machine learning

Tecnologías como el ‘big data’, el ‘machine learning’, las redes sociales y los dispositivos inteligentes permiten a las aseguradoras extraer información valiosa de fuentes antes imposibles.

En las empresas de seguros, el uso de métodos estadísticos y la recolección masiva de datos siempre han formado parte del negocio. Pero ahora pueden extraer información valiosa de fuentes antes imposibles. Todo gracias al análisis de datos avanzando, potenciado por tecnologías como el machine learning, las redes sociales, el cloud computing y los dispositivos inteligentes.

A la hora de emplear el big data en el negocio asegurador, se pueden recoger, por ejemplo, los siguientes tipos de datos:
– Datos biométricos que proporcionan las pulseras inteligentes destinadas al rendimiento deportivo.
– Datos sobre la geolocalización para observar la peligrosidad de las rutas que toma el asegurado.
– Los hábitos en internet de un cliente para diseñar productos específicos.
– Las reclamaciones fraudulentas anteriores para establecer modelos predictivos.

Su uso ha acarreado una serie de cambios a la hora de tomar decisiones en dos importantes ámbitos: el análisis y la tarificación de los riesgos y la detección del fraude.