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

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><collection xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/MARC21/slim http://www.loc.gov/standards/marcxml/schema/MARC21slim.xsd">
  <record>
    <leader>00000cam a22000004b 4500</leader>
    <controlfield tag="001">MAP20210035722</controlfield>
    <controlfield tag="003">MAP</controlfield>
    <controlfield tag="005">20220911185744.0</controlfield>
    <controlfield tag="008">211217s2021    esp||||       ||| ||spa d</controlfield>
    <datafield tag="040" ind1=" " ind2=" ">
      <subfield code="a">MAP</subfield>
      <subfield code="b">spa</subfield>
      <subfield code="d">MAP</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="084" ind1=" " ind2=" ">
      <subfield code="a">322</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="100" ind1="1" ind2=" ">
      <subfield code="0">MAPA20210037078</subfield>
      <subfield code="a">Castellanos Heras, Germán</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="245" ind1="1" ind2="0">
      <subfield code="a">Detección del fraude en seguros de automóvil mediante técnicas de Machine Learning</subfield>
      <subfield code="c">Germán Castellanos Heras</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="260" ind1=" " ind2=" ">
      <subfield code="a">Madrid</subfield>
      <subfield code="b">Universidad Carlos III de Madrid</subfield>
      <subfield code="c">2021</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="500" ind1=" " ind2=" ">
      <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>
    </datafield>
    <datafield tag="520" ind1=" " ind2=" ">
      <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>
    </datafield>
    <datafield tag="540" ind1=" " ind2=" ">
      <subfield code="a">La copia digital se distribuye bajo licencia "Attribution 3.0 International (CC BY NC ND 3.0 IGO)"</subfield>
      <subfield code="f"/>
      <subfield code="u">https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/igo/</subfield>
      <subfield code="9">83</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
      <subfield code="0">MAPA20080603779</subfield>
      <subfield code="a">Seguro de automóviles</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
      <subfield code="0">MAPA20080591052</subfield>
      <subfield code="a">Fraude en el seguro</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
      <subfield code="0">MAPA20080592059</subfield>
      <subfield code="a">Modelos predictivos</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
      <subfield code="0">MAPA20080619282</subfield>
      <subfield code="a">Declaraciones fraudulentas</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
      <subfield code="0">MAPA20170005476</subfield>
      <subfield code="a">Machine learning</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
      <subfield code="0">MAPA20080567118</subfield>
      <subfield code="a">Reclamaciones</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
      <subfield code="0">MAPA20080664510</subfield>
      <subfield code="a">Trabajos de investigación</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="650" ind1=" " ind2=" ">
      <subfield code="0">MAPA20080541064</subfield>
      <subfield code="a">Fraude</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="700" ind1="1" ind2=" ">
      <subfield code="0">MAPA20140014897</subfield>
      <subfield code="a">Rodríguez-Pardo del Castillo, José Miguel</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="700" ind1="1" ind2=" ">
      <subfield code="0">MAPA20160001525</subfield>
      <subfield code="a">Simón del Potro, Jesús Ramón</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="710" ind1="2" ind2=" ">
      <subfield code="0">MAPA20080455026</subfield>
      <subfield code="a">Universidad Carlos III de Madrid</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="830" ind1=" " ind2="0">
      <subfield code="0">MAPA20160014013</subfield>
      <subfield code="a">Trabajos Fin de Master/de Grado</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="856" ind1=" " ind2=" ">
      <subfield code="q">application/pdf</subfield>
      <subfield code="w">1113080</subfield>
      <subfield code="y">Recurso electrónico / Electronic resource</subfield>
    </datafield>
  </record>
</collection>