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Garantizar la equidad en la IA: Diversidad, No discriminación y Transparencia

El futuro de la Inteligencia Artificial responsable: Encontrar el equilibrio entre la regulación y la innovación

5 lecciones que nos deja Messi aplicadas al mercado asegurador y su lucha contra el fraude

Por qué la inteligencia artificial necesita interacción humana

Los 4 Principales Tipos De Fraude En Seguros Y Cómo Prevenirlos

Descubra cómo Seguros El Águila se beneficia de la Evaluación de Riesgos automatizada en el área de suscripción

Desafíos tecnológicos del mercado asegurador latinoamericano para combatir el fraude

Lecciones Aprendidas Durante 2020 y Desafíos 2021 para aseguradoras

Tres maneras de resolver ineficiencias en el proceso de gestión de siniestros

Cómo el análisis de imágenes destruyó la estafa perfecta

Buceando Sobre Fraude En España - Metodologia De Trabajo

7 Perspectivas clave de la industria en la lucha contra el fraude en seguros

Cómo Los Controladores De Siniestros Evitan El Fraude Y Ahorran Costos Con Fotografías Instantáneas

Satisfacción del Cliente en Tiempos de Crisis

COVID19 Y El Triangulo De Fraude Activado

Una Visión Sobre el Futuro del Análisis de Fraude en Seguros

La Importancia de Una Cultura de Lucha Contra el Fraude

Cómo Munich Re Crea Valor Agregado Para sus Clientes a Través de la Detección Automatizada de Fraude

Sobre Cómo los Mentirosos Dicen la Verdad

Intercambio de información (de siniestros) entre las aseguradoras en Europa

La Importancia de los Datos

Comparación de canales de distribución de seguros: 5 recomendaciones clave

Las aseguradoras desde el aire. Los drones ayudan a determinar el valor y los daños, así como a detectar el fraude.

Los 8 Mayores Desafíos Para las Aseguradoras

Fraude: Desde Tiempos Inmemoriales

Una Organización Consciente del Fraude es Clave Para Prevenir el Fraude en Seguros