Algoritmos de machine learning para la detección del fraude en el seguro de automóviles
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<dc:creator>Badal Valero, Elena</dc:creator>
<dc:creator>Sanjuán Díaz, Andrés </dc:creator>
<dc:creator>Segura Gisbert, Jorge </dc:creator>
<dc:date>2020-12-01</dc:date>
<dc:description xml:lang="es">Sumario: El fraude en el seguro de automóvil ha aumentado considerablemente en los últimos años, indudablemente impulsado por la crisis económica. Este incremento significativo del número de reclamaciones fraudulentas, así como los nuevos requerimientos asociados con Solvencia II, conducen a un mayor control y asignación de recursos contra el fraude por parte de las aseguradoras. Por estas razones, la importancia del uso de avanzadas técnicas de predicción para la detección de accidentes sospechosos está más que justificada. En este artículo, se presentan diversas metodologías de base estadística y algoritmos de aprendizaje automático que permiten el análisis y la detección de tales afirmaciones.</dc:description>
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<dc:identifier>https://documentacion.fundacionmapfre.org/documentacion/publico/es/bib/174206.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">Algoritmos</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Machine learning</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Fraude en el seguro</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Seguro de automóviles</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Reclamaciones</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Fraude</dc:subject>
<dc:type xml:lang="es">Artículos y capítulos</dc:type>
<dc:title xml:lang="es">Algoritmos de machine learning para la detección del fraude en el seguro de automóviles</dc:title>
<dc:relation xml:lang="es">En: Anales del Instituto de Actuarios Españoles : Colegio Profesional. - Madrid : Instituto de Actuarios Españoles, 1943-. - 01/12/2020 Número 26 - Epoca 4ª, Año 2020 , p. 23-46</dc:relation>
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