5 casos de uso de aprendizaje profundo en seguros

Published on Jun 28, 2020

Updated on Jul 28, 2020

En 2010, con el lanzamiento de Image Net Competition, un vasto conjunto de datos de aproximadamente 14 millones de imágenes etiquetadas fue hecho el código abierto para inspirar el desarrollo de clasificadores de la imagen de la vanguardia se convirtió en código abierto para inspirar el desarrollo de clasificadores de imágenes de vanguardia. Esto fue cuando la tecnología de aprendizaje profundo tuvo un gran avance y desde entonces no ha habido retroceso en los avances en este campo.

Diferentes industrias están utilizando activamente el Aprendizaje Profundo para la detección de objetos, etiquetado de características, análisis de imágenes, análisis de sentimientos y procesamiento de datos a velocidades extremadamente altas. El mayor beneficio que diferencia a Aprendizaje Profundo de otras tecnologías de IA (inteligencia artificial) y ML (el aprendizaje automático) es la capacidad de entrenar grandes cantidades de datos no estructurados casi en tiempo real. Las organizaciones con un fuerte enfoque en los datos ya tienen aproximadamente 1.5 veces más probabilidades de invertir en Aprendizaje Profundo para obtener información procesable: predice Forrester.

¿Qué hace que la tecnología de aprendizaje profundo sea tan buscada?

Echemos un vistazo a 5 casos de uso de aprendizaje profundo desde una perspectiva de los seguros.

5 casos de uso de Aprendizaje Profundo notables en seguros

Aprendizaje Profundo (DL) es una rama del aprendizaje automático, que se basa en redes neuronales artificiales. Las técnicas de DL son específicamente útiles para determinar patrones en grandes datos no estructurados. Es altamente beneficioso para evaluar daños durante un accidente, identificar anomalías en la facturación, etc. que eventualmente pueden ayudar en la detección de fraudes y mejores experiencias de los clientes.

La industria de seguros puede aprovechar la tecnología de aprendizaje profundo para mejorar el servicio, la automatización y la escala de las operaciones.

1. Análisis de propiedad

Por lo general, las aseguradoras analizan una propiedad solo una vez antes de cotizar una prima de seguro. Sin embargo, un cliente puede remodelar la propiedad, por ejemplo, instalar una piscina.

En tales casos, las aseguradoras pueden modificar proactivamente la cobertura del seguro con la ayuda de la tecnología de aprendizaje profundo. De hecho, con la tecnología de DL, las aseguradoras pueden ayudar a sus clientes con mantenimiento predictivo, análisis de fallas y apoyo en tiempo real.

Por ejemplo, El Nodo proporciona suscripción para propiedades multifamiliares. Permite a los usuarios analizar el alquiler histórico, los datos de concesión y los valores de mercado. Estas herramientas basadas en datos también son de gran ayuda para las aseguradoras.

2. Ofertas personalizadas

Las aseguradoras están buscando diferentes formas de mejorar la experiencia del cliente. El Aprendizaje Profundo puede mejorar vívidamente las experiencias de interacción en diferentes puntos de contacto con el cliente. Tomemos, por ejemplo, el alcance de marketing. A través de recomendaciones personalizadas y estrategias de remarketing dinámico, las aseguradoras pueden lograr mejores conversiones. McKinsey afirma que la personalización puede reducir gastos de adquisición del cliente en hasta el 50%.

En el núcleo de estas estrategias se encuentra la tecnología de aprendizaje profundo. La tecnología DL puede hacer clasificaciones lógicas de datos no estructurados a través de un aprendizaje no supervisado. Ya hemos visto recomendaciones de productos basadas en nuestras propias preferencias, patrones de navegación / búsqueda e intereses de los compañeros. Lo mismo se aplica a la industria de los seguros, especialmente cuando las aseguradoras buscan ganancias a través de productos de seguros de tamaño reducido y bajo demanda.

3. Precios / análisis actuarial

El análisis y la evaluación actuariales son procesos que requieren mucho tiempo y son propensos a errores. Las aseguradoras pueden mejorar considerablemente los precios de las pólizas a través del razonamiento automatizado. Las técnicas de aprendizaje profundo combinan estadísticas, finanzas, negocios y razonamiento basado en el caso y pueden asistir a actuarios en la mejor evaluación de riesgos . Informes de Accenture: las aseguradoras están aprovechando el aprendizaje automático para la suscripción de seguros generales (56%) y de vida (39%).

