MAP20220029117Sánchez Sardaña, MarcosModelo predictivo de venta cruzada en productos de Vida y Salud : Random Forest vs XGBoost / Marcos Sánchez Sardaña. — Madrid : Universidad Carlos III de Madrid, 202276 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 2021-2022Sumario: 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 clientes1. 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/de Grado. V. Título.
