Cómo construir una plataforma de IA para la industria de seguros como Pypestream

¿Está interesado en construir una plataforma de IA para la industria de seguros? En este artículo, proporcionamos las respuestas sobre cómo hacer precisamente eso.

La IA en seguros se está volviendo cada vez más popular gracias a plataformas como Pypestream.

Según un informe de investigación reciente, se espera que la Inteligencia Artificial en el mercado de la industria de seguros alcance un Valoración de 6.92 mil millones de dólares para 2028.

DevTeam.Space es una comunidad de desarrolladores de software expertos en el campo que han creado productos utilizando todas las diferentes tecnologías utilizadas en el desarrollo de software en la actualidad. Algunas soluciones de software desarrolladas con la ayuda de los desarrolladores de DevTeam.Space incluyen:

SISTEMA DE IDENTIFICACIÓN DE VEHÍCULOS DE ALTA VELOCIDAD: una red neuronal compleja utilizada para ayudar a la identificación de vehículos.

RECONOCIMIENTO DE FIRMAS DE AIRE PARA AIRSIGN: una aplicación móvil que utiliza el aprendizaje automático para realizar operaciones biométricas.

BIBLIOTECA DE REDES NEURONALES: Una biblioteca de computación para construir redes neuronales de convolución optimizadas.

Contenido

Tendencias futuras de la IA en la industria de seguros
Pypestream: una plataforma de IA conversacional
¿Cómo construir una plataforma de IA para la industria de seguros?
Asóciese con el equipo de desarrolladores expertos de IA
Conclusión

Tendencias futuras de la IA en la industria de seguros:

• La IA está reduciendo el tiempo total que tardan los usuarios en comprar productos de seguros, como seguros de automóviles y de vida. Los algoritmos de IA pueden comprender rápidamente el comportamiento del usuario y sugerir los productos más adecuados. También puede señalar perfiles de riesgo con poca participación de los proveedores de seguros.

• De acuerdo con el reporteel mercado tecnológico estadounidense para la distribución rápida de seguros alcanzará los 26.600 millones de dólares en 2025.

• Además de las recomendaciones de productos, los algoritmos de IA proporcionarán cotizaciones de precios y políticas instantáneas en el futuro a medida que la telemática y los dispositivos IoT se vuelvan más comunes. Los datos de usuario de estos dispositivos ayudarán a madurar rápidamente la tecnología de IA.

• Esta predicción está respaldada por investigaciones como esta. informe mckinseyque confirma que los procedimientos de suscripción en seguros se automatizarán gracias a los algoritmos de aprendizaje automático y las nuevas tecnologías.

• Los datos recopilados de los usuarios de seguros, los fabricantes de productos y los distribuidores permitirán que los sistemas basados ​​en IA también tomen decisiones de suscripción y fijación de precios cada vez más precisas, lo que lo convierte en una situación beneficiosa tanto para las aseguradoras como para sus clientes.

• Como se indicó anteriormente, las actividades de gestión de reclamaciones de seguros serán más eficientes y precisas con la IA. Los dispositivos IoT y las tecnologías de captura de datos ayudarán a acelerar el seguimiento de pérdidas y el procesamiento de reclamos fraudulentos en comparación con los métodos tradicionales.

• Investigar ha demostrado que la IA ayuda a agilizar el procesamiento de reclamaciones en un 22 %.

• La IA mejorará en gran medida el servicio al cliente de seguros y la experiencia de comunicación. La IA conversacional ya está ayudando a responder las preguntas de los clientes de inmediato al ofrecer atención al cliente las 24 horas, los 7 días de la semana.

En este artículo, nos centraremos en crear una IA conversacional para la industria de seguros. Comenzaremos examinando en detalle cómo las plataformas de IA conversacional como Pypestream están ayudando a los agentes de seguros. Luego pasaremos a cómo puede construir una plataforma de IA de este tipo.

Pypestream: una plataforma de IA conversacional:

Pypestream proporciona a las empresas una solución de participación del cliente. Les ayuda a construir relaciones con los clientes a través de mensajes instantáneos inteligentes. El sistema inteligente utiliza IA para entablar conversaciones con los clientes, en muchos casos, resolviendo sus problemas de manera efectiva sin la necesidad de un operador humano.

