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Seguros

¿Sabías que, de media, una persona genera durante su vida datos sobre su salud con los que se podrían rellenar 300 millones de libros?

No cabe duda que el sector del seguro, tanto las compañías aseguradoras como los
corredores de seguros, almacenan una gran cantidad de datos de sus clientes, sus
pólizas, recibos y siniestros. El análisis de estos datos con técnicas de Inteligencia
Artificial puede permitir a estas organizaciones lograr una importante ventaja
competitiva, ofrecer un mejor servicio y ser mucho más eficiente en sus costes.

 Detección del fraude en siniestros

Los sistemas y modelos de predicción basados en Inteligencia Artificial pueden ayudar como control adicional para la detección de partes de siniestros fraudulentos. El
análisis de todos los datos almacenados asociados a los diferentes siniestros permite generar patrones y tendencias que ayudarán a detectar siniestros fraudulentos.
Esto es posible gracias a que la combinación de técnicas de Big Data con técnicas de Machine Learning permite detectar diferencias “no habituales” con miles de siniestros similares.

Para asegurar la calidad y coherencia de los datos analizados, y optimizar la exactitud de las predicciones ofrecidas por el sistema, una buena práctica puede ser generar modelos en función del ramo del seguro (hogar, salud, autos, … ). Aunque estas técnicas no pretenden sustituir a las pruebas periciales del siniestro, servirá como check adicional para un mejor control de los partes de siniestros abiertos por los asegurados.

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