Análisis de riesgo de cartera a través de machine learning para predecir la propensión de incumplimiento en seguros
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2022Publicador
Fundación Universitaria Los Libertadores. Sede Bogotá.
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Abstract
Las aseguradoras en Colombia obtienen sus ingresos de las primas mensuales que pagan sus
clientes, en este artículo se analizó una base de datos de una compañía de seguros, que ofrece
un producto de seguro de vida individual con componente de ahorro; con el fin de mejorar
los indicadores de riesgo de cartera, la cancelación de pólizas y aumentar los ingresos a
través de un modelo para predecir la propensión de incumplimiento en el pago de las primas
mensuales. Para lograr este objetivo se realizó la comparación de varios modelos teniendo como punto
de referencia un modelo basado en reglas y los demás modelos se realizaron a través de la
metodología machine learning, identificando el modelo Linear Discriminant Analysis como
el mejor, obteniendo un resultado de recall de 0.58% e identificando las características o
variables de cada cliente que se relacionan de manera directa con el incumplimiento y con
ello predecir si los nuevos clientes que tendrán incumplimiento; proponiendo así a la
compañía herramientas que permitan la toma de decisiones y/o definir nuevas estrategias de
mercadeo.