A diferencia de los chatbots basados ​​en reglas que siguen un flujo de trabajo predefinido, las plataformas de IA conversacional utilizan las últimas técnicas de procesamiento de lenguaje natural de IA, como el análisis semántico, para comprender lo que busca un usuario mediante el examen de patrones de lenguaje.

Esta atractiva plataforma de chatbot está ayudando a las aseguradoras con la comercialización y la distribución de seguros, la gestión y el procesamiento de reclamaciones, la administración de pólizas de seguros, los servicios financieros como la facturación y los pagos, etc.

Las siguientes son algunas de las características que la plataforma Pypestream AI brinda a la industria de seguros. Estos le darán una idea de lo que necesitará desarrollar en su solución de IA.

¿Qué construir? – Ejemplo de Pypestream:

Interfaz de usuario:

Pypestream viene con una interfaz de usuario intuitiva. La interfaz de usuario interactiva está enriquecida con múltiples widgets y opciones de personalización para una experiencia de cliente personalizada y efectiva.

Proporciona funciones como un carrito de compras, administración de contraseñas, carga de archivos, firmas de documentos, pago seguro, etc.

IA y Automatización:

Pypestream utiliza lo último en técnicas de aprendizaje automático para potenciar múltiples funciones y herramientas. Utiliza NLP para comprender conversaciones humanas y puede comprender el estado de ánimo, el tono y los emojis, etc. Esto ayuda al sistema de IA a comprender de manera efectiva los problemas de los usuarios, al igual que un ser humano.

Además, puede comprender varios idiomas, lo que hace que su atención al cliente sea accesible para una amplia gama de clientes.

Pypestream proporciona un motor de automatización para ayudar a los desarrolladores a conectar sus sistemas back-end sin problemas. También proporciona análisis en tiempo real para brindar información sobre las interacciones de los clientes con la plataforma comercial.

Atención al cliente en vivo:

La función Agent Pro de Pypestream permite la comunicación en vivo con numerosos clientes a la vez. Múltiples canales muestran toda la información relevante del cliente. Los agentes pueden resolver rápidamente los problemas de los clientes que el sistema de automatización no puede resolver.

Anuncios conversacionales:

Estos anuncios involucran a los clientes en conversaciones en tiempo real. Se ha demostrado que la experiencia personalizada aumenta las ventas.

Seguridad de los datos del cliente:

La solución Pypestream cumple con los protocolos de seguridad estándar de la industria para garantizar la protección de los datos del usuario en todos los canales.

¿Cómo construir una plataforma de IA para la industria de seguros?

Ahora, discutiremos los pasos para construir una plataforma de IA como Pypestream.

Planifique las especificaciones de su software:

Comprenda e identifique qué proceso desea innovar utilizando IA. En este punto, también querrá considerar las expectativas del mercado de usuarios.

A continuación, decida la especificación que desea crear, describa una jerarquía de funcionalidades de chatbot, decida los requisitos de infraestructura de su IA e identifique los repositorios de datos de capacitación y recursos que utilizará su IA, es decir, preguntas frecuentes anteriores, datos de políticas, documentos de operaciones y productos, etc. .

Crear equipo de desarrollo de software:

Su equipo de desarrollo debe consistir en

• ingenieros de IA y científicos de datos;
• diseñador de interfaz de usuario;
• Desarrolladores de back-end;
• probador de aplicaciones;
• Gerente de proyecto.

Configurar la infraestructura de desarrollo:

Para crear una plataforma de IA, necesitará recursos informáticos de alto rendimiento, capacidad de almacenamiento que se amplíe con su aplicación, una red fluida de gran ancho de banda, etc.

La solución rentable para cumplir con los requisitos de infraestructura de IA es utilizar una solución basada en la nube.

Su equipo técnico debe ser experto en el uso de tecnología en la nube para crear sistemas integrados eficientes de extremo a extremo, administrar el almacenamiento en la nube, desarrollar soluciones fácilmente escalables, etc.

