Seis grupos de estudiantes y recién egresados participaron en el desafío de desarrollar soluciones para prevenir fraudes o anomalías en la gestión de seguros, mediante técnicas de IA y ciberseguridad.
Actualmente la industria TI enfrenta un déficit de especialistas. Un estudio de NTT DATA y Harvard Business Review reveló que el 73% de las organizaciones encuestadas dice que la escasez de talento y los déficits de habilidades están impidiendo la adopción efectiva de tecnologías emergentes en la región, y Chile no es la excepción.
En este contexto, con el propósito de impulsar el talento y el desarrollo de las habilidades en los procesos de transformación digital, NTT DATA Chile realizó por tercer año consecutivo su hackatón «Hack The Challenge», en la cual seis grupos de estudiantes, y recién egresados, desarrollaron soluciones para prevenir fraudes o anomalías en la gestión de seguros, utilizando técnicas de inteligencia artificial y ciberseguridad.
El equipo Spell Lovers integrado por Vicente Silva, Tomás Bravo, Iván Montti y Nicolás Parra de la Universidad de Concepción, fue acreedor al primer lugar del “Hack the Challenge”, la Hackatón de NTT DATA Chile. El proyecto “Attention Guard” combinaba diferentes alternativas y recursos tecnológicos, a través del análisis de casos con IA, que a través de varias revisiones detecta posibles brechas informativas para la detección de fraudes.
El segundo lugar lo obtuvo el grupo ConfIA, integrado por Felipe Cisternas, Diego Quezada, Camilo Vera y Pablo Aravena de la Universidad Técnica Federico Santa María. El grupo presentó una solución innovadora para la detección de fraudes en seguros de automóviles llamado DeFENSA: Detector de Fraudes en Seguros Automotrices mediante un sistema de machine learning.
En tanto, el tercer puesto se le otorgó a NoteDetect.IA integrados por Lucas Carrasco, de la Universidad de Chile; Diego Araya, de la Universidad Adolfo Ibáñez; y Andrés de la Fuente, de la Universidad Católica de Chile. El grupo presentó un modelo de solución de mitigación de fraude de seguros basado en la transformación de información dada en una conversación en un modelo de IA para la detección de fraudes.
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