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Fidelidad del asegurado usando técnicas de machine learning

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Treballs Finals de Grau en Estadística UB-UPC, Facultat d'Economia i Empresa (UB) i Facultat de Matemàtiques i Estadística (UPC), Curs: 2020-2021, Tutor: Catalina Bolance Losilla

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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.

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cc-by-nc-nd (c) Fernández Di Stefano, 2021

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Treballs Finals de Grau (TFG) - Estadística UB-UPC

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Fidelidad del asegurado usando técnicas de machine learning