Pypestream utiliza AWS como infraestructura como servicio (IaaS) para alojar sus dos nubes privadas. Uno administra aplicaciones de IA conversacionales con las que interactúan los usuarios, la segunda nube virtual aloja sistemas de administración para fines de monitoreo y respaldo.

Sus ingenieros de IA deben ser expertos para garantizar que puedan ayudar a su proyecto a adoptar la estrategia de computación en la nube más adecuada para construir una plataforma de IA conversacional.

Las principales plataformas basadas en la nube que ayudan en el desarrollo de IA incluyen IA de Microsoft Azure, IA en la nube de Google, Servicios de IA de Amazonetc. Estas plataformas permiten a los desarrolladores de IA desarrollar e implementar modelos ML avanzados con flexibilidad y escalabilidad.

Además, la infraestructura de inteligencia artificial alojada en la nube ayuda a los desarrolladores de software a centrarse en el desarrollo de aplicaciones, ya que el proveedor de servicios en la nube administra la infraestructura de back-end.

Selecciona tu Metodología de Desarrollo de Software:

Necesitará una metodología de desarrollo de software para estructurar y planificar sus procedimientos de desarrollo. La metodología de desarrollo correcta ayudará a sus gerentes de proyecto a utilizar sus recursos técnicos de manera eficiente y, además, garantizará la entrega oportuna del software.

Le recomendamos que adopte una metodología ágil para el desarrollo de la plataforma de IA. La metodología ágil desglosa todo el procedimiento de desarrollo de software en sprints. Por lo tanto, el software del proyecto se desarrolla de forma iterativa.

Las pruebas se realizan al final de cada iteración y se recopilan los comentarios del lado del cliente. Esto ayuda a los desarrolladores de software a mejorar continuamente el producto.

Existen múltiples marcos para implementar la metodología ágil, como Scrum y Kanban. Scrum es ampliamente adoptado por los equipos de desarrollo de software, ya que es fácil de implementar y produce resultados de alto rendimiento del equipo.

Lea más sobre la implementación de la metodología ágil utilizando el marco Scrum en nuestro blog aquí.

Interfaz de usuario de la aplicación de diseño y diseño de front-end:

La interfaz de usuario del software de una aplicación y la experiencia general del usuario que ofrece juegan un papel muy importante en la atracción de clientes y la construcción de relaciones leales con los clientes.

Asegúrese de que sus desarrolladores sean expertos en las últimas técnicas de UX/UI utilizadas para crear interfaces de usuario interactivas. Deben conocer técnicas de diseño como wireframing, pruebas de usabilidad, diseño visual, etc.

Desarrollar un Producto Mínimo Viable:

Un MVP o producto mínimo viable contiene las características esenciales de su software. MVP ayudará a su negocio de múltiples maneras. En lo que respecta a las tecnologías de IA, esto le permite poner su IA a trabajar más rápidamente y aumentar drásticamente los datos de entrenamiento a los que tiene acceso su IA.

• Podrás llegar al mercado de usuarios en menos tiempo.
• Podrá comercializar su idea central de software con un presupuesto limitado.
• Podrá recopilar rápidamente la respuesta de los usuarios a su plataforma de IA. Esto lo ayudará a mejorar y mejorar su producto de IA de acuerdo con las expectativas del usuario desde el principio.

Para desarrollar un MVP para una plataforma de IA, necesitará habilidades técnicas especializadas para implementar modelos de IA y usar herramientas de desarrollo de manera eficiente. Discutiremos esto en detalle a continuación.

Conocimientos en Procesamiento y Manejo de Datos:

Los datos juegan un papel muy importante en la construcción de plataformas de IA efectivas. Sus desarrolladores de IA deben ser expertos en ciencia de datos y en técnicas de manejo de big data como análisis de conjunto y análisis de alta dimensión.

Además, deben estar familiarizados con los sistemas de gestión y análisis de bases de datos como tormenta apache, casandra, Hadoopetc.

Conocimiento de aprendizaje automático supervisado y no supervisado:

Sus desarrolladores de software deben tener un conocimiento sólido de los algoritmos de máquinas supervisadas y no supervisadas.

Los algoritmos supervisados ​​operan con un conjunto de datos etiquetado donde cada punto de datos de entrada se compara con su salida. Al leer un enorme conjunto de datos etiquetados, el modelo de IA aprende cómo se conecta la entrada con el valor de salida.

