| Abstract |
PRyS consistirá en el desarrollo de una herramienta que sea capaz de detectar riesgos no cubiertos en familias, empresas y en la sociedad en general, y reducirlos o mitigarlos a través de diferentes soluciones aseguradoras. Para ello, será necesario la adquisición, combinación, configuración y empleo de tecnologías como Machine Learning, Procesamiento de Lenguaje Natural y Big Data que permitan analizar la información agregada de múltiples fuentes de datos para que PRyS sea capaz de:
1. Identificar clusters de clientes por tipología (ej. familias, profesionales, empresas, etc.) en base a patrones de conducta y modelos de comportamiento.
2. Mapear los riesgos a los que se enfrentan los diferentes tipos de clientes y que por desconocimiento y falta de información podrían reducirse de forma sustancial.
3. Recomendar productos y coberturas existentes capaces de reducir y/o mitigar los riesgos identificados.
Finalmente, la información que PRyS será capaz de proveer estará disponible a través de plataformas y sistemas informáticos que ya estén utilizando actualmente los mediadores de seguros (software de terceros). De esta forma la información se proveerá de una forma sencilla y eficaz, siendo ésta la vía más adecuada para llegar al cliente final.
Para ello, PRyS se estructura en cuatro actividades principales:
- A1- Diseño conceptual y lógica de negocio;
- A2- Exploración, análisis y agregación de datos a los modelos de análisis;
- A3- Modelos de análisis para el mapeo de riesgos y recomendaciones de coberturas;
- A4- Integración y demostración de la herramienta; |
