Aviva, una de las aseguradoras más antiguas y reputadas del mundo, ha marcado un nuevo hito en su historia al desarrollar una innovadora plataforma de MLOps sin servidores. Esta iniciativa tecnológica, construida con la colaboración de Amazon Web Services (AWS), supone un avance significativo en la estrategia de la compañía para emplear la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en la mejora de sus operaciones y el servicio hacia sus más de 33 millones de clientes en 16 países.
La plataforma, desarrollada utilizando el Marco de MLOps Empresarial de AWS y Amazon SageMaker, integra las mejores prácticas de DevOps para estandarizar el desarrollo de modelos, optimizar su despliegue y asegurar un monitoreo continuo de su desempeño. Este enfoque busca superar uno de los grandes desafíos del sector: llevar los modelos de aprendizaje automático a producción, problema que, según un estudio de Gartner, afecta al 47% de los proyectos de ML.
Aviva, que gestiona alrededor de 400,000 reclamos de seguros anualmente, ha vencido esta barrera con éxito, permitiendo soportar una creciente carga de trabajo a través de esta plataforma. Un ejemplo destacado de su efectividad es el sistema «Remedy», destinado a la gestión de reclamaciones de seguros de automóviles. Este sistema avanzado evalúa si las reclamaciones califican como pérdida total o son reparables, basándose en un análisis detallado de costos de reparación previstos, valor actual de mercado y otros datos pertinentes. Esta herramienta proporciona recomendaciones precisas a los manejadores de reclamos, demostrando el potencial de la nueva infraestructura.
La implementación del sistema «Remedy» no solo ha avalado la operatividad de la plataforma, sino que también ha allanado el camino para la industrialización de modelos de ML a través de soluciones preconfiguradas. La arquitectura modular de la nueva plataforma, que incluye desde configuraciones de red hasta plantillas de proyectos de Amazon SageMaker, se despliega a través de cuentas de AWS específicas para cada etapa de desarrollo, pruebas y producción, asegurando la consistencia en todos los procesos.
El flujo de trabajo creado combina predicciones del modelo, datos externos y lógica de negocio para generar recomendaciones precisas y confiables para los manejadores de reclamos. La estructura está diseñada para decidir sobre la viabilidad de reparación de vehículos o para requerir investigaciones adicionales, garantizando un proceso de toma de decisiones bien fundamentado.
La migración a esta nueva plataforma ha supuesto una transformación rentable para Aviva, logrando una reducción del 90% en los costos de infraestructura respecto a la solución local anterior. Además, ha permitido la implementación de cientos de casos de uso de ML en un periodo significativamente reducido, pasando de meses a solo semanas. Este avance no solo refuerza la capacidad de innovación de Aviva en el competitivo sector de servicios financieros, sino que también asegura su adaptación continua a un entorno cada vez más dinámico y exigente.
