Usando Aprendizaje Automático en la Clasificación de Seguros de Responsabilidad

El seguro de responsabilidad civil es un tipo de cobertura que protege a personas y empresas de reclamaciones que resultan de lesiones y daños a otras personas o propiedades. Piénsalo como una red de seguridad cuando las cosas salen mal. El underwriting es el proceso que usan las compañías de seguros para evaluar los riesgos de cada asegurado y decidir cómo clasificarlos. Cuanto mejor sea la Clasificación, mejor podrá la compañía gestionar los riesgos y establecer primas adecuadas.

En esta charla, vamos a ver cómo los modelos de aprendizaje automático (ML) pueden ayudar a las compañías de seguros a clasificar sus pólizas en dos tipos: las que tienen reclamaciones y las que no. Mantendremos las cosas simples, usando modelos como el vecino más cercano y la Regresión Logística. ¡No te preocupes, no vamos a meternos en términos complicados o matemáticas que te hagan girar la cabeza!

#¿Qué son los Modelos de Aprendizaje Automático?

El aprendizaje automático es un término fancy para enseñar a las computadoras a aprender de los datos. Así como aprendemos de nuestras experiencias, las máquinas pueden aprender de patrones en los datos para hacer predicciones o decisiones sin que se les programe directamente para hacerlo. Las empresas han estado usando estos modelos de ML en varios campos como la medicina, detección de fraude y banca desde hace años. Sin embargo, en el mundo del seguro, estos modelos apenas están comenzando a hacer su entrada.

Hay dos tipos principales de aprendizaje automático:

1. Aprendizaje Supervisado: Cuando la máquina aprende de datos etiquetados. Piensa en ello como un profesor guiándote en las tareas.
2. Aprendizaje No Supervisado: Cuando la máquina intenta encontrar patrones en los datos sin etiquetas claras. Es como intentar resolver un rompecabezas sin saber cómo debería lucir la imagen.

Los aseguradores usan principalmente aprendizaje supervisado para tareas de clasificación, donde el objetivo es averiguar a qué categoría o clase pertenece cada póliza.

#La Importancia de la Clasificación en Seguros

La clasificación en seguros es vital. Ayuda a las compañías a decidir cómo agrupar diferentes pólizas y, a su vez, cuánto cobrar por ellas. Por ejemplo, si eres un conductor seguro, puedes ser colocado en una categoría de menor riesgo y pagar una prima más baja. Por el contrario, si tienes un historial de accidentes, podrías encontrarte en un grupo de mayor riesgo, lo que viene con un precio más elevado. Al mejorar sus métodos de clasificación, los aseguradores pueden predecir mejor las reclamaciones potenciales y gestionar su riesgo general.

#Recolección de Datos para Análisis

Para poner en funcionamiento nuestros modelos de aprendizaje automático, comenzamos con un conjunto de datos que incluye diferentes pólizas de seguro. Imagina estos datos como una hoja de cálculo gigante llena de filas de pólizas y la información correspondiente sobre reclamaciones. Algunas pólizas tienen reclamaciones, mientras que otras son tan silenciosas como un gato durmiendo.

Al trabajar con datos, es esencial limpiarlos y organizarlos. Esto implica eliminar duplicados y rellenar valores faltantes, muy parecido a ordenar tu habitación antes de que lleguen los invitados. En nuestro caso, combinamos información sobre vehículos y reclamaciones para tener una imagen clara de lo que está sucediendo.

#Características de las Pólizas de Seguro de Responsabilidad Civil

El conjunto de datos contiene varias características o rasgos que ayudan en la clasificación de pólizas. Estas características pueden incluir:

• Tipo de Cobertura: Diferentes pólizas ofrecen diferentes niveles de cobertura.
• Edad del Conductor: Los conductores más jóvenes podrían tener un perfil de riesgo diferente.
• Frecuencia de Pago: Con qué frecuencia el asegurado paga su prima.
• Edad del Vehículo: Los autos más viejos podrían ser más propensos a problemas que los nuevos.

Toda esta información nos ayuda a pintar un cuadro completo del riesgo asociado con cada póliza.

#Visualizando los Datos

Cuando se trata de datos, siempre es útil visualizarlos. Gráficas y diagramas hacen más fácil ver patrones y tendencias que podrían no ser obvios a simple vista. Por ejemplo, podrías crear un gráfico de barras que muestre cuántas reclamaciones ocurrieron en diferentes regiones. Podrías ver de inmediato qué áreas son más arriesgadas para las compañías de seguros.

