Desarrollo de un modelo predictivo de morosidad de cartera de la línea de fianzas de una empresa de seguros

Un modelo predictivo permite extraer patrones de comportamiento para identificar oportunidades y riesgos. Las nuevas tecnologías de la información brindan a las empresas la oportunidad de optimizar sus recursos y tomar decisiones acertadas. El uso de técnicas de minería de datos apalancadas en las diferentes herramientas existentes en el mercado, facilitan el desarrollo de modelos predictivos que den respuestas a los interrogantes y necesidades de las compañías. El presente estudio combina la metodología de Diseño de investigación científica (Desing Science Research, DSR) con el Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos o KDD (Knowledge Discovery in Databases), para aplicarla en el área de cartera de una línea de negocios de una Empresa de Seguros. A través de este trabajo se seleccionó un modelo predictivo que se ajuste a las necesidades de la compañía con el objetivo de optimizar los recursos disponibles para mejorar la gestión de cobranzas. Se demostró que el uso de herramientas de análisis y minería de datos son aliados de las compañías ya que a través de su uso se puede mejorar los resultados obtenidos por los ejecutivos y los mandos jerárquicos pueden tener un mayor control del estado de la cartera de la línea de negocio; además la creación de un dashboard proporciona a la línea de negocio una visión global de su cartera para que pueda anticiparse estableciendo estrategias y tomando decisiones de forma acertada.

• المؤلف الرئيسي: Carvajal Castro, Natalia Fernanda (author)
• التنسيق: masterThesis
• اللغة: spa
• منشور في: 2020
• الموضوعات: EMPRESA DE SEGUROS; TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN; CARTERA; TOMA DE DECISIONES
• الوصول للمادة أونلاين: http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/23092