Autor: Cath Sandoval

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¿Cómo aporta el NLP al mundo de los seguros?

Actualmente el Natural Language Processing (NLP) ha estado impactando fuertemente en diversos sectores. Es por ello que, velando por la industria aseguradora y su desarrollo, queremos explicarte los casos de uso más relevantes para que te atrevas a explorarlos.

¡Vamos a comenzar! 

NLP en la industria de seguros

1. Gestión de siniestros de seguros

NLP se puede utilizar en combinación con OCR para analizar reclamaciones de seguros. Por ejemplo, IBM Watson se ha utilizado para analizar datos de texto estructurados y no estructurados con el fin de detectar la información adecuada para procesar reclamaciones de seguros y enviarla a un algoritmo de aprendizaje automático. Este se encargará de etiquetar los datos de acuerdo con las secciones del formulario de solicitud de reclamación.

2. Detección de fraude

NLP se puede combinar con Machine Learning y análisis predictivo para detectar fraudes e información malinterpretada de documentos financieros no estructurados. 

Por ejemplo, un estudio de 2010 reveló que los modelos lingüísticos de NLP podían detectar correos electrónicos engañosos, que se identificaban por una «frecuencia reducida de pronombres en primera persona y palabras exclusivas, y una frecuencia elevada de palabras de emociones negativas y verbos de acción». 

NLP en ciberseguridad

1. Detección de spam

Los modelos NLP se pueden utilizar para la clasificación de texto con el fin de detectar palabras, oraciones y sentimientos relacionados con el spam en correos electrónicos, mensajes de texto y aplicaciones de mensajería de redes sociales.

Asimismo los modelos NLP de detección de spam suelen seguir estos pasos:

  • Limpieza y preprocesamiento de datos: eliminación de relleno y palabras vacías.
  • Tokenización: muestreo de texto en oraciones y párrafos más pequeños.
  • Etiquetado de parte del discurso (PoS): etiquetar una palabra en una oración o párrafo a su parte correspondiente de una etiqueta del discurso, según su contexto y definición.

2. Prevención de filtración de datos

La filtración de datos es una violación de la seguridad que implica la copia o transferencia no autorizada de datos de un dispositivo a otro. Para exfiltrar datos, los atacantes utilizan técnicas de ciberseguridad como túneles del sistema de nombres de dominio (DNS)

¿Qué quiere decir esto? Consultas DNS que reflejan una demanda de información enviada desde la computadora de un usuario (cliente DNS) a un servidor DNS. Además el envío de correos electrónicos de phishing que llevan a los usuarios a proporcionar información a los piratas informáticos. 

Finalmente…

Aprovechando toda la revolución tecnológica y  los beneficios que podemos obtener de ella, en LISA Insurtech hemos adquirido conocimiento en NLP para así ofrecerle a la industria de seguros la capacidad de operar eficazmente y ofrecerle un servicio ideal a sus clientes.

¿Cómo lo hacemos?

  • Mediante chatbots al permitir el denuncio por esta vía, de manera simple y rápida.
  • Traducimos automáticamente todos los documentos.
  • Buscamos ciertos patrones dentro de los textos que nos permiten identificar la data crítica en los documentos. 

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NLP

In which sectors can we apply NLP?

Currently, Natural Language Processing has been having a strong impact on various sectors. Looking at the insurance industry and its security, we’ll break down the most relevant use cases.

Let’s get started! 

NLP in Insurance

Insurance Claims Management

NLP can be used in combination with OCR (character recognition) to analyze insurance claims. For example, IBM Watson has been used to analyze structured and unstructured text data to discover the right information to process insurance claims and send it to a machine learning algorithm. This is responsible for labeling the data according to the sections of the claim request form.

2.Fraud detection

NLP can be combined with machine learning and predictive analytics to detect fraud and misinterpreted information from unstructured financial documents. 

For example, a 2010 study revealed that NLP language models could detect misleading emails, which were identified by «reduced frequency of first-person pronouns and signature words, and elevated frequency of negative emotion words and action verbs.» 

NPL in cybersecurity

1. Spam detection

NLP models can be used for text classification to detect spam-related words, sentences, and sentiments in emails, text messages, and social media messaging applications.

