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Fabian Arteaga, Junior Jhon
Mariluz Saavedra, Julio Alejandro
Torres Ricalde, Luz Edith
Velazco Guerrero, Melissa
Perú (es_ES)
2024-04-05T23:09:39Z
2024-04-05T23:09:39Z
2023
https://hdl.handle.net/20.500.12640/3880
Las últimas innovaciones tecnológicas, como Big Data o Maching Learning, están transformando la forma en cómo se desempeñan las compañías en casi todos los sectores, incluyendo el rubro asegurador. Este estudio se centra en la incorporación de técnicas de Machine Learning en MAPFRE Perú para desarrollar un modelo predictivo que permita identificar a los clientes con mayor probabilidad de sufrir un siniestro vehicular. El objetivo es optimizar el control de los gastos asociados a estos incidentes en la empresa. Para determinar el modelo más optimo se utilizaron cinco diferentes algoritmos de aprendizaje supervisado: Logistic regression, Linear Support Vector Machine, k-Nearest Neighbors, Classification and Regression Tree y Random Forest. Finalmente, para comparar los resultados de cada modelo se utilizaron las métricas del "accuracy" y el "F1-score". El modelo seleccionado fue Random Forest, con el cual se obtuvo un buen rendimiento con el conjunto de datos preprocesado “dfL4”, teniendo un “accuracy” del 82.97% y un “F1-score” del 75.67%. El potencial que implica la aplicación de Machine Learning en la industria aseguradora es considerable, por lo que es esencial continuar avanzando en investigaciones que incorporen nuevas variables, técnicas y modelos para seguir aprovechando sus beneficios.
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spa
Universidad ESAN
info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/pe/ (*)
Aprendizaje automático (es_ES)
Predicciones (es_ES)
Compañías de seguros (es_ES)
Seguro de vehículos automotores (es_ES)
Desarrollo de un modelo de Machine Learning para la clasificación de clientes siniestrosos de seguro vehicular en la compañía aseguradora MAPFRE Perú
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Universidad ESAN. Facultad de Ingeniería
Ingeniería de Tecnologías de Información y Sistemas
Ingeniería Industrial y Comercial
Ingeniero de Tecnologías de la Información y Sistemas
Ingeniero Industrial y Comercial
PE
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04
https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional
44749148
https://orcid.org/0000-0001-9804-7795
75502072
73568972
73684281
722056
613066
Del Carpio Gallegos, Javier
Calderón Niquin, Marks
https://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesional
Privada asociativa



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