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Artificial Intelligence
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IA Generativa para Seguros en Servicios Financieros

  • hasta 6 semanas
  • Intermedio

Este curso equipa a los profesionales de seguros con las habilidades para aprovechar las herramientas de IA Generativa, mejorando la eficiencia y precisión en la suscripción, el procesamiento de reclamos, el servicio al cliente y la evaluación de riesgos. En solo 15 minutos al día durante 6 semanas, aprenderás aplicaciones prácticas de la IA en la industria de seguros.

  • Fundamentos de IA Generativa
  • IA en Seguros
  • Evaluación de Riesgos
  • Procesamiento de Reclamos
  • Servicio al Cliente

Resumen

Los participantes aprenderán a integrar Inteligencia Artificial, aprendizaje automático y modelos de lenguaje grande para mejorar el servicio al cliente, realizar evaluaciones de riesgos y gestionar riesgos de manera efectiva. El curso cubre aplicaciones prácticas, proyectos prácticos y casos de uso del mundo real para asegurar que los alumnos puedan aplicar su conocimiento directamente en sus roles.

  • Web Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Online
    ubicación del curso
  • Layers 1 Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Inglés
    idioma del curso
  • Certificación Profesional
    al completar el curso
  • A tu propio ritmo
    formato del curso
  • Clases En vivo
    entregado en línea

¿Para quién es este curso?

Suscriptores

Profesionales responsables de evaluar y analizar los riesgos involucrados en asegurar personas y activos.

Ajustadores de Reclamos

Individuos que investigan reclamos de seguros para determinar el alcance de la responsabilidad de la compañía aseguradora.

Analistas de Riesgos

Expertos que evalúan los riesgos financieros y desarrollan estrategias para minimizar esos riesgos.

Este curso ofrece beneficios clave como una mayor eficiencia en la suscripción, un mejor procesamiento de reclamos y una evaluación avanzada de riesgos. Cubre habilidades y conceptos esenciales de IA adaptados para profesionales de seguros, ayudándoles a mantenerse competitivos e innovadores en su campo.

Requisitos Previos

1 / 3

  • Comprensión básica de los procesos y la terminología de seguros.

  • Familiaridad con conceptos y aplicaciones de IA.

  • Competencia en el uso de herramientas y plataformas digitales.

¿Qué aprenderás?