La IA explicable (XAI) es capaz de adoptar e implementar la IA en todas las capacidades de la profesión actuarial.
El reconocimiento de patrones a partir de datos históricos puede ayudar a evaluar el riesgo y comprender mejor el mercado.
El aprendizaje profundo puede ayudar en soluciones actuariales pragmáticas para tomar decisiones efectivas sobre grandes conjuntos de datos actuariales.

4. Casos de uso de Aprendizaje Profundo en detección de fraude

Solo en Noruega en 2019, hubo 827 casos de fraude probados, que podrían haber causado una pérdida de más de € 11 millones a las aseguradoras.

El fraude de seguros generalmente ocurre en forma de reclamaciones . Un reclamante puede falsificar la identidad, duplicar reclamos, exagerar los costos de reparación y presentar recibos y facturas médicas falsas. Principalmente debido a fuentes de información desconectadas, las aseguradoras se caen de la víctima con actividades fraudulentas de clientes. Ahora, aquí está el desafío. ¿Cómo unificar diferentes fuentes de datos, que, hasta la fecha, incluyen recibos autónomos y documentos escaneados manualmente?

Aprendizaje Profundo puede ayudar en la detección de fraudes al:

Encontrar correlaciones ocultas / implícitas en los datos.
Reconocimiento facial, análisis de sentimientos en la solicitud de reclamos presentada.
Aprendizaje supervisado para capacitar a los modelos de detección de fraude usando datos históricos etiquetados.
Eliminar el retraso en la verificación de documentos, lo que aumenta el potencial de violación de datos.

5. Reclamaciones

El aprendizaje profundo incorpora beneficios dobles para las aseguradoras en términos de reclamos. Uno: con un ecosistema de información conectado, ayuda a las aseguradoras con una liquidación de reclamos más rápida (por lo tanto, la experiencia del cliente también). Dos, los modelos predictivos de aprendizaje profundo pueden equipar a las aseguradoras con una mejor comprensión del costo de las reclamaciones.

Por ejemplo, Tokio Marine, el mayor grupo de seguros de P&C (propiedad y daños) más grande de Japón, utiliza un sistema de procesamiento de documentos basado en la nube para procesar reclamaciones manuscritas desde el momento de la primera intimidación. Muchas aseguradoras esperan sistemas de procesamiento de reclamos de extremo a extremo con aprendizaje profundo y otras capacidades de IA.

El Quid

Hoy en día, la tecnología de Aprendizaje Profundo tiene capaz de imitar el cerebro de un bebé. La investigación está en el desarrollo de nuevas arquitecturas de redes neuronales (por ejemplo Siamese Network, el modelo GPT-2 de OpenAI, etc.) que serán capaces de realizar funcionalidades complejas de un cerebro humano maduro. La tecnología de Aprendizaje Profundo, en un futuro próximo, liderará el desarrollo de sistemas de seguros basados en la cognición.

También, Lea: ¡La aseguradora cognitiva en la nube es la siguiente!

There was a time when people truly believed that humans only used 10% of their brains, so much so that it fueled Hollywood Movies and self-help personas promising untapped genius. The truth? Neuroscientists have long debunked this myth, proving that nearly all parts of our brain are active, even when we’re at rest. Now, imagine AI doing the same, providing information that is untrue, except unlike us, it doesn’t have a moment of self-doubt. That’s the bizarre and sometimes dangerous world of AI hallucinations.

AI hallucinations aren’t just funny errors; they’re a real and growing issue in AI-generated misinformation. So why do they happen, and how do we build reliable AI systems that don’t confidently mislead us? Let’s dive in.

Why Do AI Hallucinations Happen?

AI hallucinations happen when models generate errors due to incomplete, biased, or conflicting data. Other reasons include:

Human oversight: AI mirrors human biases and errors in training data, leading to AI’s false information
Lack of reasoning: Unlike humans, AI doesn’t “think” critically—it generates predictions based on patterns.

But beyond these, what if AI is too creative for its own good?

