Inteligencia Artificial y Machine Learning: Aplicaciones En Seguros

Duración y horario:

8 horas online

De 6:00 p.m. a 8:00 p.m. hora Colombia

Fecha:

Julio 06 al 09 de 2021

VALOR DE LA INVERSIÓN:

$390.000 más IVA

USD 122

EL VALOR INCLUYE:

  • Presentación
  • Certificado de asistencia

Nota:

La Fundación Instituto Nacional de Seguros, se reserva el derecho de modificar las fechas programadas como los docentes previamente publicados en los eventos o su cancelación de acuerdo con las condiciones en que se desarrolle el proceso de inscripciones.

Iniciado el curso NO se aceptará cancelación de inscripciones ni se reembolsará el valor de la misma. Excepto sea comunicado 72 horas antes del evento, por escrito vía E-Mail (mercadeoins2@fasecolda.com, cbaquero@fasecolda.com, comunicacionesins@fasecolda.com)

Los CEO’s y CIO’s de las compañías poseen el reto de preparar a sus organizaciones para generar las capacidades necesarias que les permitan aprovechar todas las tecnologías y métodos emergentes que hoy se desarrollan en el mundo para la explotación y análisis de grandes volúmenes de información.

Es por esto que se crea este espacio educativo que presentará los desarrollos más recientes de modelos de inteligencia artificial con aplicación a los seguros en su cadena de valor: comercialización, suscripción, tarifación y gestión de siniestros.

Presentar los conceptos y elementos básicos de Inteligencia Artificial, Aprendizaje de Máquina (Machine Learning) y Aprendizaje Profundo (Deep Learning) y las áreas de aplicación en seguros, con énfasis en el impacto que tendrá en la gestión de la cadena de valor de las aseguradoras.

Al finalizar el curso, los estudiantes estarán en capacidad de:

    • Tener claridad sobre los conceptos relevantes de Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning.
    • Reconocer la importancia de las herramientas computacionales en la cadena de valor de la gestión de seguros y sus aplicaciones potenciales
    • Conocer los métodos estadísticos aplicados en las áreas de Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning y entender su aplicación en diferentes áreas de seguros.
    • Contar con el conocimiento base acerca de diferentes modelos y técnicas para el análisis de datos.

MÓDULO I: INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL -AI-

1. Definición de AI
2. Conceptos y Diferencias: AI, Machine Learning, Deep Learning y Big Data.
3. Conceptos Básicos de AI y herramientas
• Machine Learning
• Conocimiento Basado en Sistemas
• Procesamiento de Lenguaje Natural
• Representación de Conocimiento
• Medios de Procesamiento
4. Beneficios de la AI
5. Procesamiento de Datos y Elementos Éticos
6. Áreas de Aplicación en Seguros
• Costumer Relationship Management
• Detección de Outliers y Fraude en Siniestros
• Mejora de Procesos
• Optimización de canales de Distribución
• Segmentación de Clientes
• Suscripción Automática

MÓDULO II: MACHINE LEARNING

1. Definición y Conceptos Básicos
2. Tipos de Aprendizaje: Supervisado y No Supervisado
3. Flujograma de Trabajo

MÓDULO III: DEEP LEARNING

1. Análisis de grandes datos (big data)
2. Redes Neuronales
3. Tipos de modelos de Deep Learning
4. Redes Neuronales y Aprendizaje profundo
• ¿Qué son las redes neuronales?
• Arquitectura de las redes neuronales
• Parámetros de las redes neuronales
• Retro propagación y descenso en gradiente
• Redes neuronales convolucionales
• Redes neuronales recurrentes
5. Big data en la cadena de valor del seguro
6. Tarifación y Suscripción con AI
7. Aplicaciones
• E-Commerce
• Aplicaciones en Seguros de Autos y Suscripción Automática
• Aplicaciones en Seguros de Salud

MÓDULO IV: NATURAL LANGUAGE PROCESSING

1. Definiciones y Tipos de Procesos
2. Análisis de Sentimientos
3. Analítica de Textos.
4. Aplicaciones:
• Servicio al Cliente
• Monitoreo de Reputación
• Procesamiento de texto y lenguaje natural
• Acceder a los datos de la web
• Procesamiento de texto Unicode
• Texto de tokenshing
• Etiquetado de palabras
• Asignación de Dirichlets Latentes
• Teoría de grafos y Análisis de Redes Sociales
• Gráficos y redes
• Tomando la medida: Grado, centralidad y más
• Conectando los puntos: Propiedades de la red

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS:

[1] Akerkar, R (2019) Artificial Intelligence for Business. Springer.
[2] EIOPA (2019) Big Data Analytics In Motor And Health Insurance: A Thematic Review.
[3] Joshi, A (2020) Machine Learning and Artificial Intelligence. Springer.
[4] Swiss Re (2020) Machine intelligence in insurance: insights for
end-to-end Enterprise transformation. Sigma No. 5.

Directivos, jefes, gerentes o profesionales líderes de procesos que deseen conocer el impacto de las herramientas de inteligencia artificial y machine learning en la gestión de seguros y su aplicación en sus procesos.

CAMILO ANDRES MOLANO MENDOZA

Matemático con maestría en Actuaría y Finanzas egresado de la Universidad Nacional de Colombia con experiencia en el proceso de reservas matemáticas y técnicas para los ramos de riesgos laborales, vida individual y vida grupo; pricing; creación de tablas de mortalidad para rentistas válidos e inválidos. Cuenta con experiencia en la realización de estudios de mercado, y en la elaboración y presentación de informes e indicadores de gestión. También cuenta con conocimientos en la normativa IRFS 17 y solvencia II. Tiene experiencia apoyando procesos de contratación principalmente en la adquisición de licencias de software actuarial como ResQ y Risk Agility de WTW. Cuenta con conocimientos avanzados de las herramientas y los lenguajes de programación R, SQL, SAS, VBA, LATEX, MATLAB y ofimática; con pensamiento analítico, Autonomía, Iniciativa, Liderazgo, Recursividad y Toma de decisiones

Información:

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El INS cuenta con las siguientes facilidades de pago:

  1. Consignación en efectivo a favor de la Fundación Instituto Nacional de Seguros (NIT. 860.076.579-9) en las siguientes cuentas nacionales:
Banco No. de cuenta Clase de cuenta
Sudameris 81862187 Corriente
Davivienda 457469997193 Corriente
  1. Pago con cheque cruzado a nombre de la FUNDACIÓN INSTITUTO NACIONAL DE SEGUROS (NIT. 860.076.579-9) (Carrera 7 No. 26 – 20 – Piso 4).
  2. Crédito a través de Banco Pichincha, contacte a su asesor comercial para el proceso.
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