Após compreender o que é Machine Learning, é surpreendente constatar como as técnicas permitem que os softwares “aprendam” com o auxílio de uma grande quantidade de dados. Ou seja, depois de analisar esse volume massivo de informações, é possível que as máquinas forneçam soluções para alguns problemas relacionados ao mercado de seguros e, até mesmo, que façam previsões para determinados cenários. Embora isso pareça algo distante da realidade e até um pouco futurista, esse método já tem sido utilizado em várias situações. Você seria capaz de identificar quais são os usos dessa tecnologia hoje em dia? Continue a leitura e confira as principais aplicações do Machine Learning!
Trata-se de um método que torna possível a tomada de decisões por parte das máquinas. Além disso, permite que elas façam previsões baseadas em análise de dados, sem que necessariamente tenham sido programadas especificamente para isso.Em outras palavras, o Machine Learning consiste no desenvolvimento de algoritmos que “aprendem” sozinhos, fazendo uso dos cálculos realizados anteriormente. Assim, é possível cruzar os dados de apólices e sinistros, por exemplo, e extrair novos insights que estejam encobertos pelo grande volume de informações.
Nesse cenário de intensa transformação digital, apresentamos alguns exemplos bastante conhecidos de aplicações e usos do Machine Learning dos quais talvez você já tenha ouvido falar.
Esse é um dos usos mais importantes e óbvios do Machine Learning na atualidade, frente às inúmeras tentativas de fraudes com cartões de crédito e outros meios de pagamentos na hora de faturar o valor do seguro, que são constatadas e, às vezes, são até processadas a cada segundo no mundo todo.A boa notícia é que o Machine Learning tem viabilizado que sistemas de combate a fraudes, que garantem a segurança de dados, barrem grande parte dessas ações.
Por meio do desenvolvimento de sensores mais precisos e providos de recursos para que se conectem à internet e se comuniquem entre si, estamos diante de uma capacidade cada vez maior de acompanhar e medir o desempenho de equipamentos de uso diário, dispositivos relacionados ao setor de TI etc. Sempre que processam os dados emitidos por esses sensores, algoritmos baseados em Machine Learning são capazes de ponderar a ocorrência de uma falha e notificar o profissional responsável. Dessa forma, é possível prevenir imprevistos ao executar manutenções mais oportunas e acertadas.
Por meio do Machine Learning, o monitoramento por vídeo tem evoluído em direção ao reconhecimento facial, ajudando a identificar atividades ou comportamentos que saem do padrão normal — ou até mesmo do que a lei permite. No caso de um sinistro com veículo, por exemplo, as seguradoras se beneficiam de uma informação mais precisa. Compreender o que é Machine Learning e seu uso nas mais diversas aplicações no mercado de seguros é muito importante, visto que essa é uma tendência que só cresce. E não se trata de capricho, mas de uma necessidade. Afinal de contas, muitas soluções on-line e recursos tecnológicos que temos hoje e facilitam as nossas vidas só são viáveis em função da existência da Inteligência Artificial. Se você gostou deste post, não deixe de conferir também como um software para corretora de seguros ajuda a otimizar o tempo. Siga nosso perfil agora mesmo no Instagram, Facebook e no LinkedIn para acompanhar nossas novidades de perto!
