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Modelo predictivo de venta cruzada en productos de Vida y Salud : Random Forest vs XGBoost

Modelo predictivo de venta cruzada en productos de Vida y Salud : Random Forest vs XGBoost
Recurso electrónico / Electronic resource
MAP20220029117
Sánchez Sardaña, Marcos
Modelo predictivo de venta cruzada en productos de Vida y Salud : Random Forest vs XGBoost / Marcos Sánchez Sardaña. — Madrid : Universidad Carlos III de Madrid, 2022
76 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 2021-2022
Sumario: Este trabajo presenta un estudio comparado de dos modelos predictivos de venta cruzada en el contexto del mundo asegurador entre productos de Vida y Salud. En concreto, el presente estudio comparado se ha realizado sobre dos sistemas de aprendizaje automático supervisados (Random Forest y XGBoost) aplicados a la cartera de la compañía aseguradora ASESUISA Seguros SURA de El Salvador con los objetivos, tanto de desarrollar una metodología, como de comparar ambos modelos, y determinar que algoritmo predice mejor los potenciales clientes objetivos en el caso de una campaña de venta cruzada y así optimizar los recursos y esfuerzos de las compañías. Para ello se han empleado dos carteras durante el período de 2015 a 2020, una de Vida Individual y otra de Salud. Los resultados empíricos proporcionan conclusiones interesantes para la venta cruzada como el perfil de los clientes
1. Venta cruzada . 2. Productos de seguros . 3. Seguro de vida . 4. Seguro de salud . 5. Modelos predictivos . 6. Machine learning . 7. Estudios comparativos . 8. Modelos actuariales . 9. Trabajos de investigación . 10. El Salvador . 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.