¿En qué sectores podemos aplicar NLP?

Cath Sandoval
Copywritter

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Actualmente el Natural language processing ha estado impactando fuertemente en diversos sectores. Es por ello que, velando por la industria aseguradora y su seguridad, queremos explicarte los casos de uso más relevantes para que te atrevas a explorarlos.

¡Vamos a comenzar! 

NLP en la industria de seguros

1.Gestión de siniestros de seguros

NLP se puede utilizar en combinación con OCR para analizar reclamaciones de seguros. Por ejemplo, IBM Watson se ha utilizado para analizar datos de texto estructurados y no estructurados con el fin de detectar la información adecuada para procesar reclamaciones de seguros y enviarla a un algoritmo de aprendizaje automático. Este se encargará de etiquetar los datos de acuerdo con las secciones del formulario de solicitud de reclamación.

2.Detección de fraude

NLP se puede combinar con Machine learning y análisis predictivo para detectar fraudes e información malinterpretada de documentos financieros no estructurados. 

Por ejemplo, un estudio de 2010 reveló que los modelos lingüísticos de NLP podían detectar correos electrónicos engañosos, que se identificaban por una «frecuencia reducida de pronombres en primera persona y palabras exclusivas, y una frecuencia elevada de palabras de emociones negativas y verbos de acción». 

NPL en ciberseguridad

1. Detección de spam

Los modelos NLP se pueden utilizar para la clasificación de texto con el fin de detectar palabras, oraciones y sentimientos relacionados con el spam en correos electrónicos, mensajes de texto y aplicaciones de mensajería de redes sociales.

Asimismo los modelos NLP de detección de spam suelen seguir estos pasos:

  • Limpieza y preprocesamiento de datos: eliminación de relleno y palabras vacías.
  • Tokenización: muestreo de texto en oraciones y párrafos más pequeños.
  • Etiquetado de parte del discurso (PoS): etiquetar una palabra en una oración o párrafo a su parte correspondiente de una etiqueta del discurso, según su contexto y definición.
2.Prevención de exfiltración de datos

La exfiltración de datos es una violación de la seguridad que implica la copia o transferencia no autorizada de datos de un dispositivo a otro. Para exfiltrar datos, los atacantes utilizan técnicas de ciberseguridad como túneles del sistema de nombres de dominio (DNS)

¿Qué quiere decir esto? Consultas DNS que reflejan una demanda de información enviada desde la computadora de un usuario (cliente DNS) a un servidor DNS. Además el envío de correos electrónicos de phishing que llevan a los usuarios a proporcionar información a los piratas informáticos. 

Finalmente…

Aprovechando toda la revolución tecnológica y  los beneficios que podemos obtener  de ella, en LISA insurtech hemos adquirido conocimiento en NLP para así ofrecerle a la industria de seguros la capacidad de operar eficazmente y ofrecerle un servicio ideal a sus clientes.

¿Cómo lo hacemos?
  • Mediante chatbots al permitir el denuncio por esta vía, de manera simple y rápida.
  • Traducimos automáticamente todos los documentos.
  • Buscamos ciertos patrones dentro de los textos que nos permiten identificar la data crítica en los documentos. 
  • Detectamos el “sentimiento” encontrado en la descripción de un suceso, es decir, el estado de ánimo de quien realiza dicha descripción.
  • Hacemos búsqueda en función a keywords. Y es empleado en el campo de salud para determinar cantidades a indemnizar dependiendo de la enfermedad/lesión.

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