MAP20240004590 Pérez Sánchez, Alicia Segmentación de una cartera de autos empleando técnicas de Machine Learning con aprendizaje no supervisado / Alicia Pérez Sánchez. — Madrid : Universidad Carlos III de Madrid, 2023 110 p. 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 del Castillo, Jesús Ramón Simón del Potro Curso 2022-2023 Sumario: Este trabajo tiene como finalidad ayudar a una determinada compañía de seguros de no vida en la identificación de grupos de clientes para poder poseer un mayor conocimiento de sus asegurados, así como utilizar dicha segmentación para estrategias de gestión de cartera, además de acciones de tarifa y suscripción. Para ello, se ha hecho uso de una base de datos relativos a una serie de características declaradas por los asegurados de dicha compañía que poseen un seguro de auto para, posteriormente, emplear métodos no supervisados de Inteligencia Artificial La copia digital se distribuye bajo licencia "Attribution 4.0 International (CC BY NC 4.0)". CC BY NC 4.0 - https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 1. Cartera de seguros . 2. Seguro de automóviles . 3. Segmentación de clientes . 4. Machine learning . 5. Inteligencia artificial . 6. Clusters . 7. Gestión de carteras . 8. Suscripción de riesgos . 9. Tarificación a priori . 10. Trabajos de investigación . I. Rodríguez-Pardo del Castillo, José Miguel . II. Simón del Potro, Jesús Ramón . III. Universidad Carlos III de Madrid . IV. Trabajos Fin de Master . V. Título.
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