Eliminar el sesgo de datos a través de la lógica difusa

Debido a los importantes retos del sector acelerados considerablemente en los últimos 18 meses, como el fraude emergente y los esquemas cada vez más sofisticados, la IA ha evolucionado rápidamente hasta convertirse en una prioridad estratégica, posicionándose entre las principales claves para el éxito de las aseguradoras en la actualidad.

No cabe duda de que la IA impulsa a las empresas hacia el éxito, proporcionándoles una ventaja competitiva posiblemente atribuible a la capacidad de la IA para comparar y procesar rápidamente millones de datos, como los detalles de siniestros. Sin embargo, para muchas aseguradoras siguen existiendo retos organizativos que impiden aprovechar plenamente el poder de la IA. Uno de los más importantes es la cuestión ética, es decir, el problema de la parcialidad.

El sesgo es una preocupación considerable para algunos sistemas de IA, sobre todo para aquellos los basados en modelos predictivos. Cuando las aseguradoras aprovechan los sistemas de IA basados en la lógica difusa que ofrecen decisiones explicables, se eliminan efectivamente los resultados sesgados o parciales.

Como se ha mencionado anteriormente, algunos sistemas de IA corren el riesgo de ser parciales. Esta es una de las desventajas del uso de la IA basada en modelos predictivos, basados únicamente en los resultados históricos. Al utilizar este tipo de IA, el sesgo puede introducirse en el sistema de varias maneras:

FUENTE: www.propertycasualty360.com