Likewise, spam detection NLP models usually follow these steps:

  • Data cleaning and preprocessing: elimination of padding and empty words.
  • Tokenization: sampling of text into smaller sentences and paragraphs.
  • Part-of-speech (PoS): taggingTag a word in a sentence or paragraph to its corresponding part of a speech tag, based on its context and definition.
2.Prevention data exfiltration

 Exfiltration data is a violation of security involving copying or unauthorized transfer of data from one device to another. To exfiltrate data, attackers use cybersecurity techniques such as Domain Name System (DNS) tunnels.

What does this mean? DNS queries that reflect a request for information sent from a user’s computer (DNS client) to a DNS server. Also sending phishing emails that leads users to provide information to hackers. 

Finally…

Here at LISA insurtech we have acquired knowledge in NLP in order to offer the insurance industry the ability to operate effectively and offer an ideal service to its clients.

How do we do it?
  • Through chatbots by allowing the complaint to be processed in a simple and fast way.
  • We automatically translate all documents.
  • We look for certain patterns within the texts that allow us to identify the critical data in the documents. 
  • We detect the «feeling» found in the description of an event and the state of mind of the person who makes said description.
  • We search based on keywords. And it is used in the health field to determine amounts to be compensated depending on the illness/injury.
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PNL

Cómo aplicar el NLP en tu empresa: conoce sus casos de uso

Actualmente, el Natural Language Processing (NLP) ha sido un gran aporte para las empresas que han decidido jugársela por esta tecnología.

El presente artículo tiene como objetivo, enseñarte los casos de uso del NLP más relevantes para las diversas industrias.

¡Empecemos!

Según el artículo de AIMultiple, estas son los principales usos de Natural Language Processing:

1. Traducción

La primera máquina de traducción basada en NLP fue presentada en la década de 1950 por Georgetown e IBM. Esta era capaz de traducir automáticamente 60 oraciones del ruso al inglés.

Actualmente las aplicaciones de traducción aprovechan el NLP y el aprendizaje automático para comprender y producir una traducción precisa de idiomas globales en formatos de texto y voz.

2. Autocorrección

Se emplea para identificar una palabra mal escrita comparándola con un conjunto de palabras relevantes en el diccionario del idioma utilizado como conjunto de entrenamiento. 

Seguidamente la palabra mal escrita se envía a un algoritmo de aprendizaje automático que calcula la distancia de la palabra a las palabras correctas en el conjunto de entrenamiento, agrega, elimina o reemplaza letras de la palabra.

3. Autocompletar

Combina NLP con ciertos algoritmos de aprendizaje automático (por ejemplo, aprendizaje supervisado, redes neuronales recurrentes (RNN) o análisis semántico latente (LSA)). Esto con la finalidad de predecir la probabilidad de que una palabra u oración siguiente complete el significado.

4. IA conversacional

La IA conversacional es la tecnología que permite la conversación automática entre computadoras y humanos. En palabras simples, es el corazón de los chatbots y asistentes virtuales como Siri o Alexa. 

Las aplicaciones de IA conversacional se basan en la NLP y el  reconocimiento de intenciones  para comprender las consultas de los usuarios, profundizar en sus datos de entrenamiento y generar una respuesta relevante.

5. Reconocimiento de voz/habla automatizado

El reconocimiento de voz , también conocido como reconocimiento automático de voz (ASR) y voz a texto (STT), es un tipo de software que convierte el habla humana de su forma analógica (ondas sonoras acústicas) a una forma digital que puede ser reconocida por máquinas. 

Hoy en día, los teléfonos inteligentes integran el reconocimiento de voz con sus sistemas para realizar búsquedas por voz (por ejemplo, Siri) o proporcionar más accesibilidad a los mensajes de texto. 

Finalmente, como has podido leer en nuestro artículo, el Natural Language Processing es una técnica con un gran abanico de usos. Esto ha favorecido a una gran cantidad de empresas y las ha hecho más eficaces y competitivas.

Aprovechando la ola tecnológica y todos los beneficios que podemos exprimir de ella, en LISA insurtech hemos adquirido conocimiento en NLP para así ofrecerle a la industria de seguros la capacidad de operar eficazmente.

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¡No te pierdas nuestro siguiente artículo! Te enseñaremos cómo se aplica el NLP en los seguros y en la ciberseguridad

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NLP

How can you apply NLP in your company?

