Inteligencia artificial en el sector de los seguros

La ciencia de los datos y la inteligencia artificial están transformando los seguros en todos los ámbitos, desde la suscripción y la detección de fraudes hasta el marketing y la atención al cliente. Descubra cómo Alexander Thamm puede ayudarle a encontrar un enfoque para impulsar la digitalización y automatización de sus procesos.

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PROYECTOS DE DATOS Y KI PARA COMPAÑÍAS DE SEGUROS

Casi ningún otro sector dispone de tal riqueza de datos como el de los seguros. Además de datos sobre clientes y siniestros, también hay datos geográficos, inmobiliarios y de tráfico. Sin embargo, estos datos suelen estar desestructurados y no son digitales. La minería de textos, el análisis de big data y la inteligencia artificial (IA) pueden ahora hacer que estos datos sean utilizables e interconectarlos.

Las aplicaciones de la IA en el sector de los seguros son enormes y ofrecen un potencial increíble. Gracias a nuestros años de experiencia en el sector financiero, le ayudamos a identificar y seleccionar la mejor solución. Casos prácticos, para salir de su

datos para generar un verdadero valor añadido. Un camino exitoso hacia un futuro digital requiere un sistema holístico.

Por eso hemos desarrollado el Data Journey, que es algo más que consultoría en ciencia de datos. Una estrategia de datos coherente constituye la base y el marco para generar valor añadido real a partir de los datos. El objetivo es probar los casos de uso lo antes posible, desde el concepto hasta el prototipo con datos reales. En nuestra Data Factory, los casos de uso se industrializan en productos o servicios acabados. En nuestra DataOps, operamos y mantenemos sus plataformas y algoritmos de aprendizaje automático.

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Proyectos de nuestros clientes

Los expertos en datos e IA de Alexander Thamm ya han implementado con éxito más de 100 proyectos en el sector financiero y de seguros.

Detección automática de daños

La liquidación de siniestros se reduce de 9 meses a 10 días
75 % menos gastos de tasación
Ahorro millonario de costes y aumento simultáneo de la satisfacción del cliente

solución inmediata de litigios de escasa cuantía con nlp

Liquidación inmediata automatizada de siniestros de escasa cuantía con PNL

Identificación de puntos de datos para permitir la liquidación automática de las demandas de escasa cuantía
Futura reducción del tiempo de regulación de varios días a unos minutos
Transferencia de conocimientos para la aplicación de métodos de aprendizaje automático al cliente

Evaluación de riesgos con PNL y minería de textos

Evaluación del riesgo de las organizaciones mediante PNL y minería de textos

Los datos no estructurados de los informes periciales se hacen evaluables
Evaluación de riesgos más rápida y eficaz
El "riesgo" de una empresa pasa a ser cuantificable

Solicitud de tarifas de seguros

Reducción de las preguntas de riesgo por 78%
Gran simplificación del proceso de solicitud
Evaluación automatizada de 1.300 características de proveedores externos

Concepto de formación en análisis de datos para aseguradoras

Los empleados conocen bien el análisis de datos y los casos de uso basados en datos.
Los cuatro módulos que se han desarrollado son independientemente viables y reciclables
Impartir formación en 5 países

Taller sobre la hoja de ruta para las compañías de seguros

Taller sobre la hoja de ruta en el sector de los seguros

Generación y priorización de casi 90 ideas de casos de uso por parte de los 25 participantes en el taller.
Elaboración detallada de los 3 casos de uso principales
Desarrollo de una amplia biblioteca de casos de uso, incluida la evaluación en función de los beneficios y la viabilidad.

A todos los proyectos Póngase en contacto con

El caso MunicH Re

Munich Re es una de las principales reaseguradoras del mundo. Casi ninguna otra empresa dispone de más información sobre riesgos que la compañía muniquesa. Para recopilar estos conocimientos en un lugar central y enriquecerlos con otros datos, Munich Re desarrolló una Lago de datos. En colaboración con la consultora de ciencia de datos e inteligencia artificial Alexander Thamm GmbH, se conectaron sistemas internos y externos mediante canalizaciones de datos.

Obtenga más información en nuestro estudio de caso gratuito.

