La Inteligencia Artificial en la Industria de Seguros: Una Solución Para Combatir los Ciberataques

Desde el inicio de la pandemia de COVID-19, las industrias de todo el mundo han sido testigos de un fuerte aumento en el número y tipos de ciberataques que enfrentan. Es comprensible que los sistemas de gestión de riesgos cibernéticos no hayan podido mantenerse al día con estos sofisticados ataques de seguridad. Con empresas tratando de reducir sus costos laborales y adoptar un modelo digital más barato y eficiente, es evidente que el cibercrimen también está en aumento. En los últimos años, las compañías de seguros se han convertido en un objetivo de los ataques de ransomware ya que juegan un papel crucial en la protección de activos, personas y mercancías de alto valor. Aquí es donde la Inteligencia Artificial (IA), si se emplea de manera efectiva, podría ayudar a combatir estas amenazas. Integrar la ciberseguridad con la IA ayuda a desarrollar un modelo más holístico y robusto, eficiente en la realización de diversas tareas como la detección y prevención de ciberataques en tiempo real, la resistencia a nuevos ciberdelitos y el aumento de la competencia de los equipos de ciberseguridad. En un informe especial, la Universidad de Warwick produjo esta revisión sistemática de la literatura que presenta una visión general de las barreras y oportunidades de utilizar la Inteligencia Artificial para ayudar a reducir el riesgo y la exposición a amenazas cibernéticas en el sector de seguros. Las salidas incluyen: 01 Revisión sistemática de la literatura Una revisión sistemática de la técnica de Inteligencia Artificial de última generación con aplicaciones en la evaluación de riesgos y amenazas. 02 Examinar barreras y oportunidades Examinar las barreras y oportunidades de utilizar técnicas de IA para la toma de decisiones en la industria de seguros. 03 Revisión de la eficacia Revisar la eficacia de las técnicas de IA emergentes en la identificación de escenarios adversos desconocidos y eventos temidos, y cómo estos afectan los procesos tradicionales de evaluación de riesgos. 04 Proporcionar recomendaciones Proporcionar un conjunto de recomendaciones que puedan servir como una guía / hoja de ruta para diferentes partes interesadas en esa industria. Revisión sistemática de las técnicas de IA emergentes con aplicaciones en la evaluación de riesgos y amenazas Con un aumento en el uso de la IA en múltiples industrias, la industria de seguros hoy se encuentra al borde de la adopción a gran escala de la tecnología. Este trabajo con la Universidad de Warwick proporciona un enfoque para comprender cómo las tecnologías de IA emergentes y de última generación pueden utilizarse para reducir riesgos y mejorar la postura de seguridad de una organización. La aplicación de la IA en la innovación de seguros se utiliza ahora para una variedad de funciones de back-end como detección de fraude, comercio algorítmico, análisis de blockchain y motores de búsqueda financieros. La robótica, la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural (PNL) son algunos campos que están siendo atendidos por el aprendizaje automático (ML). Estas aplicaciones han aumentado el interés en el aprendizaje automático dentro del sector de seguros, que es rico en datos. Ejemplos de técnicas de ML incluyen: Máquinas de vectores de soporte: un algoritmo de ML que aprende de los ejemplos que se le dan. Cuando se examinan muchos informes de actividad fraudulenta y no fraudulenta, puede identificar el fraude con tarjetas de crédito. Redes neuronales artificiales: el enfoque principal es el uso de una red neuronal mejorada para evaluar el riesgo de información. El propósito de las redes neuronales es parecerse al cerebro humano. Árbol de decisiones: una herramienta que prevé resultados potenciales, como los costos y la utilidad de los recursos, utilizando un modelo en forma de árbol de posibilidades. Naive Bayes: un