Detección de Anomalías en Datos de Seguros de Vida

Las compañías de Seguros de vida tienen mucho en su plato. Manejan un montón de Datos sobre pólizas, pagos y clientes. Pero, ¿qué pasa cuando algo se ve extraño? ¡Ahí es donde entramos nosotros! Hablaremos de cómo encontrar datos inusuales o "anómalos" en contratos de seguros de vida, algo así como jugar a ser detective pero con datos en lugar de lupas.

#¿Cuál es el rollo con las Anomalías?

Imagina que estás en una fiesta, y todos están bailando al ritmo excepto una persona que está haciendo el robot mientras se queda quieta. Esa persona es una anomalía. En el mundo de los datos, las anomalías pueden ser señales de que algo está mal, como errores o incluso fraude.

#¿Por qué la detección de anomalías?

Con los datos de seguros, detectar estos movimientos extraños (anomalías) es súper importante. Si una compañía se pierde estos patrones raros, podría perder dinero o dañar la confianza de sus clientes. En pocas palabras, detectar anomalías es como mantener un buen ojo en la pista de baile.

#El desafío con los datos de seguros

¿El problema? Encontrar estas anomalías es complicado. Muchos Métodos utilizan datos ya etiquetados como normales o extraños, lo cual es raro en los datos de seguros de vida. En cambio, necesitamos técnicas que puedan descubrir estas anomalías sin etiquetas, como un mago astuto sacando conejos de un sombrero.

#Métodos de detección

Aquí desglosamos algunas formas de detectar anomalías en los datos de seguros de vida. Estamos haciendo todo lo posible con técnicas tanto clásicas como modernas.

#Métodos clásicos

1. Vecino más cercano: Piensa en esto como un juego de "¿quién es tu vecino?" Si estás lejos de tus amigos, podrías ser el raro.

2. K-Means Clustering: Esto agrupa puntos de datos similares. Si estás en un grupo pero demasiado lejos de tu grupo, podrías ser señalado como extraño.

3. DBSCAN: Este método genial busca puntos de datos densamente empaquetados. Si estás en una zona escasa, podrías ser una anomalía.

4. Bosque de aislamiento: Imagina un bosque donde los árboles aíslan puntos de datos. Si estás solo en el bosque, es probable que seas algo que vale la pena investigar.

#Métodos modernos

No solo nos quedamos en lo clásico; ¡también estamos trayendo técnicas de aprendizaje profundo!

1. Autoencoders: Son como pequeñas máquinas que intentan recrear lo que ven. Si les cuesta reconstruir algo, podrías tener una anomalía en tus manos.

2. Autoencoders variacionales: Estos son un paso más allá, tomando en cuenta la aleatoriedad. Aprenden de los datos y ayudan a aislar lo raro.

#¿Por qué usar estos métodos?

Estos métodos ayudan a las compañías de seguros a atrapar patrones extraños en sus datos. Con las técnicas adecuadas, pueden encontrar pagos inusuales o contratos que simplemente no encajan. ¡Piensa en ello como mantener la pista de baile libre de invitados no deseados!

#Comenzando: Preparando los datos

Antes de sumergirnos en los métodos, necesitamos preparar nuestros datos. Es como prepararse para una gran fiesta. Necesitamos limpiar y preprocesar nuestros conjuntos de datos para asegurarnos de que todo esté en orden.

#Montones de conjuntos de datos

Usaremos dos conjuntos de datos del mundo del seguro de salud que son lo suficientemente similares al de vida para ayudarnos. Uno es pequeño con 986 observaciones, y el otro es mucho más grande con 25,000 observaciones.

#Limpiando los datos

Limpiar los datos es crucial. Necesitamos deshacernos de cualquier rareza o piezas faltantes que puedan arruinar nuestros hallazgos. Es como recoger la basura antes de que lleguen los invitados a una fiesta; ¡a nadie le gusta bailar en un piso desordenado!

#Valores faltantes

Es esencial abordar los valores faltantes. Si algo está incompleto, podría sesgar nuestros resultados. Así que, descartamos registros con información faltante, manteniendo nuestro análisis ordenado.

#Codificación one-hot

A continuación, usamos la codificación one-hot para variables categóricas. Este rollo técnico básicamente transforma categorías en una serie de valores binarios. ¡Piensa en ello como convertir a cada invitado de la fiesta en una tarjeta VIP para la entrada!

#Probando nuestros métodos

Con nuestros datos listos, es hora de ver qué tan bien pueden nuestros métodos detectar anomalías. Compararemos técnicas clásicas y modernas para ver quién es el mejor.

#Resultados de métodos clásicos

Descubrimos que los métodos clásicos funcionaron bastante bien con el conjunto de datos pequeño, atrapando algunas de las anomalías insertadas manualmente. Pero cuando se trataba del conjunto de datos grande, lucharon como un bailarín que olvidó los pasos.

#Resultados de métodos modernos

Sorprendentemente, nuestros métodos modernos como autoencoders y autoencoders variacionales desempeñaron mucho mejor. Lograron atrapar todas las cosas raras sin romperse en sudor. Fue como ver a bailarines experimentados en su mejor momento.

#Comparando los resultados: ¿Quién está en la cima?

Cuando apilamos el rendimiento de cada método uno contra el otro, quedó claro que el conjunto de autoencoders fue el más efectivo para detectar anomalías mientras mantenía las falsas alarmas bajas. Los métodos clásicos fueron buenos, pero no pudieron seguir el ritmo de las técnicas avanzadas.

#La importancia de la detección precisa

Encontrar las anomalías correctas es un cambio de juego para las compañías de seguros. Al usar estas técnicas, pueden protegerse contra el fraude y mantener la confianza de los clientes intacta.

#Direcciones futuras en la detección de anomalías

A futuro, hay varias formas de mejorar los métodos de detección de anomalías. Por un lado, mezclar técnicas tradicionales y modernas podría llevar a una mayor precisión. También podríamos explorar métodos en conjunto con más modelos que tres, lo que podría impulsar aún más nuestros resultados.

#Conclusión

Para concluir, la tarea de detectar cosas raras en los datos de seguros de vida no solo es vital, sino que es factible. Armadas con las técnicas adecuadas, las compañías de seguros pueden bailar a través de los datos, Detectando las anomalías antes de que causen problemas. ¡Así que mantengamos los ojos abiertos y dejemos que los datos hablen!