¿Cómo trabajamos?

Nuestro viaje no ha hecho nada más que empezar porque a medida que vamos ampliando nuestra base de estudio seremos capaces de evolucionar nuestro actual algoritmo predictivo de riesgo de abandono y desarrollar otros que están por venir dando respuesta a más problemas sectoriales.

Machine Learning, Procesamiento de Lenguaje Natural, Big data… En MelmacIA ofrecemos a la mediación una puerta de entrada a la tecnología que está llamada a revolucionar el sector asegurador. Y gracias a nuestra experiencia con mediadores de seguros lo hacemos de forma práctica, sencilla y orientada al negocio. La retención de la cartera es solo el primer paso de la tecnología que lo cambiará todo.

¿Quieres saber más?

Nuestro viaje no ha hecho nada más que empezar porque a medida que vamos ampliando nuestra base de estudio seremos capaces de evolucionar nuestro actual algoritmo predictivo de riesgo de abandono y desarrollar otros que están por venir dando respuesta a más problemas sectoriales.

Machine Learning, Procesamiento de Lenguaje Natural, Big data… En MelmacIA ofrecemos a la mediación una puerta de entrada a la tecnología que está llamada a revolucionar el sector asegurador. Y gracias a nuestra experiencia con mediadores de seguros lo hacemos de forma práctica, sencilla y orientada al negocio. La retención de la cartera es solo el primer paso de la tecnología que lo cambiará todo.

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Business Understanding

El negocio asegurador tiene pocos secretos para nosotros. Casi 15 años de experiencia en el sector nos proporcionan una ventaja respecto a otras propuestas. Conocemos la problemática y las debilidades y nos enfocamos en encontrarles solución.

Data Understanding

Los datos en el sector asegurador son un problema y esto hace que sea difícil afrontar un proyecto de ciencia de datos. Conocíamos esta situación y para ello empezamos a trabajar con datos reales que aseguraran que lo investigado pudiera aplicarse al mundo real.

Data Preparation

Esta fase es la que consume la mayor parte del tiempo en un proyecto de ciencia de datos. Es necesario llevar a cabo tareas como selección de atributos, transformación de formatos, limpieza de errores o imputación de datos faltantes para preparar el conjunto de datos que alimente posteriormente al modelo de Machine Learning.

Esta fase requiere de mucha interacción entre el equipo de ciencia de datos y los expertos en la materia ya que estos últimos saben diferenciar entre un error y un dato válido en algunos atributos.

Modeling & Evaluation

Tras las primeras fases de preparación, entramos de lleno en la generación del modelo. Se emplean diferentes técnicas de aprendizaje (Machine Learning), se entrenan distintos modelos calibrando sus parámetros y se obtienen las métricas con las que poder realizar una evaluación de los procedimientos realizados.

Posteriormente, en la fase de evaluación se procede a valorar los distintos modelos en base a las métricas obtenidas, la importancia de las variables en la predicción, etc.

Deployment & Maintenance

En esta última fase se despliega el modelo para que el cliente final pueda utilizarlo. En nuestro caso, hemos integrado el algoritmo en el software de MPM para que sus clientes puedan aplicar las ventajas de los avances de la IA en sus negocioso con la seguridad y confianza necesaria propia de un proyecto de estas características.