Compa帽铆a de seguros Fortune 500

Habilitaci贸n en la nube y Machine Learning

Las compa帽铆as de seguros se basan en numerosos datos hist贸ricos para predecir y gestionar el riesgo y establecer las tarifas. Los datos hist贸ricos son cada vez menos fiables, ya que las compa帽铆as de seguros se enfrentan simult谩neamente a los desaf铆os de la escalada de los riesgos del cambio clim谩tico y los cambios en la normativa del sector.

Desaf铆o

Una importante compa帽铆a de seguros se puso en contacto con Kopius* en busca de una forma de predecir y planificar mejor las cat谩strofes meteorol贸gicas. Esto ayudar铆a a mejorar tus modelos de riesgo y permitir铆a primas m谩s precisas para los asegurados. Dada la naturaleza impredecible de muchos fen贸menos meteorol贸gicos, era importante contar con una soluci贸n que ofreciera informaci贸n en tiempo real sobre si un fen贸meno meteorol贸gico se hab铆a producido o estaba a punto de producirse.

La Soluci贸n

Kopius fue contratada para desarrollar una soluci贸n piloto que utilizara el Machine Learning basado en la nube y dispositivos IoT para identificar fen贸menos meteorol贸gicos y notificarlos al cliente en tiempo real. Entrenamos a las m谩quinas para que reconocieran los sonidos captados por dispositivos IoT en estaciones meteorol贸gicas terrestres, utilizando 10 000 archivos de audio.

Resultados

Con nuestros algoritmos y el proceso de IA, pudimos entrenar a las m谩quinas para que reconocieran 12 tipos 煤nicos de fen贸menos meteorol贸gicos, incluidas m茅tricas de seguimiento de la gravedad de los fen贸menos.

El proyecto piloto incluy贸 la colocaci贸n de 500 dispositivos con modos de Machine Learning en lugares estrat茅gicamente seleccionados de todo el pa铆s. En la prueba piloto inicial se comprob贸 que los datos aportados por los dispositivos ten铆an una precisi贸n del 85%. El proyecto piloto sirvi贸 de base para las futuras estrategias de la aseguradora y contribuy贸 a la hoja de ruta de desarrollo tecnol贸gico.

*Kopius realiz贸 este trabajo con su nombre comercial anterior, Valence.