones de seguro ambiental para el aprendizaje automático.

Predicción de patrones de comportamiento humano y elaboración de perfiles

Es una idea popular que el comportamiento humano puede ser espontáneo, pero según un estudio reciente realizado por científicos de redes de la Universidad Northeastern, el comportamiento humano es 93 por ciento predecible. Esto puede utilizarse en beneficio de las aseguradoras.

El aprendizaje automático puede ayudarnos no solo a establecer patrones para los perfiles de conducción individuales, sino también para grupos de conductores y flotas. A partir de aquí, podemos descubrir los factores subyacentes que influyen en estos patrones. Al analizar datos sobre grupos de conductores, el aprendizaje automático puede ayudar a las aseguradoras a encontrar tendencias de comportamiento que son difíciles de procesar manualmente debido a la gran cantidad de datos disponibles y a las capacidades computacionales.

Cuando se trata de personas, las solicitudes de seguro para el aprendizaje automático muestran que los humanos son más complejos que solo su edad, género y el automóvil que conducen. Hay muchos otros factores únicos que pueden contribuir al nivel de riesgo que corre un conductor cuando está en la carretera. Estos incluyen el comportamiento pasado, los datos ambientales y los datos de seguros. Estos datos únicos de los conductores se pueden procesar mediante el aprendizaje automático y generar una puntuación mucho más precisa que la que se puede obtener con la elaboración de perfiles genéricos.

Comprender las amenazas y el comportamiento del tráfico

El tráfico es complejo. Son muchos los factores que influyen en los distintos patrones de tráfico, como la ubicación, la hora del día, el número de coches en circulación, etc. Esto dificulta que los seres humanos comprendan cómo las condiciones del tráfico influyen plenamente en las puntuaciones de riesgo al conducir.

Por ejemplo, puede pensar que la mayoría de las muertes por accidentes de tránsito ocurren en áreas urbanas porque hay muchos más automóviles en un área condensada. En realidad, la mayoría de las muertes por accidentes de tránsito ocurren en áreas rurales, aunque de manera significativa menos la gente vive allí. Muchas personas tienen esta idea errónea porque el riesgo no es unidimensional.

Tener la capacidad de analizar las complejidades de los patrones de tráfico y las áreas de alto riesgo donde suelen ocurrir accidentes es otra de las principales aplicaciones de seguro para el aprendizaje automático. Por lo tanto, si un conductor normalmente se desplaza a una zona con un alto riesgo de accidentes, junto con condiciones ambientales desfavorables (como lluvias, nieve y tormentas), es probable que su puntuación de riesgo sea más alta y se le deba fijar el precio correspondiente.

Y no olvide que estas aplicaciones de seguro para el aprendizaje automático no solo ayudan a fijar el precio de las primas con mayor precisión. También ayudan a salvar vidas.

Detección de fraude

Las reclamaciones fraudulentas son uno de los desafíos más críticos de la industria de los seguros. Si bien siempre interviene un elemento humano a la hora de evaluar los daños y las reclamaciones, la detección del fraude es una de las mejores aplicaciones de seguros para el aprendizaje automático.

Al utilizar algoritmos de aprendizaje automático de última generación, tiene la capacidad de detectar patrones y comportamientos dudosos en los datos de reclamaciones de los clientes. De este modo, estos actores maliciosos pueden detectarse sin obstaculizar las reclamaciones genuinas. Con este conocimiento, en última instancia, puede reducir las primas y posicionarse de manera más competitiva en el mercado.

Comprensión de las condiciones basadas en eventos

No todos los días hay el mismo patrón de tráfico. La mayoría de la gente sabe que las 5 de la tarde de lunes a viernes son las horas pico. Pero, ¿qué pasa con los eventos puntuales?

¿Quizás el partido por el campeonato estatal local termine a las 9 p.m.? ¿O qué hay del desfile anual que cierra Main Street por un día? El tráfico del Día de Acción de Gracias es impredecible hora tras hora. Lo mismo ocurre cuando las carreteras realmente abre en Nochevieja.

Todos estos son factores independientes basados en eventos que pueden afectar en gran medida la puntuación de riesgo de una persona mientras conduce. Todas estas amenazas contienen datos que pueden analizarse para encontrar tendencias y patrones que puedan ayudar a los conductores a evitar situaciones de riesgo, lo que constituye otra fantástica aplicación de seguro para el aprendizaje automático.

Todo en aras de la seguridad y la vigilancia

Estas principales aplicaciones aseguradoras del aprendizaje automático están diseñadas para reducir el riesgo de conducir y detectar conductas fraudulentas. Si se usaran, podríamos reducir significativamente nuestro riesgo en la carretera. Esto permitiría a las aseguradoras reducir sus tarifas y aumentar las ganancias. Los conductores no solo estarían más satisfechos con un seguro más barato, sino que las aseguradoras podrían obtener mayores ganancias con menores pérdidas.

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