| dc.contributor.advisor | Anillo Arrieta, Luis Angel | |
| dc.coverage.spatial | cead_-_josé_acevedo_y_gómez | |
| dc.creator | Libreros Medrano, Eduardt Esteban | |
| dc.date.accessioned | 2025-02-24T14:50:36Z | |
| dc.date.available | 2025-02-24T14:50:36Z | |
| dc.date.created | 2025-02-21 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/67164 | |
| dc.description.abstract | El presente contenido se enfoca en el desarrollo de un proyecto aplicado para lograr realizar el análisis predictivo del aumento de cartera del sector asegurador a través de un Modelo de Machine Learning, para lo cual se establecieran objetivos medibles y alcanzables, la problemática a solucionar y el esquema a desarrollar para obtener el resultado esperado mediante el marco teórico, conceptual y cronograma de actividades.
En este contenido se explicarán conceptos relevantes como el machine learning para realizar modelos de predicción y como este podría ayudar a las aseguradoras a entender el comportamiento de la cartera para mitigar impactos de disminución de flujo de caja.
De acuerdo con lo anterior, se definirá una serie de variables que midan el comportamiento de pago de los clientes y con estas se buscará establecer cuál es el mejor modelo para implementar de acuerdo con la bibliografía revisada y a los conocimientos aprendidos en la especialización. | |
| dc.format | pdf | |
| dc.title | Análisis predictivo del aumento de cartera del sector asegurador a través de un modelo de machine learning | |
| dc.type | Proyecto aplicado | |
| dc.subject.keywords | Aseguradoras | |
| dc.subject.keywords | Machine Learning | |
| dc.subject.keywords | Liquidez | |
| dc.subject.keywords | Cartera | |
| dc.description.abstractenglish | This content focuses on the development of an applied project to achieve the predictive analysis of the portfolio increase of the insurance sector through a Machine Learning Model, for which measurable and achievable objectives will be established, the problem to be solved and the scheme to be developed to obtain the expected result through the theoretical and conceptual framework and schedule of activities.
This content will explain relevant concepts such as machine learning to perform prediction models and how this could help insurers to understand the behavior of the portfolio to mitigate impacts of cash flow decrease.
According to the above, a series of variables that measure the payment behavior of customers will be defined and with these we will seek to establish which is the best model to implement according to the literature reviewed and the knowledge learned in the specialization. | |
| dc.subject.category | Investigacion | |
