SEGUROS ESPAÑA
El algoritmo que revoluciona el sector de los seguros

EL PAIS

Acabas de comprarte un vehículo usado, justo ese modelo que llevas meses buscando y que cumple todas tus expectativas. Ahora toca contratar lo antes posible un seguro. Gracias a la inteligencia artificial (IA), MAPFRE ha desarrollado un sistema único y personalizado pionero en España y con un enorme potencial para aplicarse en un futuro en otros casos. En las próximas semanas, la aseguradora va a poner en marcha un proyecto piloto para la verificación automática de daños a través de un algoritmo aplicado a la contratación de seguros para coches usados. De esta manera, el cliente podrá mostrar el estado de la carrocería del automóvil sin tener que desplazarse y sin que intervenga el perito, lo que le permitirá activar la póliza al instante.

El funcionamiento es muy simple. Al finalizar la contratación online del seguro, el usuario recibe un mensaje SMS con un enlace que abre una solución web en su smartphone y le guía en la toma de las fotografías del vehículo desde distintos ángulos: lateral derecho e izquierdo, frontal y parte trasera. 

En ese instante, un algoritmo de aprendizaje profundo (conocido como deep learning) analiza en tiempo real las imágenes e identifica la presencia o ausencia de cualquier tipo de daño. Este análisis permite ajustar la póliza de una manera personalizada. Si el cliente da su conformidad, ya podrá disfrutar de su seguro sin esperas ni desplazamientos. Y todo ello sin mediación humana

Cómo es posible que la IA sepa distinguir lo que es una simple mancha en la carrocería de un arañazo? Con mucho entrenamiento. Y aquí ha sido esencial la colaboración con la compañía alemana ControlExpert, que proporcionó una plantilla de partida ya pre-entrenada con millones de fotos de vehículos de diferentes modelos y países.

Una precisión del 95%

MAPFRE aportó entonces miles de nuevas imágenes –tratadas de forma anónima– de coches correspondientes a contrataciones reales de los últimos años en España. “Para entrenar al modelo predictivo necesitas enseñarle primero. Lo debes alimentar con un volumen muy alto y variado de imágenes, así como con la respuesta esperada para cada una de ellas, es decir, la realidad de los daños presentes. De esta forma, tras este proceso de aprendizaje, puedes dar al modelo una foto que jamás ha visto y es capaz de determinar si el vehículo tiene daños o no. Los resultados que hemos obtenido son espectaculares, pues han posibilitado una automatización selectiva con una precisión del 95%”, explica el Innovation Delivery Manager de MAPFRE, Daniel Almodóva