Aviva, una de las empresas de seguros más antiguas del mundo, ha dado un paso significativo en su transformación digital al implementar una plataforma MLOps completamente sin servidores. Con operaciones en 16 países y atendiendo a más de 33 millones de clientes, la aseguradora busca mejorar sus procesos operativos y ofrecer mejores experiencias a sus usuarios a través de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
La compañía ha trabajado de la mano con Amazon Web Services (AWS) para desarrollar esta plataforma, utilizando el Marco de MLOps Empresarial de AWS y Amazon SageMaker. Esta innovadora solución permite integrar las mejores prácticas de DevOps en el ciclo de vida del aprendizaje automático, estandarizando el desarrollo de modelos, optimizando su despliegue y asegurando un monitoreo constante de su rendimiento en producción.
Implementar modelos de aprendizaje automático a gran escala no es tarea fácil, ya que, según un estudio de Gartner, aproximadamente el 47% de los proyectos nunca llegan a la etapa de producción. Sin embargo, Aviva, que gestiona cerca de 400,000 reclamos de seguros anualmente, ha superado este desafío y soporta una creciente carga de trabajo gracias a su nueva plataforma.
Como parte de su demostración de efectividad, Aviva ha implementado el caso de uso «Remedy», un sistema de gestión de reclamaciones que utiliza un enfoque basado en datos. Este sistema está diseñado para calcular si una reclamación de seguro de automóvil debe clasificarse como pérdida total o si es reparable, analizando los costos estimados de reparación frente al valor de mercado actual del vehículo, entre otros datos relevantes.
El éxito del «Remedy» no solo ha probado el potencial de la plataforma para manejar modelos de aprendizaje automático mediante soluciones preconfiguradas, sino que también sirve como modelo para futuros proyectos. Su arquitectura modular, dividida en bloques que abarcan desde redes hasta plantillas de proyectos de Amazon SageMaker, facilita el desarrollo, prueba y producción de modelos en diferentes cuentas de AWS, promoviendo procesos consistentes en todas las etapas.
El flujo de trabajo combinando predicciones, datos externos y lógica de negocios asegura que cada recomendación a los manejadores de reclamos sea precisa y bien fundamentada. Este sistema es capaz de descartar vehículos, buscar reparaciones o requerir investigaciones adicionales según la información procesada.
Aviva ha logrado hacer su operación más rentable al reducir un 90% los costos de infraestructura en comparación con su anterior solución de ML local. Esta transformación ha permitido a la compañía desplegar cientos de casos de uso de aprendizaje automático en cuestión de semanas, consolidando su posición y capacidad para innovar dentro del sector financiero.
