Grupo Aseguranza

Heber Trujillo y Juan José Nieto, especialistas en data science de la compañía Glovo, han explicado a los miembros del CAC cómo sacar el máximo partido a un sistema de Machine Learning.

El Machine Learning (o aprendizaje automático) es una rama de la Inteligencia Artificial que permite que las máquinas tomen decisiones "racionales" en base datos y a patrones de comportamiento previos.

Los expertos comentaron que el Machine Learning se ha consolidado como una herramienta indispensable para las empresas que desean extraer información de valor de un gran conjunto de datos, entre ellas las entidades aseguradoras. Explicaron que, no obstante, pocas entidades cuentan con procesos de implementación automáticos de sistemas de Machine Learning y de las infraestructuras adecuadas, lo que dificulta la obtención de resultados.

Claves para sacar el máximo rendimiento

En primer lugar, se deben tener muy claro los "objetivos" que se quieren obtener en términos de negocio. Además, es necesario disponer de una "ingeniería de datos" adecuada, incluyendo la recolección de los datos, el almacenamiento y el acceso a los mismos.

Respecto a los "datos", comentaron la importancia de seleccionar una muestra de datos representativa, analizar su comportamiento para inferir el comportamiento en colectivos más grandes, lo que es de gran utilidad en términos de negocio. Para ello se utilizan técnicas probabilísticas y otras técnicas no probabilísticas.

También señalaron la importancia de la "ingeniería de datos" que, a través de los algoritmos adecuados, permite convertir "datos" sin valor previo en "información" muy valiosa para las entidades.

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