A veces, incluso puedes volverte creativo con mapas para mostrar la densidad de reclamaciones en varios departamentos o regiones. ¡Imagínate color-codificando tus ingredientes de pizza favoritos en un mapa, le da un toque más divertido!

#Algoritmos de Clasificación: Las Estrellas del Espectáculo

Vamos a lo interesante: los algoritmos de clasificación. Estas son las herramientas que usaremos para clasificar nuestras pólizas de seguro:

#K-Vecinos Más Cercanos (KNN)

Piensa en KNN como el casamentero amigable de tu barrio. Mira a “vecinos” similares (o pólizas) para determinar a qué grupo pertenece una póliza. Si tienes una póliza que se parece a 10 otras pólizas que tuvieron reclamaciones, KNN probablemente dirá: “¡Eh, esta también probablemente tiene una reclamación!” Es simple e intuitivo.

Una de las ventajas de usar KNN es que no requiere fórmulas complicadas. Sin embargo, la elección de cuántos vecinos mirar (k) puede cambiar drásticamente el resultado. Demasiado pocos, y podrías exagerar; demasiado, y podrías pasar por alto las diferencias sutiles.

#Regresión Logística

Ahora, hablemos de la regresión logística. Este es un método clásico que nos ayuda a entender la relación entre las características de una póliza y la probabilidad de que esa póliza tenga una reclamación. Es como averiguar las probabilidades de ganar un juego basado en cómo ha jugado cada jugador en el pasado.

La regresión logística nos da probabilidades en lugar de clasificaciones duras, lo cual puede ser bastante útil. Ayuda a las compañías de seguros a entender el riesgo más a fondo, permitiéndoles ajustar las tarifas en consecuencia.

#Preprocesamiento de Datos para Modelos

Antes de poder aplicar estos modelos a nuestros datos, necesitamos prepararlos. Esto significa transformar características categóricas en un formato numérico, ya que las computadoras prefieren números sobre texto. Es un poco como traducir una historia a un idioma diferente que la computadora puede entender.

También podríamos necesitar redimensionar ciertas características para que estén en una escala similar. Esto ayuda a prevenir que características más prominentes eclipsen a otras.

#Evaluando el Rendimiento de los Modelos

Una vez que tenemos nuestros modelos entrenados, es hora de ver qué tan bien funcionan. Podemos dividir nuestro conjunto de datos en dos partes: una para entrenar nuestros modelos y otra para probarlos, muy parecido a estudiar para un examen y luego presentarlo.

Podemos medir el rendimiento de nuestros modelos usando una matriz de confusión, que nos dice cuántas predicciones fueron correctas y cuántas fueron incorrectas. Es como un boletín de calificaciones para nuestros modelos, mostrando dónde se destacaron y dónde podrían necesitar un poco más de tiempo de estudio.

#Comparando los Modelos

Ahora viene la parte divertida: comparar los modelos de KNN y regresión logística. Cada uno tiene sus fortalezas y debilidades. KNN podría ser más fácil de entender y más rápido de implementar, pero la regresión logística puede darnos mejores ideas sobre los factores que contribuyen a las reclamaciones.

Al evaluar la precisión de nuestros modelos, consideramos qué tan bien se desempeñan en datos que no han visto antes. Es esencial notar que un modelo podría funcionar bien en datos de entrenamiento pero podría fallar al aplicarse a nuevos datos, así que debemos tener cuidado.

#La Conclusión: Una Mirada Práctica al Aprendizaje Automático en Seguros

En resumen, aplicar modelos de aprendizaje automático para clasificar pólizas de seguro de responsabilidad civil puede ofrecer beneficios significativos a las compañías de seguros. Al usar algoritmos como KNN y regresión logística, los aseguradores pueden evaluar mejor los riesgos y fijar sus pólizas en consecuencia.

Aunque el seguro puede no sonar tan emocionante como una montaña rusa, entender cómo funcionan estos modelos puede marcar una verdadera diferencia en la industria. ¿Quién diría que detrás de tu póliza de seguro, un montón de algoritmos está trabajando arduamente para mantener las cosas bajo control?

Así que, la próxima vez que pagues tu prima de seguro, recuerda que hay mucho más de lo que parece. Con la ayuda del aprendizaje automático, los aseguradores están esforzándose por crear soluciones de seguro más inteligentes y seguras para todos.