Modelo de cálculo de los riesgos de siniestralidad basado en algoritmos de Aprendizaje Automático

Abstract

La inteligencia artificial automatiza el aprendizaje y descubrimiento repetitivos a través de datos. En lugar de automatizar tareas manuales; dentro de esta se encuentra el Aprendizaje Automático, para la utilización de esta se ingresan los datos como entrada al igual que las respuestas esperadas de dichos datos con el fin de obtener a la salida las reglas que nos permiten hacer el mapeo efectivo entre entradas y sus correspondientes salidas. Una aseguradora o compañía de seguros es una empresa que se encarga de asegurar riesgos a terceros, de tal manera que protege o resguarda los bienes materiales de los riesgos a los que estos están expuestos. A cambio de este tipo de protección la compañía de seguros exige unos pagos periódicos, también conocidos como cuotas o primas, para que esta cobertura tenga lugar. El importe de estos abonos suele ser determinado por el nivel de riesgo que calcule la compañía al ofrecer cobertura ante daños, lesiones o pérdidas. Partiendo de esta base, el aprendizaje automático jugará un papel importante en el análisis de los riesgos de siniestralidad, este nuevo enfoque pretende desarrollar un modelo que permita llevar a cabo un análisis sobre la frecuencia y severidad del riesgo de siniestralidad usando algoritmos de aprendizaje automático. El método a utilizar en el estudio es llamado Descubrimiento de Conocimiento en Base de Datos que se aplicara para desarrollo de la investigación aplicando Aprendizaje no supervisado usando la técnica de clusterizacion mediante la implementación del algoritmo K-Medias; programado en Python