Aviva, una de las aseguradoras más antiguas y establecidas del mundo, ha dado un paso significativo hacia la innovación tecnológica al implementar una plataforma de operaciones de aprendizaje automático (MLOps) completamente sin servidores. Esta iniciativa se enmarca en el esfuerzo de la compañía por mejorar sus procesos operativos y ofrecer mejores experiencias a los más de 33 millones de clientes que tiene en 16 países mediante el uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Con el respaldo de Amazon Web Services (AWS), Aviva ha desarrollado su plataforma utilizando el Marco de MLOps Empresarial de AWS y Amazon SageMaker. Esta solución tecnológica permite integrar las mejores prácticas de DevOps en todo el ciclo de vida del aprendizaje automático, estandarizando el desarrollo de modelos, optimizando su despliegue y asegurando un monitoreo constante de su desempeño en producción.
La implementación de modelos de aprendizaje automático a gran escala es un desafío considerable para las organizaciones. Según Gartner, alrededor del 47% de los proyectos de ML nunca llegan a producción. Sin embargo, Aviva, que gestiona cerca de 400,000 reclamos de seguros anualmente, ha logrado superar este reto y soportar una carga de trabajo creciente.
Para demostrar la eficacia de su nueva plataforma, Aviva ha utilizado el caso de uso «Remedy», un sistema que gestiona reclamaciones analizando si califican como pérdida total o son reparables. El sistema emplea un enfoque basado en datos para comparar los costos de reparación con el valor actual de mercado del vehículo y otros datos relevantes, proporcionando recomendaciones precisas a los manejadores de reclamos.
El exitoso despliegue de «Remedy» no solo sirve de modelo para futuros proyectos, sino que también exhibe el potencial de la plataforma para manejar la industrialización de modelos de ML mediante soluciones preconfiguradas. La arquitectura modular de la nueva plataforma de Aviva incluye redes y plantillas de proyectos de Amazon SageMaker, implementadas en cuentas de AWS dedicadas a desarrollo, pruebas y producción, lo que facilita la promoción coherente de modelos en todas las etapas.
El sistema combina predicciones del modelo, datos externos y lógica de negocios para elaborar recomendaciones a los manejadores de reclamos. Diseñado para tomar decisiones precisas, el sistema evalúa si es necesario descartar vehículos, buscar reparaciones o requerir más investigaciones.
Aviva ha conseguido una solución rentable, logrando reducir los costos de infraestructura en un 90% en comparación con su solución anterior. Esta transformación le ha permitido desplegar cientos de casos de uso de ML en cuestión de semanas en lugar de meses, mejorando su capacidad de innovación y adaptación en el dinámico mercado de servicios financieros.