Currently, Natural Language Processing has made a big difference in many companies that have opted for a heavier technology presence.

This article aims to teach the use cases of the most significant NLP for various industries.

Let us begin!

According to the article AIMultiple, these are the main uses of Natural Language Processing:

01. Translation

The first NLP-based translation machine was introduced in the 1950s by Georgetown and IBM. This was capable of automatically translating 60 sentences from Russian to English.

Translation applications today leverage NLP and machine learning to understand and produce accurate translation of global languages ​​in text and speech formats.

2. Autocorrect

It is used to identify a misspelled word by comparing it with a set of relevant words in the dictionary of the language used as the training set. 

The misspelled word is then sent to a machine learning algorithm that calculates the distance of the word from the correct words in the training set, adds, removes, or replaces letters in the word.

3. Autocomplete

Combines NLP with certain machine learning algorithms (for example, supervised learning, recurrent neural networks (RNN), or latent semantic analysis (LSA)). This is in order to predict the probability that a following word or sentence completes the meaning.

4. Conversational AI Conversational

AI is the technology that enables automatic conversation between computers and humans. In simple words, it is the heart of chatbots and virtual assistants like Siri or Alexa. 

Conversational AI applications rely on NLP and intent recognition to understand user queries, drill down into their training data, and generate a relevant response.

5. Automated speech/speechSpeech

Recognition, also known as automatic speech recognition (ASR) and speech-to-text (STT), is a type of software that converts human speech from its analog form (acoustic sound waves) into a digital form that can be recognized by machines. 

Today, smartphones integrate voice recognition with their systems to perform voice searches (for example, Siri) or provide more accessibility to text messages. 

Finally, Natural Language Processing is a technological technique that has a wide range of uses. This has favored a large number of companies and has made them more efficient and competitive.

Taking advantage of the technological wave and all the benefits that we can extract from it, at LISA insurtech we have acquired knowledge in NLP in order to offer the insurance industry the ability to operate effectively.

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In our next article, we will be breaking down how NLP is applied in insurance and cybersecurity

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PNL

¿Qué hay del NLP en la actualidad?

Actualmente todos queremos que las máquinas hablen, y la única forma en que una computadora puede hablar es a través del Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL). 

Un claro ejemplo de esto es Alexa, un producto de Amazon. Se le pasa una consulta por medio de la voz, y puede responder por el mismo medio, es decir, la voz. Además se puede usar para preguntar cualquier cosa, buscar cualquier cosa, reproducir canciones o incluso reservar un taxi.

Sin embargo, Alexa no es un solo ejemplo, y estas máquinas parlantes que se conocen popularmente como chatbot pueden incluso administrar interacciones complicadas y los procesos relacionados con el negocio optimizado utilizando solo PNL. En el pasado, los chatbots se utilizaban solo para la interacción con el cliente con capacidades limitadas de conversación porque generalmente se basaban en reglas, pero después de la aparición del Procesamiento del lenguaje natural y su integración con el aprendizaje automático y Aprendizaje profundo, ahora el chatbot puede manejar muchas áreas diferentes, como Recursos Humanos, salud entre otras.

Ahora démosle un breve vistazo a otros casos de usos del PLN. Estos son algunos que nos comparte xenonstack en su artículo :

  • PNL en el cuidado de la salud: en este caso podremos hacer una predicción de diferentes enfermedades al usar métodos de reconocimiento de patrones y el habla del paciente y su registro de salud electrónico. Un ejemplo de esto es Amazon Comprehend Medical.
  • Análisis de Sentimiento usando PNL:  El análisis de los sentimientos es muy relevante, puesto a que tiene la capacidad de ofrecer una gran cantidad de conocimiento sobre el comportamiento del cliente y sus elecciones, lo que puede considerarse como un importante factor de decisión.
  • Analítica Cognitiva y PNL: Usando PNL, los marcos conversacionales tienen la posibilidad de tomar comandos por medio de voz o por medio de texto. Al usar análisis cognitivo, es posible automatizar diferentes procesos técnicos, como la generación de un ticket técnico relacionado con un problema técnico y también su manejo de forma automatizada o semiautomatizada.

