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Detección del fraude en seguros de automóvil mediante técnicas de Machine Learning

Detección del fraude en seguros de automóvil mediante técnicas de Machine Learning
Recurso electrónico / Electronic resource
Sección: Documentos electrónicos
Título: Detección del fraude en seguros de automóvil mediante técnicas de Machine Learning / Germán Castellanos HerasAutor: Castellanos Heras, Germán
Publicación: Madrid : Universidad Carlos III de Madrid, 2021Notas: Trabajo Fin de Master del Master en Ciencias Actuariales y Financieras de la Escuela de Postgrado de la Universidad Carlos III de Madrid. Tutores: José Miguel Rodríguez-Pardo, Jesús Ramón Simón del Potro Curso 2020-2021Sumario: En los últimos años se ha incrementado el fraude detectado por las compañías de seguros, sobre todo en el ramo de seguro de automóvil. Por ello, se hace necesaria la adopción de una estrategia de control y detección del fraude. Para el desarrollo de esta estrategia se implementan numerosas técnicas estadísticas de predicción, a partir de las cuales se pretende identificar diferentes factores vinculados a estas actividades ilícitas y cuantificar la probabilidad de aparición de fraude en los siniestros declarados por los asegurados. En el presente trabajo se realiza un caso práctico, en el cual se implementan diferentes técnicas de Machine Learning, permitiendo realizar un análisis y predicción del fraude en las reclamaciones de seguros.Materia / lugar / evento: Seguro de automóviles Fraude en el seguro Modelos predictivos Declaraciones fraudulentas Machine learning Reclamaciones Trabajos de investigación Fraude Otros autores: Rodríguez-Pardo del Castillo, José Miguel
Simón del Potro, Jesús Ramón
Universidad Carlos III de Madrid
Serie secundaria: Trabajos Fin de Master Otras clasificaciones: 322
Derechos: La copia digital se distribuye bajo licencia "Attribution 3.0 International (CC BY NC ND 3.0 IGO)"