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Calificación y predicción del retiro temprano usando técnicas de machine learning : aplicación a los planes privados de pensiones

 
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<dc:creator>Rocha Salazara, José de Jesús</dc:creator>
<dc:creator>Boado-Penas, María del Carmen</dc:creator>
<dc:date>2019-11-11</dc:date>
<dc:description xml:lang="es">Sumario: Las técnicas de inteligencia artificial se han vuelto muy populares en las organizaciones públicas y privadas debido a que permiten un proceso de toma de decisiones más preciso. Las compañías de seguros privadas se han aventurado en este campo mediante la implementación de algoritmos que permiten una mejor comprensión de los datos disponibles. El conocimiento de las decisiones de jubilación permite a las compañías de seguros detectar el retiro temprano en un momento dado para tener una provisión presupuestaria adecuada. En este documento, los algoritmos de aprendizaje automático y datos de planes de pensiones privados se utilizan para predecir si una persona se jubila antes o después de los 65 años en función de características individuales y factores macroeconómicos</dc:description>
<dc:format xml:lang="en">application/pdf</dc:format>
<dc:identifier>https://documentacion.fundacionmapfre.org/documentacion/publico/es/bib/170051.do</dc:identifier>
<dc:language>spa</dc:language>
<dc:rights xml:lang="es">InC - http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/</dc:rights>
<dc:subject xml:lang="es">Pensiones</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Planes de pensiones</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Machine learning</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Inteligencia artificial</dc:subject>
<dc:type xml:lang="es">Artículos y capítulos</dc:type>
<dc:title xml:lang="es">Calificación y predicción del retiro temprano usando técnicas de machine learning : aplicación a los planes privados de pensiones</dc:title>
<dc:relation xml:lang="es">En: Anales del Instituto de Actuarios Españoles : Colegio Profesional. - Madrid : Instituto de Actuarios Españoles, 1943-. - 11/11/2019 Número 25 Epoca 4ª época - 2019 , p. 119-145</dc:relation>
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