Inteligencia Artificial • Codeoscopic https://codeoscopic.com/en/ Embracing Technology Tue, 28 May 2024 08:51:34 +0000 en-US hourly 1 https://wordpress.org/?v=7.0 Codeoscopic finaliza su proyecto ABMS 3.0 con grandes avances tecnológicos https://codeoscopic.com/en/codeoscopic-finaliza-su-proyecto-abms-3-0-con-grandes-avances-tecnologicos/#utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=codeoscopic-finaliza-su-proyecto-abms-3-0-con-grandes-avances-tecnologicos Mon, 27 May 2024 07:42:54 +0000 https://codeoscopic.com/?p=72526 Codeoscopic finalizó el pasado marzo el proyecto ABMS 3.0 sobre el que ha estado trabajando los últimos 18 meses. El proyecto constaba de 6 paquetes de trabajo en los que se ha trabajado desde un análisis de los requisitos que exigiría una aplicación que integra inteligencia artificial hasta el desarrollo de un API o el […]

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]]> Codeoscopic finalizó el pasado marzo el proyecto ABMS 3.0 sobre el que ha estado trabajando los últimos 18 meses. El proyecto constaba de 6 paquetes de trabajo en los que se ha trabajado desde un análisis de los requisitos que exigiría una aplicación que integra inteligencia artificial hasta el desarrollo de un API o el desarrollo de modelos predictivos. Así, el pasado marzo finalizó la última fase en las que se hicieron pruebas de rendimiento e integración de los componentes desarrollados.

En el proyecto han llegado a participar hasta 20 programadores y analistas expertos del equipo de desarrollo de Codeoscopic, integrando nuevas contrataciones y ofreciendo oportunidades a las desarrolladoras más jóvenes para liderar equipos y dirigir los diferentes entregables.

Entre la dirección de equipo también destacan profesionales de larga trayectoria, como Raúl Franco, Product Manager de Codeoscopic, que explica que “el desarrollo de un proyecto de esta envergadura es un reto, pero siempre estamos preparados para asumir la innovación como parte de nuestro ADN”.

También Ángel Blesa, CEO de la compañía y director del proyecto ha tenido palabras sobre el reto que ha supuesto esta iniciativa que se engloba dentro del Plan España Digital 2025 que se desarrolla con el Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia de la economía española, instrumento fundamental para el desarrollo de los fondos europeos de recuperación “Next Generation EU”. Según comenta el CEO, “el proyecto ha supuesto destinar muchos recursos al análisis, investigación e innovación, pero es una apuesta sobre la que estamos seguros que repercutirá de una forma positiva en nuestros clientes y en el sector”.

Algunos hitos que ha recogido el proyecto en su largo recorrido ha sido el desarrollo de modelos de predicción dentro del sector asegurador que ofrece nuevos puntos de vista en un mercado maduro como es el de la distribución de seguros. En este ámbito, fue la Universidad de Zaragoza, bajo la responsabilidad de David Iñiguez Dieste, Investigador responsable, quien hizo la aportación del desarrollo de la aplicación de la inteligencia artificial en los datos. Codeoscopic puso a su disposición el conocimiento necesario para explorar y desarrollar diversos modelos de inteligencia artificial. Según comenta David, “una de las partes más importantes es la calidad de los datos para que los algoritmos funcionen de forma óptima, además del conocimiento estadístico y tecnológica para aplicar la AI”. El equipo, compuesto de tres doctores en ciencias físicas, estuvo ocho meses realizando diferentes pruebas y entrenando los modelos.

Además de la inteligencia artificial, el proyecto presentaba diferentes líneas de trabajo que aportan un gran valor al proyecto, como el desarrollo de una API para flexibilizar y personalizar tanto la conectividad como el soporte de otros aplicativos, o la transición a soluciones en la nube.

Para Ángle Blesa, “la experiencia de haber desarrollado un proyecto de este tipo con el soporte del Plan España Digital 2025 es una oportunidad única para dar un salto tecnológico y adelantarnos al futuro, han sido dieciocho meses de mucho trabajo, pero los resultados obtenidos aportan un gran valor tanto a Codeoscopic como al mercado”.

