¿Cuándo usar Machine Learning?

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¿Cuándo usar Machine learning? Es una pregunta frecuente entre los empresarios, CEOs, directores y ejecutivos que desean automatizar sus procesos e implementar nuevas tecnologías en su modelo de negocios.

¿Qué es Machine Learning?

Esta tecnología también llamada aprendizaje automatizado o aprendizaje de máquinas tiene el objetivo que cualquier máquina con ciertas características puedan aprender patrones, tareas o ciertas actividades en específico. Es una rama de la inteligencia artificial que está enfocada al aprendizaje automático.

Los especialistas en este rubro desarrollan el aprendizaje artificial mediante algoritmos, sistemas y herramientas tecnológicas con base en el uso de datos de los sistemas relacionados.

Una máquina que aprende se basa en la revisión rápida de datos y una vez que los identifica puede reaccionar, prevenir y anticipar ciertos comportamientos, tanto humanos como de otras máquinas.

Aplicaciones en empresas

Cualquier empresa es sensible de la utilización de esta tecnología, ya que está enfocada en datos, procesos y patrones de comportamiento, en ese sentido se pueden automatizar servicios o distintas actividades comerciales.

Como por ejemplo, se puede citar una empresa de telefonía que cuente con muchos datos y clientes cuya información se encuentra desfragmentada o sin ninguna organización, por lo que esta tecnología ayuda a estructurar los datos y utilizarlos para mejorar las tareas.

Otro ejemplo de su aplicación está en el rubro de los seguros, que representan una industria basada en datos. A lo largo de los años el volumen ha crecido, por lo que los profesionales de este sector han tenido que encontrar nuevas fórmulas de tratamiento de la información.

La Inteligencia Artificial (IA) apoya la optimización de las interacciones con los clientes y permite entrar en nuevos mercados.

El Machine Learning, como parte de las prácticas de la IA, tiene la capacidad de extraer datos y optimizar los procesos de negocio; con la ayuda de algoritmos, permiten a las corporaciones tomar decisiones con menor riesgo al estar respaldadas por hechos y datos analizados.

David Pérez, country manager de agencia B12 México, señala: “los contratos de los seguros están basados en dos axiomas principales: la protección y la satisfacción de las necesidades del usuario. La forma en que los clientes demandan esa protección ha cambiado mucho en los últimos años.”

Y agrega: “las diversas industrias han implementado nuevas herramientas tecnológicas en sus metodologías, aquí es donde los elementos claves son el uso de la IA y el Machine Learning para cambiar sus procesos operacionales y ser más eficientes. Lo que se logra es atender siniestros de forma más rápida y con mejor atención personalizada.”

Beneficios de esta tecnología en el sector seguros

De acuerdo con la agencia B12 México, implementar esta tecnología permite a las empresas de seguros tomar ventaja en ciertos aspectos, entre los cuales, están los siguientes:

1. Eficiencia en los trámites de los siniestros. Con esta tecnología ahora envían al área o departamento correspondiente para atender rápidamente.

2. Acierto en la resolución de incidencias. El Machine Learning hace un análisis exhaustivo de las reclamaciones y resoluciones más acertadas para ofrecer la solución más acorde a las necesidades del cliente.

3. Prevención y detección de fraude. También se usa para calcular en base a una serie de algoritmos predictivos, la probabilidad de que un cliente esté intentando cometer un fraude en una reclamación, ya que extrae datos de fuentes internas y externas.

4. Aumento de la fidelización. Su uso conlleva un aumento de la velocidad de respuesta y de acierto en la resolución de incidencias.

5. Personalización de la oferta. El aprendizaje automático ayuda a predecir mejor los riesgos de siniestralidad, lo que significa un ahorro en costos y aplicación de primas personalizadas.

6. Nuevas formas de asignar precios de las pólizas. Gracias a la IA, obtener información de calidad se ha vuelto una tarea mucho más sencilla y precisa. Sensores en vehículos, inmuebles y hasta la posesión de smartwatchs, permiten a las aseguradoras poder ser más exactas en la medición y el pronóstico de un riesgo.

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