La colaboración de estas técnicas da como resultado un proceso automatizado de manejo de problemas técnicos dentro de una empresa. Asimismo puede  proporcionar la solución de algunos problemas técnicos al cliente también de manera automatizada.

  • Detección de correo no deseado: Se conoce que Google y Yahoo emplean PNL para clasificar y filtrar los correos electrónicos sospechosos de ser spam. Este proceso se conoce como Detección y filtrado de spam. Esto da como resultado un proceso automatizado que puede clasificar el correo electrónico como correo no deseado y detenerlo por ingresar a la Bandeja de entrada.
  • PNL en reclutamiento: El PNL también se emplea tanto en las fases de búsqueda como de selección de la contratación laboral, incluso, el chatbot también se puede utilizar para manejar la consulta relacionada con el trabajo en el nivel inicial. Esto también incluye la identificación de las habilidades requeridas para un trabajo específico y el manejo de las pruebas de nivel inicial y exámenes.
  • Marco conversacional: El PNL y los dispositivos relacionados con este, están ganando una gran popularidad en estos días. Alexa, es uno de ellos, también Siri de Apple y Ok Google de Google, que son ejemplos del mismo tipo de casos de uso de tecnología.

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NLP

What about NLP today?

Nowadays we all want machines to talk, and the only way a computer can talk is through Natural Language Processing (NLP). 

A clear example of this is Alexa, an Amazon product. A query is passed to it by voice, and it can respond by the same means, i.e. voice. It can also be used to ask anything, search for anything, play songs or even book a cab.

However, Alexa is not just one example, and these talking machines that are popularly known as chatbot can even manage complicated interactions and optimized business related processes using only NLP. In the past, chatbots were used only for customer interaction with limited conversational capabilities because they were usually rule-based, but after the emergence of Natural Language Processing and its integration with machine learning and Deep Learning, now the chatbot can handle many different areas, such as Human Resources, healthcare among others.

Now let’s take a brief look at other PLN use cases. Here are a few that xenonstack shares in his article:

  • NLP in healthcare: in this case we will be able to make a prediction of different diseases by using pattern recognition methods and the patient’s speech and electronic health record. An example of this is Amazon Comprehend Medical.
  • Sentiment Analysis using NLP: Sentiment analysis is very relevant, since it has the ability to provide a great amount of knowledge about the customer’s behavior and choices, which can be considered as an important decision factor.
  • Cognitive Analytics and NLP: Using NLP, conversational frameworks have the ability to take commands through voice or text. By using cognitive analytics, it is possible to automate different technical processes, such as the generation of a technical ticket related to a technical problem and also its handling in an automated or semi-automated way.

The collaboration of these techniques results in an automated process of handling technical problems within a company. It can also provide the solution of some technical issues to the customer in an automated way.

  • Spam detection: Google and Yahoo are known to use NLP to classify and filter emails suspected of being spam. This process is known as Spam Detection and Filtering. This results in an automated process that can classify email as spam and stop it from entering the Inbox.
  • NLP in Recruitment: NLP is also used in both search and screening phases of job recruitment, even, chatbot can also be used to handle the job related query at the initial level. This also includes identifying the skills required for a specific job and handling entry level tests and exams.
  • Conversational Framework: NLP and related devices are gaining a lot of popularity these days. Alexa, is one of them, also Apple’s Siri and Google’s Ok Google, which are examples of the same type of technology use cases.
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Tecnologia

¿Qué hay detrás del origen del NLP?

Actualmente la Inteligencia artificial y todo lo que se produce derivado de esta, ha hecho posible un gran cambio en las empresas, ya que facilita su manera de operar de maneras más efectivas y sencillas.

Una de las técnicas de subconjuntos de la Inteligencia artificial conocida como Natural language processing (PLN en español), ha revolucionado los últimos años. Esta se utiliza para reducir la brecha de comunicación entre la computadora y el ser humano.

¿Qué es el PLN?

El PLN es una rama de la inteligencia artificial que ayuda a las computadoras a entender, interpretar y manipular el lenguaje humano.

Sus primeros pasos

Todo inició en la idea de crear una máquina traductora (MT) la cual nació durante la Segunda Guerra Mundial, en la década de 1940. La idea original era convertir un idioma a otro, pero usando el cerebro de las computadoras, sin embargo, después de eso surgió la idea de convertir el lenguaje humano en lenguaje informático y al revés.

