Fidelidad del asegurado usando técnicas de machine learning

Abstract

Se utilizaron métodos de machine learning, concretamente las NN-neural networks (redes neuronales) y el SVM support vector machine (máquina de soporte vectorial) para entrenar modelos con el objetivos de predecir la probabilidad de que un asegurado cancele su poliza de seguros de auto u hogar. También se estudia si la siniestralidad guarda relacion con esta cancelación. Los resultados obtenidos en esta investigación ponen de manifiesto como las NN se pueden adaptar mejor a la problemática de la desproporción del estado de las pólizas, ya que las SVM tienden a favorecer a las pólizas vigentes por ser la clase mayoritaria. También se evidencia la importancia de la siniestralidad, las características contractuales y su histórico a la hora de modelizar la predicción de cancelar la póliza.