‘Creativity Gone Rogue’: When AI’s Imagination Runs Wild

AI doesn’t dream, but sometimes it gets ‘too creative’—spinning plausible-sounding stories that are basically AI-generated fake data with zero factual basis. Take the case of Meta’s Galactica, an AI model designed to generate scientific papers. It confidently fabricated entire studies with fake references, leading Meta to shut it down in three days.

This raises the question: Should AI be designed to be ‘less creative’ when AI trustworthiness matters?

The Overconfidence Problem

Ever heard the phrase, “Be confident, but not overconfident”? AI definitely hasn’t.

AI hallucinations happen because AI lacks self-doubt. When it doesn’t know something, it doesn’t hesitate—it just generates the most statistically probable answer. In one bizarre case, ChatGPT falsely accused a law professor of sexual harassment and even cited fake legal documents as proof.

Take the now-infamous case of Google’s Bard, which confidently claimed that the James Webb Space Telescope took the first-ever image of an exoplanet, a factually incorrect statement that went viral before Google had to step in and correct it.

There are more such multiple instances where AI hallucinations have led to Human hallucinations. Here are a few instances we faced.

When we tried the prompt of “Padmavaat according to the description of Malik Muhammad Jayasi-the writer ”

When we tried the prompt of “monkey to man evolution”

Now, if this is making you question your AI’s ability to get things right, then you should probably start looking have a checklist to check if your AI is reliable.

Before diving into solutions. Question your AI. If it can do these, maybe these will solve a bit of issues:

Can AI recognize its own mistakes?
What would “self-awareness” look like in AI without consciousness?
Are there techniques to make AI second-guess itself?
Can AI “consult an expert” before answering?

That might be just a checklist, but here are the strategies that make AI more reliable:

Strategies for Building Reliable AI

1. Neurosymbolic AI

It is a hybrid approach combining symbolic reasoning (logical rules) with deep learning to improve factual accuracy. IBM is pioneering this approach to build trustworthy AI systems that reason more like humans. For example, RAAPID’s solutions utilize this approach to transform clinical data into compliant, profitable risk adjustment, improving contextual understanding and reducing misdiagnoses.

2. Human-in-the-Loop Verification

Instead of random checks, AI can be trained to request human validation in critical areas. Companies like OpenAI and Google DeepMind are implementing real-time feedback loops where AI flags uncertain responses for review. A notable AI hallucination prevention use case is in medical AI, where human radiologists verify AI-detected anomalies in scans, improving diagnostic accuracy.

3. Truth Scoring Mechanism

IBM’s FactSheets AI assigns credibility scores to AI-generated content, ensuring more fact-based responses. This approach is already being used in financial risk assessment models, where AI outputs are ranked by reliability before human analysts review them.

4. AI ‘Memory’ for Context Awareness

Retrieval-Augmented Generation (RAG) allows AI to access verified sources before responding. This method is already being used by platforms like Bing AI, which cites sources instead of generating standalone answers. In legal tech, RAG-based models ensure AI-generated contracts reference actual legal precedents, reducing AI accuracy problems.

5. Red Teaming & Adversarial Testing

Companies like OpenAI and Google regularly use “red teaming”—pitting AI against expert testers who try to break its logic and expose weaknesses. This helps fine-tune AI models before public release. A practical AI reliability example is cybersecurity AI, where red teams simulate hacking attempts to uncover vulnerabilities before systems go live

The Future: AI That Knows When to Say, “I Don’t Know”

One of the most important steps toward reliable AI is training models to recognize uncertainty. Instead of making up answers, AI should be able to respond with “I’m unsure” or direct users to validated sources. Google DeepMind’s Socratic AI model is experimenting with ways to embed self-doubt into AI.

Conclusion:

AI hallucinations aren’t just quirky mistakes—they’re a major roadblock in creating trustworthy AI systems. By blending techniques like neurosymbolic AI, human-in-the-loop verification, and retrieval-augmented generation, we can push AI toward greater accuracy and reliability.

But here’s the big question: Should AI always strive to be 100% factual, or does some level of ‘creative hallucination’ have its place? After all, some of the best innovations come from thinking outside the box—even if that box is built from AI-generated data and machine learning algorithms.

At Mantra Labs, we specialize in data-driven AI solutions designed to minimize hallucinations and maximize trust. Whether you’re developing AI-powered products or enhancing decision-making with machine learning, our expertise ensures your models provide accurate information, making life easier for humans

5 casos de uso de aprendizaje profundo en seguros