¿Puede un algoritmo ayudarte a vender seguros?

Ignacio Valero y Román Mestre realizarán explicarán en ORPHEUS cómo es posible predecir la rentabilidad de las pólizas de seguros

La Fundación Internacional ORP, junto con la Advanced Leadership Foundation, organizan del 18 al 21 de noviembre la reunión bianual ORPHEUS, que congrega a líderes empresariales, políticos e intelectuales.

La presente edición tendrá lugar en Barcelona y entre las múltiples ponencias y actividades previstas se incluye la visita al supercomputador Mare Nostrum IV, en las instalaciones del BSC-CNS, o la asistencia al Smart City Expo World Congress.

El programa de ORPHEUS gira entorno a modelos predictivos, el Big Data y la digitalización, tratando también temas tan sustanciosos como el blockchain o la Teoría de Redes. Todo ello en la búsqueda de aplicar las nuevas tecnologías y mecanismos en el campo de la prevención de riesgos laborales y en el mundo asegurador.

Participarán en el encuentro Ramón Gras y Jeremy Bukes, investigadores de Harvard; Ignacio Fuentes, investigador del MIT; Xavier Tort, director del Centro de Investigación para el Análisis de datos Complejos para las Decisiones Empresariales de la UPC; Mateo Valero, director del Barcelona Supercomputing Center; Ulises Cortes, director de Investigación en Inteligencia Artificial del Alto Redimiento del BSC; y otras personalidades de gran relevancia.

La ciencia de datos y el Machine Learning al servicio de las aseguradoras

En este marco se incluye también la ponencia que realizarán Román Mestre, de Easy Tech Global Insurance e Ignacio Valero, del Centro Internacional de Métodos Numéricos, en la cual presentarán un algoritmo desarrollado para la predicción de la rentabilidad y fidelidad de los clientes en el sector asegurador.

El procedimiento pasa por almacenar y estudiar miles de datos, ser capaces de desgranarlos, analizarlos, combinarlos y sacarles el jugo para obtener las respuestas clave. Es decir, minería de datos y valoración de resultados enfocado a objetivos muy concretos. Por ejemplo, segmentar a los clientes por distintos parámetros y detectar oportunidades de venta en cada uno de ellos.

Imaginad poder determinar qué productos tienen más posibilidades de interesar a un comprador o la probabilidad de riesgo de que algún cliente cancele un tipo de seguro concreto. Sería como afinar muchísimo más la puntería a la hora de vender y poder echar un vistazo por la mirilla para conocer mejor al usuario y avanzarnos a sus decisiones.

Pero el sector seguros es solamente un campo en el cual implementar este algoritmo que se puede extrapolar a distintas bases de datos abriendo un enorme abanico de posibilidades.

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