Trabajos de suficiencia profesional
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Ítem Embargo Desarrollo de un modelo de Machine Learning para la clasificación de clientes siniestrosos de seguro vehicular en la compañía aseguradora MAPFRE Perú(Universidad ESAN, 2023) Mariluz Saavedra, Julio Alejandro; Torres Ricalde, Luz Edith; Velazco Guerrero, MelissaLas 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.Ítem Acceso Abierto Técnicas de Machine Learning para la clasificación automática de clientes en una empresa de seguros(Universidad ESAN, 2021) Asencio Diaz, Luz de los Angeles Manuela; Chiang Cornejo, Ricardo Hernan; Crisóstomo Fernández, Fernanda Lucía; Hernández Quiroz, Gisela Vanesa; Lajo Aurazo, Almendra SofiaMachine Learning y los modelos matemáticos en los que se basa para poder identificar patrones y dar una estimación basada en data histórica son usados cada vez más en diferentes industrias para procesar información que antes se consideraba masiva y por ende difícil de relacionar de manera certera por métodos tradicionales. Con la inclusión de las técnicas de como regresión logística y K-NN, hoy en día es posible formular y proponer un modelo de predicción de aprendizaje supervisado que se ajuste a los requerimientos de clasificación de una empresa. Esta investigación propone la aplicación de las mencionadas técnicas para la elaboración de modelos predictivos de clasificación de tipos de asegurados para una determinada empresa en la industria aseguradora de vehículos automóviles; usando como base de datos los registros históricos recopilados del año 2019.