De igual manera, el idioma original era el inglés y el ruso. Pero el uso de otros idiomas como el chino surgió en el período inicial de la década de 1960.

Más tarde, llegó una época oscura para el MT/NLP durante el año 1966. Este hecho fue sustentado por un informe de ALPAC (Automatic Language Processing Advisory Committee), según el cual la MT/PNL casi muere porque la investigación en esta área no tenía el ritmo en ese momento. 

Sin embargo, esta condición volvió a mejorar en la década de 1980 cuando el producto relacionado con MT/PLN comenzó a brindar algunos resultados a los clientes. Después de llegar a un estado casi agonizante en la década de 1960, la PLN/MT cobró una nueva vida cuando surgió la idea y la necesidad de la Inteligencia Artificial.

En la década de 1980, el área de la gramática computacional se convirtió en un campo de investigación muy activo que se vinculó con la ciencia del razonamiento para el significado y la consideración de las creencias e intenciones del usuario.

En el período de la década de 1990, aumentó el ritmo de crecimiento de PLN/MT. Gramáticas, herramientas y recursos prácticos relacionados con esta técnica estuvieron disponibles para un gran abanico de sectores.

¡Un dato curioso!

La historia de la PLN no puede considerarse completa sin la mención de ELIZA, un programa de chatbot que se desarrolló entre 1964 y 1966 en el Laboratorio de Inteligencia Artificial del MIT. Fue creado por Joseph Weizenbaum.

Este era un programa que se basaba en un guión llamado DOCTOR que estaba dispuesto para el psicoterapeuta rogeriano y usaba reglas para responder a las preguntas de los usuarios que tenían una base psicométrica. Fue uno de los chatbots que eran capaces de tomar la prueba de Turing en ese momento.

¿Increíble, verdad? Te contamos mucho más sobre NLP en el siguiente articulo.

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Technology

What is behind the origin of the NLP?

Nowadays, artificial intelligence and all that is derived from it, has made possible a great change in companies, since it facilitates their way of operating in more effective and simple ways.

One of the subset techniques of artificial intelligence, known as Natural language processing (NLP), has revolutionized the last few years. It is used to bridge the communication gap between computer and human.

What is PLN?

PLN is a branch of artificial intelligence that helps computers understand, interpret and manipulate human language.

Its first steps

It all started with the idea of creating a translation machine (TM), which was born during the Second World War, in the 1940s. The original idea was to convert one language to another, but using the brains of computers, however, after that came the idea of converting human language into computer language and vice versa.

Similarly, the original language was English and Russian. But the use of other languages such as Chinese emerged in the early period of the 1960s.

Later, there came a dark period for MT/NLP during 1966. This was supported by a report of ALPAC (Automatic Language Processing Advisory Committee), according to which MT/NLP almost died because research in this area did not have the pace at that time. 

However, this condition improved again in the 1980s when the MT/PNL-related product began to deliver some results to customers. After reaching an almost dying state in the 1960s, PLN/MT gained a new life when the idea and need for Artificial Intelligence emerged.

In the 1980s, the area of computational grammar became a very active research field that was linked to the science of reasoning for meaning and the consideration of user beliefs and intentions.

In the period of the 1990s, the pace of PLN/MT growth increased. Grammars, tools and practical resources related to this technique became available for a wide range of industries.

Fun fact!

The history of PLN cannot be considered complete without mention of ELIZA, a chatbot program that was developed between 1964 and 1966 at the MIT Artificial Intelligence Laboratory. It was created by Joseph Weizenbaum.

This was a program that was based on a script called DOCTOR that was arranged for the Rogerian psychotherapist and used rules to answer user questions that had a psychometric basis. It was one of the chatbots that were capable of taking the Turing test at the time.

Incredible, right? We will tell you more about NLP in the next article! Stay tuned

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Tecnologia

Aprende qué es el análisis de datos y su importancia

En otros de nuestros artículos te hemos explicado la gran importancia de poder recopilar datos y tomar decisiones en base al estudio de los mismos, pero para llegar a ese punto, debemos pasar antes por el análisis de esos datos. Es por ello que en este artículo te contaremos todo lo que necesitas saber del tema.

¡Así que sin más dilación comencemos!

¿Qué es el análisis de datos?

