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

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      <subfield code="a">Detección del fraude en seguros de automóvil mediante técnicas de Machine Learning</subfield>
      <subfield code="c">Germán Castellanos Heras</subfield>
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      <subfield code="a">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 2020-2021</subfield>
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      <subfield code="a">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.</subfield>
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      <subfield code="a">La copia digital se distribuye bajo licencia "Attribution 3.0 International (CC BY NC ND 3.0 IGO)"</subfield>
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