El aprendizaje no supervisado adopta un enfoque más de creación de asociaciones. Lee una gran cantidad de datos sin etiquetar y comprende las tendencias de los datos mediante la creación de una relación entre diferentes puntos de datos.

El aprendizaje automático no supervisado tiene como objetivo producir una experiencia más humana en la que un modelo aprende de información nueva y experiencias pasadas.

Algunos algoritmos de aprendizaje automático supervisados ​​y no supervisados ​​que sus desarrolladores de IA deberían saber cómo implementar son: regresión lineal, máquinas de vectores de soporte, bosque aleatorio, agrupamiento de k-mediasetc.

Conocimiento de Redes Neuronales:

Sus desarrolladores de software de IA deben conocer las últimas técnicas de redes neuronales. Deben ser expertos en la creación y entrenamiento de redes neuronales como las redes neuronales de convolución, y en cuánto tiempo se usa la memoria a corto plazo al construir modelos de aprendizaje automático eficientes.

Para aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural como un chatbot conversacional, redes neuronales LSTM se utilizan generalmente ya que ayudan con el procesamiento de datos en serie (texto y voz).

Su equipo de desarrollo de IA también debe ser experto en aprendizaje profundo implementación. Una red neuronal profunda es el último avance en redes neuronales ML. Pueden manejar big data gracias a su capacidad para realizar cálculos complejos, pero, sin embargo, requieren más potencia de procesamiento.

Las redes neuronales profundas están en el corazón de las últimas tecnologías de inteligencia artificial, como Alexa de Amazon, Deep Speech de Baidu y Google Translate.

Marcos de desarrollo de IA:

Sus desarrolladores deberían poder usar marcos basados ​​en código de IA como Flujo de diálogo de Google para desarrollar motores de PNL desde cero. Esto ayuda a crear una interfaz de usuario conversacional para sus aplicaciones de software. Los clientes pueden comunicarse a través de texto y audio.

Dialogflow ofrece funciones como gestión de extremo a extremo para procesos como CI/CD y análisis utilizando modelos NLU avanzados basados ​​en IA para comprender mejor el contexto de una conversación, etc. Además, admite más de 30 idiomas.

Herramientas y bibliotecas de software de IA:

Sus ingenieros de IA deben ser expertos en herramientas de software de IA prominentes como TensorFlow, Kit de herramientas cognitivas de Microsoft, Aprendizaje automático básicoetc.

Core ML es una plataforma de aprendizaje automático que se utiliza para crear soluciones de IA para productos de Apple como iOS, tvOS, etc. Se basa en el lenguaje de programación Swift para facilitar la integración de aplicaciones. Admite de manera eficiente el uso de redes neuronales convolucionales preentrenadas en productos Apple.

La plataforma CNTK de Microsoft permite a los desarrolladores crear y combinar múltiples redes neuronales, incluidas redes neuronales recurrentes, redes de avance y redes neuronales de convolución. Funciona con múltiples lenguajes de programación.

Lenguajes de programación:

Su equipo de desarrollo de software debe dominar los lenguajes de programación que se usan comúnmente para construir modelos ML. En la parte superior está Pitón. Un lenguaje de programación orientado a objetos interpretado que es fácil de leer y usar.

Es el lenguaje preferido de los desarrolladores de IA para la recopilación, visualización, modelado y análisis de datos. Tiene un amplio ecosistema de marcos y bibliotecas para el desarrollo de IA.

Algunas bibliotecas comunes que sus desarrolladores deben conocer incluyen Tensorflow, Scikit-Aprender, PyTorch, Kerasetc.

Python a menudo se considera más lento, ya que se compila dinámicamente en el tiempo de ejecución. También consume mucha memoria, lo que suele ser un problema al implementar modelos de aprendizaje profundo. C++ es una buena alternativa con mayores velocidades de rendimiento y menor consumo de memoria.

Los marcos populares de ML y aprendizaje profundo como TensorFlow y Caffe se crean con C++. Sin embargo, requiere más esfuerzo aprender y usar C++ para construir modelos de IA. También tiene baja seguridad.