Se trata de un proceso que consiste en analizar información para extraer datos significativos de un conjunto determinado. Esta técnica de análisis se lleva a cabo con Big data en la mayoría de los casos, aunque lo cierto es que puede aplicarse a cualquier conjunto de datos.

El principal objetivo del análisis de datos es ayudar a las personas y organizaciones a tomar decisiones basadas en patrones, comportamientos, tendencias o preferencias, gracias a una colección de datos.

Un claro ejemplo de lo anterior, es que las empresas pueden utilizar la analítica para identificar las preferencias de sus clientes, los hábitos de compra y las tendencias del mercado y luego partiendo de ello, crear estrategias para abordarlos y manejar las condiciones cambiantes del mercado.

¿Cuáles son los tipos de analítica? 

Según el artículo de bcm.com, existen múltiples métodos y técnicas de análisis para el análisis de datos, pero son  cuatro tipos que se aplican a cualquier conjunto de datos:

  1. Descriptivo: se refiere a comprender lo que ocurrió en el conjunto de datos. Como punto de partida en cualquier proceso de análisis, el análisis descriptivo ayudará a los usuarios a comprender lo que sucedió en el pasado.
  2. Diagnóstico: Considerará el análisis descriptivo y se basará en él para comprender por qué sucedió algo en específico. Permite así a los usuarios obtener conocimientos sobre la información exacta de las causas fundamentales de eventos pasados, patrones, etc.
  3. Profético: el análisis predictivo predecirá lo que sucederá en el futuro. Esto combinará datos de análisis descriptivos y de diagnóstico y utilizará técnicas de ML e IA para predecir tendencias, patrones, problemas, entre otros.}
  4. Preceptivo:  aquí se toman las predicciones de la analítica predictiva y da un paso más al explorar cómo sucederán las predicciones. Este puede considerarse el tipo de análisis más importante, ya que permite a los usuarios comprender eventos futuros y adaptar estrategias para manejar cualquier predicción de manera efectiva.

Finalmente, podemos asegurar que los datos son el futuro, es por ello que todo lo que se relaciona a ellos, como el Big data, el análisis de datos y la ciencia de datos, van a ayudar a las personas e industrias a abordar una gran cantidad de datos y así extraer información preciada de estos.

A medida que se comprenda que los datos son muy importantes, se convertirán en componentes tecnológicos esenciales para cualquier industria.¿Quieres conocer todo lo que podemos hacer gracias a los datos? Haz clic aquí

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Technology

Learn about data analysis and its importance

In other of our articles we have explained the great importance of being able to collect data and make decisions based on the study of them, but to get to that point, we must first go through the analysis of that data. That is why in this article we will tell you everything you need to know about it.

So without further ado, let’s get started!

What is data analysis?

It is a process that consists of analyzing information to extract meaningful data from a given set. This analysis technique is carried out with Big data in most cases, although it can be applied to any data set.

The main objective of data analysis is to help people and organizations to make decisions based on patterns, behaviors, trends or preferences, thanks to a collection of data.

A clear example of this is that companies can use analytics to identify customer preferences, buying habits and market trends and then build strategies to address them and manage changing market conditions.

What are the types of analytics? 

According to the bcm.com article, there are multiple analysis methods and techniques for data analysis, but there are four types that apply to any data set:

  1. Descriptive: refers to understanding what happened in the data set. As a starting point in any analysis process, descriptive analysis will help users understand what happened in the past.
  2. Diagnostics: Consider descriptive analysis and rely on it to understand why something specific happened. It thus allows users to gain insights into the exact information about the root causes of past events, patterns, etc.
  3. Prophetic: Predictive analytics will predict what will happen in the future. This will combine descriptive and diagnostic analytics data and use ML and AI techniques to predict trends, patterns, problems, among others.
  4. Prescriptive: this takes predictions from predictive analytics and goes a step further by exploring how the predictions will happen. This can be considered the most important type of analytics, as it allows users to understand future events and adapt strategies to handle any predictions effectively.

Finally, we can assure that data is the future, which is why everything related to it, such as big data, data analytics and data science, will help people and industries to deal with a large amount of data and extract valuable information from it.

As data is understood to be very important, it will become essential technology components for any industry.Want to learn about all the things we can do with data? Click here