Descargar el estudio de caso de Munich Re

Ámbitos de aplicación de la IA en los seguros

Aumento de la eficacia

Aumente la eficacia digital de sus procesos empresariales

Cumplimiento de la legislación

Facilidad de cumplimiento gracias a la IA

Experiencia del cliente

Ofrezca a sus clientes una experiencia de usuario perfecta

Ahorro de costes

Reducir recursos mediante la automatización de procesos

Desarrollo de nuevos modelos de negocio

Identificar nuevos potenciales con la Ciencia de Datos

Ampliar y asegurar la cuota de mercado

Crear ventajas competitivas significativas con la IA

Inicie su proyecto

Ejemplos de proyectos para el uso de la IA en los seguros

Suscripción simplificada

con análisis predictivos

Al contratar un seguro, la evaluación precisa de los riesgos es una tarea que requiere mucho tiempo y, por tanto, gastos. Para ello se requiere información muy detallada, que hasta ahora ha tenido que recopilarse mediante extensos cuestionarios. A menudo, este proceso aún no se realiza digitalmente.

Hasta aquí proceder con mayor eficaciamerece la pena clasificar a los clientes. En el futuro, los clientes de bajo riesgo recibirán un tratamiento predictivo. Algoritmos identificados mediante datos exhaustivos sobre su perfil y comportamiento. De este modo, se puede ofrecer a estos clientes un proceso simplificado de evaluación de riesgos. Esta medida mejora tanto la experiencia del cliente como los procesos internos.

Agrupación de clientes

para un acercamiento óptimo al cliente

Para enfocar a los clientes de forma específica y optimizada, es preciso identificar todos los grupos de clientes relevantes. Determinar los criterios para una segmentación significativa de los clientes con fines comerciales y de marketing suele ser difícil.
En este caso, se utilizan las llamadas técnicas de "aprendizaje automático no supervisado".

Aquí un algoritmo reconoce Similitudes en grandes conjuntos de datossin que se le asignen valores objetivo concretos desde el exterior, como ocurre con la previsión de la demanda. Para ello, se utiliza una combinación de datos de inventario y datos externos en la que deben reconocerse y agruparse los elementos comunes (clustering). Los resultados de este proceso conducen a una segmentación de clientes que puede utilizarse para dirigirse de forma óptima al grupo de clientes correspondiente.

Segunda opinión médica

Diversos estudios concluyen que, por término medio, entre el 15 % y el 20 % de todos los diagnósticos son erróneos. Con la IA, estos En el futuro se reducirán los diagnósticos erróneos se convierten. Los algoritmos inteligentes pueden comparar muchos millones de casos en pocos minutos o incluir bases de datos de imágenes y textos con diagnósticos ya existentes.

Los pacientes tienen así la oportunidad de obtener una segunda opinión con poco esfuerzo. Una segunda opinión médica supone un enorme potencial de ahorro para las compañías de seguros. No solo puede reducirse el número de tratamientos incorrectos mediante el uso de la inteligencia artificial en los seguros, sino que también se reducen drásticamente las disputas legales asociadas y las reclamaciones por daños y perjuicios.

Conceptos de hogar inteligente

para el seguro de bienes inmuebles

A través de los hogares inteligentes en combinación con AI abre posibilidades totalmente nuevas para las aseguradoras inmobiliarias: por ejemplo, los servicios de vigilancia del hogar pueden incluirse en los seguros de edificios residenciales. Los algoritmos inteligentes pueden detectar sucesos inusuales identificando anomalías en los datos de los sensores que se desvían de los patrones habituales.

Además, las compañías de seguros pueden ofrecer a sus clientes una aplicación móvil que les informe del riesgo de sufrir daños, por ejemplo, por determinados fenómenos meteorológicos o por una cocina encendida. IndividualEn este marco pueden ofrecerse seguros complementarios y la primera comunicación en caso de siniestro puede hacerse directamente a través de la app.

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¿Por qué con

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Líder en IA y Big Data

Hemos sido reconocidos como #1 creadores de valor en aprendizaje automático (Machine Learning) por CRISP Research y como líder en Big Data en Alemania por Experton.

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Consultoría independiente de la tecnología

Somos independientes de los fabricantes. Encontramos la tecnología adecuada para nuestros clientes en función de sus necesidades y les apoyamos en la implantación.

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Experto en seguros

Hemos completado con éxito más de 1.000 proyectos de IA y Ciencia de Datos, incluyendo más de 50 en Finanzas y Seguros.

Creación de valor añadido real a partir de los datos con [en].

Con la ayuda de los datos y la inteligencia artificial, permitimos a nuestros clientes cambiar y adaptarse constantemente en la era digital.Empoderamos a nuestros clientes para que desarrollen sus propias fortalezas y les acompañamos en su viaje con nuestro [en] Data Journey.

Los usos potenciales de la inteligencia artificial en los bancos son enormes y ofrecen un potencial increíble. Gracias a nuestros años de experiencia en la industria financiera y el sector bancario, le ayudamos a identificar e implementar los casos de uso adecuados para generar un valor añadido real a partir de sus datos y desarrollar nuevos modelos de negocio para su empresa.