Semana 1: Fundamentos de IA Generativa
Esta semana explora la definición, los mecanismos internos y la evolución de la IA Generativa.
Día 1: Definición de IA Generativa
Comprender qué es la IA Generativa y sus principios básicos.
Día 2: Diferencias entre el Aprendizaje Automático Tradicional y la IA Generativa
Comparar técnicas tradicionales de aprendizaje automático con la IA Generativa.
Día 3: Transformadores: un avance revolucionario
Explorar el papel de los transformadores en los avances de la IA.
Día 4: Escalando transformadores
Comprender cómo se pueden escalar los transformadores para un mejor rendimiento.
Día 5: Modelos de Lenguaje Grande como una nueva interfaz humano/máquina
Aprender sobre los Modelos de Lenguaje Grande y sus aplicaciones.
Semana 2: El Panorama de la IA Generativa
Esta semana discute el panorama de la IA Generativa y los actores clave como proveedores de infraestructura, proveedores de modelos y proveedores de aplicaciones.
Día 6: Proveedores de modelos
Identificar a los principales proveedores de modelos en el espacio de la IA Generativa.
Día 7: Proveedores de infraestructura
Comprender el papel de los proveedores de infraestructura en la IA.
Día 8: Proveedores de aplicaciones
Explorar varios proveedores de aplicaciones y sus ofertas.
Día 9: Proyecto práctico: Comenzando con ChatGPT y Personas de Clientes
Proyecto práctico sobre el uso de ChatGPT para interacciones con clientes.
Día 10: Proyecto práctico: Analizando y extrayendo información de informes PDF con IA
Usar IA para analizar y extraer datos de informes PDF.
Semana 3: Panorama actual de la IA Generativa en Seguros
Esta semana explora el dominio de los seguros y compara los enfoques tradicionales de seguros con los métodos impulsados por IA.
Día 11: Introducción y antecedentes de los Seguros
Visión general de la industria de seguros y sus componentes clave.
Día 12: Desafíos en los Seguros
Identificar y comprender los desafíos que enfrenta la industria de seguros.
Día 13: Enfoques tradicionales vs enfoques impulsados por IA en Seguros
Comparar métodos tradicionales con enfoques impulsados por IA en seguros.
Día 14: Panorama actual de la IA Generativa en Seguros
Explorar el uso y el impacto actual de la IA Generativa en seguros.
Día 15: Entrevista con experto: TBC
Perspectivas de un experto de la industria sobre la IA en seguros.
Semana 4: Aplicaciones y casos de uso de la IA Generativa en Seguros
Esta semana discute aplicaciones de IA Generativa e iniciativas y casos de uso actuales en Seguros.
Día 16: Aplicaciones de la IA Generativa en Seguros (1/2)
Explorar varias aplicaciones de la IA Generativa en el sector de seguros.
Día 17: Aplicaciones de la IA Generativa en Seguros (2/2)
Continuar la exploración de aplicaciones de IA en seguros.
Día 18: Estudios de caso (1/2)
Revisar estudios de caso de implementación de IA en seguros.
Día 19: Estudios de caso (2/2)
Más estudios de caso sobre IA en seguros.
Día 20: Entrevista con experto (TBC)
Perspectivas adicionales de un experto de la industria.
Semana 5: De la Teoría a la Práctica - Enfoque Práctico
Esta semana se centra en aplicaciones prácticas de herramientas de IA generativa en Seguros.
Día 21: Navegar por las herramientas clave de IA Generativa
Aprender a usar herramientas esenciales de IA Generativa.
Día 22: Comprender la Ingeniería de Prompts
Dominar el arte de la ingeniería de prompts para modelos de IA.
Día 23: Caso de uso 1
Aplicación práctica de IA en la suscripción.
Día 24: Caso de uso 2
Usar IA para el servicio al cliente personalizado.
Día 25: Caso de uso 3
Aplicaciones de IA en la evaluación de riesgos.
Día 26: Caso de uso 4
Más aplicaciones prácticas de IA en seguros.
Semana 6: Oportunidad y riesgo en Seguros
Esta semana examina las ventajas y los factores clave de éxito de la implementación de IA en Seguros.
Día 27: Ventajas / Factores Clave de Éxito de la implementación de IA en Seguros
Comprender los beneficios y factores de éxito de la IA en seguros.
Día 28: Impacto y evaluación
Evaluar el impacto de la IA en la industria de seguros.
Día 29: Datos, Riesgos, Privacidad y Consideraciones Éticas
Explorar la privacidad de datos, riesgos y consideraciones éticas en la IA.
Día 30: Cambios en las habilidades
Comprender los requisitos de habilidades en evolución en la industria de seguros impulsada por IA.

Lo que dicen los estudiantes sobre este curso

  • “El contenido era realmente relevante. Me gustó mucho que diera muchos ejemplos de cómo se puede aplicar la IA en la industria, las empresas que están implementando IA con éxito y una visión general de lo que realmente es la IA.”

    Magdalene Loh

  • “Las entrevistas cubiertas en el curso introdujeron perspectivas muy importantes de profesionales con más de 20 años de experiencia.”

    Priscilla Cournede

  • “Desde que terminé el curso, he sugerido a mi equipo integrar diferentes tecnologías y IA en las diferentes partes de la organización.”

    Goh Theng Kiat

Conozca a sus instructores

  • Huy Nguyen Trieu

    Huy Nguyen Trieu es el cofundador de CFTE y CEO de The Disruptive Group. Ha ocupado roles en Citi, Royal Bank of Scotland y Société Générale.

  • Shonali Krishnaswamy

    La Dra. Shonali Krishnaswamy es la Directora de Tecnología en AIDA Technologies. Tiene más de 15 años de experiencia en ciencia de datos y sistemas inteligentes.

Próximos cohortes

  • Fechas

    comienza ahora

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