Estimación de la probabilidad de cancelación de una póliza individual de automóviles, usando modelos de Machine Learning

Vega Rueda, Juan Carlos

Estimación de la probabilidad de cancelación de una póliza individual de automóviles, usando modelos de Machine Learning

dc.contributor.advisor	Gonzalez Veloza, Jose John Fredy
dc.contributor.author	Vega Rueda, Juan Carlos
dc.creator.email	jcvegar@libertadores.edu.co	spa
dc.date.accessioned	2021-09-01T18:02:14Z
dc.date.available	2021-09-01T18:02:14Z
dc.date.created	2021
dc.description	El propósito de este artículo es identificar las características de mayor impacto, que aumentan la probabilidad de que un usuario cancele una póliza de seguro de automóvil. Para esto, también es necesario entender el impacto que existe por la cancelación de pólizas (riesgo de caída) y comprender el proceso de tarificación de del costo de pérdida de un seguro. El estudio se enfoca en aquellos riesgos individuales, con un histórico de pólizas emitidas desde enero de 2016 hasta diciembre 2020. La información de la base de datos esta segmentada de acuerdo con A) la información de la póliza: prima, suma asegurada para algunas coberturas, tiempos de vigencia. B) Información acerca del vehículo: Marca, año modelo, tipo de vehículo, color, servicio. y por último C) información acerca del asegurado: tipo de persona, genero, edad y niveles de ingresos o egresos anuales. Con las variables anteriores, se pretende modelar la probabilidad de cancelación usando algunos modelos de Machine Learning como Random Forest y XG Boost. y se usan las técnicas de los valores SHAP para visualizar y explicar el impacto de las características más importantes en los modelos utilizados. Los resultados obtenidos muestran que el modelo Random Forest tiene mejores resultados, al clasificar clientes que realizan cancelaciones con una precisión del 79%, y se identifican las cinco características más importantes que explican el modelo.	spa
dc.description.abstract	The purpose of this paper is to identify the characteristics of the greatest impact, which used the probability that a user will cancel an auto insurance policy. For this, it is also necessary the impact that exists due to cancellation of policies (risk of falling) and understanding the process of pricing the cost of loss of insurance. The study focuses on those individual risks, with a history of policies issued from January 2016 to December 2020. The information in the database is segmented according to A) the information of the policy: premium, sum insured for some coverages, validity periods. B) Information about the vehicle: Make, model year, type of vehicle, color, service. and finally, C) information about the insured: type of person, gender, age and levels of income or annual expenses. With the previous variables, it is intended to model the probability of cancellation using some Machine Learning models such as Random Forest and XG Boost. and the techniques of SHAP values are used to visualize and explain the impact of the most important characteristics in the models used. The results obtained show that the Random Forest model has better results, when classifying clients who make cancellations with an accuracy of 79%, and the five most important characteristics that explain the model are identified.	spa
dc.format	PDF	spa
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11371/4242
dc.language.iso	spa	spa
dc.publisher	Fundación Universitaria Los Libertadores. Sede Bogotá.	spa
dc.rights.acceso	Abierto (Texto Completo)	spa
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess	spa
dc.subject.lemb	Inteligencia artificial	spa
dc.subject.lemb	Aprendizaje automático	spa
dc.subject.lemb	Automóviles	spa
dc.subject.lemb	Capital de riesgo	spa
dc.subject.proposal	Riesgo de caída	spa
dc.subject.proposal	Inteligencia artificial	spa
dc.subject.proposal	Cancelación de pólizas	spa
dc.subject.proposal	Proceso de tarificación	spa
dc.title	Estimación de la probabilidad de cancelación de una póliza individual de automóviles, usando modelos de Machine Learning	spa
dc.type	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis	spa