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]]> Codeoscopic presenta algoritmos predictivos de fuga y fraude en el proyecto ABMS 3.0 https://codeoscopic.com/en/codeoscopic-presenta-algoritmos-predictivos-de-fuga-y-fraude-en-el-proyecto-abms-3-0/#utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=codeoscopic-presenta-algoritmos-predictivos-de-fuga-y-fraude-en-el-proyecto-abms-3-0 Tue, 16 Jan 2024 08:19:15 +0000 https://codeoscopic.com/?p=28921 Codeoscopic, en su evolución de innovación tecnológica, ha presentado en un informe recién publicado los modelos de Inteligencia Artifical del proyecto ABMS 3.0, destinado a transformar el mundo de los seguros mediante la aplicación de la inteligencia artificial (IA). Este proyecto, respaldado por fondos europeos ‘Next Generation EU’, promete introducir elementos predictivos en sus soluciones […]

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]]> Codeoscopic, en su evolución de innovación tecnológica, ha presentado en un informe recién publicado los modelos de Inteligencia Artifical del proyecto ABMS 3.0, destinado a transformar el mundo de los seguros mediante la aplicación de la inteligencia artificial (IA). Este proyecto, respaldado por fondos europeos ‘Next Generation EU’, promete introducir elementos predictivos en sus soluciones para agilizar las operaciones y servicios para mediadores de seguros. El objetivo principal de ABMS 3.0 es desarrollar modelos de IA que permitan la predicción y clasificación efectiva de clientes, siniestros y fraudes en el sector asegurador. El análisis exhaustivo se basa en una base de datos masiva con más de 34 millones de registros entre clientes, pólizas, recibos y siniestros. El proyecto cuenta con la colaboración del Instituto Universitario de Investigación de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos (BIFI) de la Universidad de Zaragoza, reforzando así su compromiso con la excelencia y la innovación en el campo de la inteligencia artificial. Entre los aspectos clave del proyecto se encuentran: Clasificación de Clientes para una mejor experiencia Mediante el uso de modelos de IA, Codeoscopic ha desarrollado métodos avanzados de clusterización para identificar grupos de clientes con alta precisión predictiva gracias al algoritmo K-Prototypes. Los cuatro grupos hallados son:
  • 18% de Oportunistas: Representa clientes con una densidad media de seguros con un comportamiento versátil en la gestión de pólizas.
  • 8% de Mercenarios: Similar a los oportunistas, pero con una densidad de seguros más alta y un nivel significativamente mayor de cambios de compañía.
  • 14% de Fieles de bajo consumo: Clientes con una larga relación con la correduría, pero con una densidad muy de pólizas baja y un nivel mínimo de cambios de compañía.
  • 60% de Alto potencial: Clientes con una baja densidad de pólizas y con poco tiempo en la correduría, siendo el grupo más extenso. 
La identificación de grupos permitirá personalizar productos, optimizar ventas cruzadas, gestionar riesgos y mejorar la retención del cliente, ofreciendo una experiencia más satisfactoria y personalizada dentro de TESIS BROKER MANAGER el ERP del Workspace de Codeoscopic. Predicción de Anulaciones y Fraudes Los modelos de propensión a la baja y al fraude implementados por Codeoscopic se basan en algoritmos de aprendizaje automático que analizan variables clave. Estos modelos pueden predecir anulaciones de pólizas y detectar posibles casos de fraude, lo que permite a los corredores tomar medidas proactivas para retener clientes y protegerse contra pérdidas. El modelo de baja presenta una alta correlación entre ciertos factores como el aumento significativo de primas, el estado civil y el género del cliente con las cancelaciones de pólizas. Los modelos de aprendizaje automático utilizados (k-Nearest Neighbors y Random Forest), lograron una precisión del 75% aproximadamente al predecir las cancelaciones, demostrando su eficacia para identificar clientes propensos a darse de baja en el servicio de seguros. El porcentaje de clientes propensos a la baja se sitúa en el 20,5%, lo que destaca la utilidad de estas herramientas para anticipar cambios y tomar medidas preventivas. Por su parte, en el modelo de fraude se pueden identificar posibles anomalías en las interacciones de los clientes con sus pólizas y siniestros. Los modelos detectan patrones inusuales que podrían indicar comportamientos fraudulentos, permitiendo a las aseguradoras enfocar sus esfuerzos de investigación en clientes o situaciones específicas para una posible indagación más detallada. El proyecto ha desarrollado 5 modelos de fraude y ha concluido que el 2,82% de los siniestros presentan indicadores de fraude. Futuro de la Industria de Seguros La implementación de IA en el sector asegurador promete optimizar la eficiencia operativa, personalizar servicios y mejorar la satisfacción del cliente. Codeoscopic continúa su compromiso con la innovación, desarrollando soluciones que buscan cambiar la forma en que se gestionan los seguros. Informe completo en: https://codeoscopic.com/es/inteligencia-artificial/

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