Aplicación de BigData y el Machine Learning al entorno asegurador (tarificación, fraude y marketing) (del 17 de febrero al 11 de marzo)

Aplicación de técnicas de Machine Learning a los Modelos de Tarificación, la detección del Fraude y las campañas de Marketing.

El “Machine Learning” y el Big Data han abierto nuevos campos de aplicación dentro del sector asegurador. El presente curso pretenden dar una visión en conjunto de algunas de las principales técnicas de machine learning que se pueden aplicar a las diferentes actividades que realizan los actuarios en las compañías aseguradoras. Evidentemente, con la llegada de esta nueva tecnología los actuarios tenderán a ser los “científicos de datos” de las Aseguradoras y los conocimientos en este campo serán cada vez más demandados.

Es recomendable tener conocimientos del software R a un nivel básico para poder aprovechar el contenido del curso.

 

Contenidos del curso

  1. Introducción al Big Data y a R
    1. ¿Qué es el Big Data?
    2. Aplicaciones del Big Data al sector Asegurador
    3. Introducción a R y RStudio
  2. Técnicas de Machine Learning
    1. Clasificación Supervisada vs No supervisada
    2. Regresión (GLM)
    3. Árboles de Decisión, Boosting y Random Forest
  3. Modelos Lineales Generalizados
    1. Variable respuesta y predictores
    2. Modelo de regresión lineal. Respuesta Normal
    3. Los componentes de un GLM.
    4. Distribuciones de la familia exponencial
  4. Aplicación de R a la tarificación
    1. Estimación y bondad de ajuste en GLM
    2. Respuestas discretas y continuas
    3. Modelos aditivos
    4. Ejemplos de ajustes a datos reales con R.
  5. Fraude en el Seguro
    1. El fraude en el sector seguro en España
    2. Problemas para la detección fraude
    3. Metodologías para la detección del fraude
    4. Fraude y Redes Sociales
  6. Aplicación de R a la detección del fraude
    1. Datos Desequilibrados y técnicas de balanceo
    2. Regresión Logística, Naïve Bayes, Árboles de Decisión,
    3. Planteamiento del problema
    4. Aplicación de diferentes modelos con R
  7. Modelos de Respuesta Incremental (Uplift)
    1. Fundamentos del Modelo
    2. Aplicación en campañas de marketing
    3. Propensión al abandono (Churn / Attrition Rate)
  8. Retención de asegurados
    1. Redes Neuronales, Random Forest
    2. Políticas activas de retención de asegurados
    3. Aplicación del modelo Uplift con R

Ponentes

José Manuel Pavía Miralles

Catedrático de Economía Aplicada de la Universitat de València

José A. Álvarez Jareño

Profesor Asociado de Economía Aplicada de la Universitat de València y Mediador de Seguros

Fechas y lugar

Fechas: 17, 18, 24 y 25 de febrero y 3, 4, 10 y 11 de marzo (viernes y sábado)

Horario: viernes de 16h a 20h, sábados de 9:30h a 13:30h

Lugar: Aula de formación del Instituto de Actuarios Españoles (C/ Víctor Andrés Belaunde, 36, bajo Dcha, 28016 Madrid)

El Aula está dotada de los equipos y software necesario para el curso.

Duración: 32h

Precio y becas

Actuarios Colegiados y Miembros Protectores: 1.300€ *

Otros asistentes: 2.500€ *

* Por matricula y pago antes del 26 de enero

A partir del 27 de enero:

Actuarios Colegiados y Miembros Protectores: 1.560€

Otros asistentes: 2.750€

El Instituto de Actuarios Españoles ofrece un programa de becas a Actuarios Colegiados en situación de desempleo (1 beca de la totalidad y 2 becas del 25%).

 

CURSO FINALIZADO