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Data science en el sector asegurador

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by

Raúl Vaquerizo Romero

on 21 July 2016

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Transcript of Data science en el sector asegurador

Raúl Vaquerizo

Buscador de relaciones lineales
"Data science" en el sector asegurador
"Data science" en el sector asegurador
"Data Science" en el precio del seguro
Del analista de pricing al científico de datos
...
Siniestralidad esperada = Factores de riesgo · parámetros + error

Siniestralidad esperada = Estadísticamente explicable + el azar
Y = Beta·X + Error
GLM
Ajuste de prima de riesgo
Estructura sencilla
Minimiza la antiselección
Identifica los segmentos más rentables
...
¡todos hacemos lo mismo!
Mismos factores de riesgo
Mismas herramientas
Mismas técnicas (GLM)
Esto implica que todos atacamos a los mismos segmentos
Tenemos nuevos retos:
Nuevos factores
Información desestructurada
Información socio demográfica
Nuevas herramientas
Cloud computing
Open source
Nuevas técnicas
Machine learning

Gradient Boosted Machine
El cliente interactúa con mi compañía
IoT
PAYD
No sólo buscamos relaciones lineales
Zona de confort
Cuidado. El sector asegurador está regulado
Existe una legislación al respecto del cálculo de las primas. Nuestro trabajo debe estar dentro de ese marco
Incluir factores "no tradicionales" en el cálculo de primas
No sólo relaciones lineales:
Random Forest
para selección de variables
Regresión penalizada
Nuevas herramientas y nuevos profesionales
scraping
Desarrollo colaborativo
Interactuar con el cliente
Raúl Vaquerizo

Futuro científico de datos
Telecos
Bancos
Aseguradoras
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