Algoritmos de machine learning para la detección del fraude en el seguro de automóviles
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<subfield code="a">Algoritmos de machine learning para la detección del fraude en el seguro de automóviles</subfield>
<subfield code="c">Elena Badal Valero, Andrés Sanjuán Díaz, Jorge Segura Gisbert</subfield>
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<subfield code="a">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.</subfield>
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<subfield code="t">Anales del Instituto de Actuarios Españoles : Colegio Profesional</subfield>
<subfield code="d">Madrid : Instituto de Actuarios Españoles, 1943-</subfield>
<subfield code="g">01/12/2020 Número 26 - Epoca 4ª, Año 2020 , p. 23-46</subfield>
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