Java es otra opción en lenguajes de programación de IA. Proporciona alta seguridad y funciones de subprocesos múltiples y modificación de código en tiempo de ejecución.

Cumplimiento de seguridad:

El cumplimiento de los estándares establecidos de la industria es esencial al desarrollar una aplicación. Sus desarrolladores de software deben asegurarse de que su solución de IA cumpla con los protocolos de seguridad y las regulaciones gubernamentales.

Algunos de los estándares de ciberseguridad y cumplimiento para una plataforma de IA conversacional incluyen HIPAA para proteger la información médica de los pacientes, RGPD Ley de privacidad y protección de datos en la Unión Europea y los Espacios Económicos Europeos, WCAG2 para la accesibilidad del contenido web, etc.

Lea más sobre cómo crear un producto AI SaaS aquí en nuestro blog.

Pruebas de software:

Después del desarrollo, la siguiente etapa es probar su AI MVP en busca de errores y fallas.

Para entregar software libre de errores al mercado de usuarios que cumpla con todos sus requisitos funcionales establecidos, su equipo de desarrollo debe realizar pruebas de unidad exhaustivas, pruebas de integración, pruebas de penetración de seguridad, etc.

Deben ser capaces de utilizar herramientas como Probador funcional racional de IBM para probar las funcionalidades de la aplicación y Apache JMeter para integración y pruebas de API.

Lea más sobre cómo prevenir fallas en los productos de software en nuestro artículo de blog aquí.

Implementación de software:

Después de realizar un control de calidad exhaustivo y asegurarse de que el software de IA cumpla con los estándares de la industria y cumpla con todos los requisitos establecidos, su producto de software está listo para su lanzamiento.

Después de la implementación, puede comenzar a recopilar comentarios de los clientes. Puede realizar encuestas o animar a los usuarios a dejar una reseña en la tienda de aplicaciones en el caso de una aplicación móvil. Puede hacer uso de las redes sociales para interactuar de cerca con sus clientes.

Algunas herramientas que pueden ayudarlo a evaluar los comentarios de los clientes son Hotjar, cerebro de usuarioy Informe de usuario. Empresas como Spotify, Shopify, Adobe y Toyota están utilizando dicho software para recopilar de manera eficiente los comentarios de los usuarios a través de formularios de encuestas y widgets de comentarios.

Mejore aún más su MVP:

Después de recopilar los comentarios de los usuarios, tiene todos los datos que necesita para mejorar su MVP y asegurarse de que sus usuarios sigan interesados ​​en su producto de IA.

En esta etapa, aplique el análisis de datos para convertir los datos cualitativos en información procesable. Puedes usar herramientas como Qualtrics, ojo de pájaroy Temáticas para analizar los datos de sus clientes.

Repita la iteración de desarrollo de su producto en función de su análisis de datos de mercado: mejore y agregue funciones, pruebe, implemente y recopile la respuesta del usuario nuevamente.

Asóciese con el equipo de desarrolladores expertos de IA:

Toda la experiencia técnica y el conocimiento del dominio relacionado discutidos anteriormente resaltan el hecho de que construir una plataforma de IA competitiva en el mercado requiere un equipo de ingenieros de IA, científicos de datos y diseñadores y desarrolladores de software altamente calificados.

En este punto, debe estar accediendo a las habilidades de su equipo interno y los recursos técnicos disponibles de su empresa. Si no tiene las habilidades o la experiencia necesarias en sus desarrolladores de software, existen algunas opciones que puede utilizar para crear un equipo de desarrollo competente.

Puede ser muy difícil encontrar toda la experiencia técnica requerida en el grupo local de talentos disponible en su región específica. Por lo tanto, asociarse con desarrolladores remotos es el curso de acción más adecuado.

La primera opción que me viene a la mente son los desarrolladores freelance. El mercado independiente ofrece una gran variedad de talentos, sin embargo, la responsabilidad de la evaluación y gestión de los programadores independientes aún recae en usted.

Además, los freelancers están trabajando en múltiples proyectos al mismo tiempo. Como tal, existe una gran posibilidad de que un desarrollador independiente no se dedique al cien por cien a su proyecto de IA.

Además, si por alguna razón un freelancer deja tu proyecto a mitad de camino, tendrás que contratar a otro desarrollador y tragarte el tiempo, el esfuerzo y los costos perdidos.

Dados los inconvenientes de encontrar el mejor talento en un mar de programadores independientes, le recomendamos que subcontrate a los desarrolladores de software de una empresa de desarrollo híbrido.

La subcontratación de desarrolladores de software para mejorar su actual equipo interno de desarrollo de software se está convirtiendo en una tendencia cada vez más popular. Le brinda, como gerente o propietario de un proyecto, la flexibilidad de escalar sus recursos técnicos según lo requiera el proyecto.

Incluso si no tiene un equipo de desarrollo interno, puede subcontratar un equipo pequeño, digamos un diseñador y dos desarrolladores, y comenzar su proyecto. Puede agregar más recursos como probadores de aplicaciones en una etapa posterior, etc.

Asociarse con una empresa experta en desarrollo de software lo salvará de todas las trampas que conlleva contratar a un desarrollador de software independiente.

Las empresas de desarrollo de software ofrecen a las empresas acceso a sus desarrolladores de software a tiempo completo, cada uno de ellos capacitado en un nicho de desarrollo particular. Además, vienen con gerentes técnicos que tienen experiencia en implementar soluciones de software similares.

Los gerentes técnicos no solo lo ayudan a administrar a sus desarrolladores subcontratados, sino que también tienen experiencia, por lo que pueden ayudarlo a adoptar la mejor estrategia de desarrollo de software posible, e incluso a administrar su propio equipo interno de desarrolladores.

Lea nuestro blog para obtener más detalles sobre la gestión de desarrolladores remotos.

Conclusión:

La IA en los seguros tiene mucho potencial. Sin embargo, la IA es una tecnología avanzada. Su proceso de implementación es complejo y requiere talento y experiencia.

Si carece de los recursos técnicos calificados y la experiencia en el desarrollo de aprendizaje automático, ¿por qué no se toma un momento para cuéntanos algunos detalles de tu proyecto por lo que uno de nuestros gerentes técnicos puede ponerse en contacto para ayudarlo con cualquier pregunta que pueda tener y para ayudarlo a encontrar los especialistas y desarrolladores de IA adecuados para crear su solución de software de IA del siguiente nivel.

Las 3 preguntas más frecuentes sobre cómo construir una plataforma de IA para la industria de seguros como Pypestream

1. ¿Qué tecnologías están dando forma al futuro de las compañías de seguros como Allstate y MetLife?

Las últimas tecnologías como la telemática, los dispositivos portátiles inteligentes basados ​​en IoT, la automatización robótica y la cadena de bloques permiten que los modelos de IA recopilen datos del mundo real y realicen operaciones en tiempo real de manera eficiente y segura en la industria de seguros.

2. ¿Cuál es la diferencia entre un chatbot y una IA conversacional?

Los chatbots están programados para usar IA y mantener conversaciones con un conjunto predefinido de respuestas. Tienen una capacidad limitada para comprender la intención y el contexto de la comunicación. La IA conversacional aprovecha NLP y NLU avanzados para interpretar los mensajes de los usuarios y responder adecuadamente.

3. ¿Cómo puede el sector asegurador adoptar la IA de manera efectiva?

Los ejecutivos de seguros pueden aportar innovaciones notables en su negocio mediante el uso de IA para la automatización operativa, como procesos de suscripción automatizados, análisis predictivo de riesgos, ventas y marketing, toma de decisiones de políticas regulatorias, etc.

4. ¿Cuáles son algunas nuevas empresas destacadas con iniciativas de seguros de IA?

Algunas de las principales empresas emergentes que invierten en seguros de IA son:

• Ant Financial, empresa china que ofrece servicios digitales desde redes sociales hasta banca. Conecta los datos de los usuarios de los servicios interconectados con las compañías de seguros para crear perfiles de riesgo de los usuarios.
• Lemonade, una startup que invierte en chatbots de IA y análisis de big data.
• Fukuko Mutual Life, utilizando IBM Watson basado en IA para la gestión de reclamaciones.