Prediciendo Reclamaciones de Seguros de Vehículos con Aprendizaje Automático

Predecir el tamaño de los Reclamos de seguros de vehículos es una tarea complicada para las compañías de seguros. Necesitan formas efectivas de manejar estos reclamos para poner precios justos a sus clientes. Aquí es donde entra el Aprendizaje automático (ML). Ofrece métodos que pueden ayudar a predecir reclamos basados en varios factores. Entre los muchos métodos de ML, los algoritmos de aprendizaje en conjunto basados en árboles han demostrado ser efectivos.

#La Importancia de Predecir Reclamos

Las compañías de seguros manejan diferentes tipos de seguros, incluido el seguro de vida y el seguro no vital. Este artículo se centra en el seguro no vital, particularmente el seguro de vehículos. Cuando ocurre un accidente, el asegurado presenta un reclamo a la compañía de seguros para cobertura. La compañía debe anticipar cuántos reclamos ocurrirán y cuán severos serán para ajustar los precios en consecuencia. Por eso, predecir los reclamos con precisión es esencial.

Varios estudios sugieren maneras de personalizar las Primas de seguros. Muestran los beneficios de utilizar datos telemáticos, que son información obtenida de los patrones de conducción de los vehículos. Estos datos pueden mejorar significativamente la precisión de la predicción de reclamos de seguros. Muchas compañías de seguros están adoptando técnicas de ML para ayudar en esta tarea, pero elegir el modelo de ML adecuado puede ser complicado.

#Visión General del Conjunto de Datos

El análisis se basa en un gran conjunto de datos de la Corporación de Seguros de Etiopía, una de las compañías de seguros más grandes de Etiopía. Este conjunto de datos contiene información individual de pólizas y reclamos de seguros de vehículos desde julio de 2011 hasta junio de 2018. Se procesó para incluir solo información relevante, como predictores y el tamaño de los reclamos realizados.

En el seguro de vehículos, hay varios tipos de cobertura, como cobertura integral y cobertura de responsabilidad. La cobertura integral cubre todas las pérdidas de un auto, mientras que la cobertura de responsabilidad ayuda a pagar daños causados a otros. La compañía de seguros debe fijar las primas basadas en varios factores, incluido el valor asegurado del vehículo y el año en que fue fabricado.

#Análisis Exploratorio de Datos (EDA)

Antes de construir un modelo predictivo, es vital entender los datos a través del análisis exploratorio de datos. Esto ayuda a identificar patrones y relaciones dentro de los datos. Un método común para visualizar datos es a través de histogramas, que muestran la distribución de una sola variable. El análisis muestra que muchos contratos no llevan a un reclamo pagado, resultando en una distribución inflada en ceros.

Además, las relaciones entre diferentes factores y reclamos se pueden ilustrar usando diagramas de caja. Los diagramas de caja pueden mostrar efectivamente cómo diferentes categorías, como género o uso del vehículo, influyen en los montos de los reclamos. Por ejemplo, los asegurados masculinos tienden a tener montos de reclamos más altos que los femeninos.

Los diagramas de dispersión son otra herramienta útil para examinar relaciones entre dos variables cuantitativas. Pueden resaltar tendencias en los tamaños de reclamos basados en varios factores. En este análisis, los diagramas de dispersión revelaron algunas correlaciones moderadas entre los montos de reclamos y predictores como el valor asegurado y la prima.

#Técnicas de Aprendizaje Automático

El aprendizaje automático ha ganado popularidad en varios campos y no requiere una estructura de modelo específica. El enfoque está en crear modelos precisos basados en los datos. Los métodos de ensamble, que combinan múltiples modelos individuales para mejorar las predicciones, son comúnmente utilizados en ML.

Entre los métodos de ensamble, tres son particularmente populares para analizar datos complejos: bagging, bosques aleatorios y boosting por gradiente. Cada uno de estos tiene su enfoque único para construir modelos.

Bagging: Este método genera múltiples versiones de los datos muestreando con reemplazo, creando un conjunto de modelos diferentes. Para la predicción, combina las salidas de todos los modelos para obtener un resultado final.

Bosque Aleatorio: Esta técnica es una extensión del bagging. Construye numerosos árboles de decisión, donde cada árbol utiliza un subconjunto aleatorio de predictores. Esto ayuda a reducir la varianza general y mejora la precisión de la predicción.

Boosting por Gradiente: Este método funciona ajustando un nuevo modelo a los errores residuales de modelos anteriores. Construye una secuencia de modelos donde cada nuevo modelo busca corregir los errores cometidos por los anteriores, llevando a un mejor rendimiento general.

#Evaluación del Desempeño del Modelo

Para evaluar la efectividad de estos modelos, un método estándar es dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba. El conjunto de entrenamiento se usa para construir los modelos, mientras que el conjunto de prueba evalúa qué tan bien los modelos funcionan con datos no vistos.

Los resultados muestran que los métodos de ensamble superan al método clásico de mínimos cuadrados ordinarios (OLS). Mientras que OLS a menudo subestima los montos de reclamos altos, los métodos de ensamble proporcionan predicciones más allá de algunos reclamos observados, demostrando más precisión en la estimación de los tamaños de los reclamos.

#Importancia de los Predictores

Entender qué factores tienen el mayor impacto en el tamaño de los reclamos es vital. En este análisis, los predictores más significativos se identificaron a través de medidas de importancia de variables. En todos los modelos, la prima destaca como la variable más crucial, seguida por el valor asegurado. El uso y el género también resultaron ser factores importantes.

Estos hallazgos ayudan a las compañías de seguros a enfocarse en áreas clave al evaluar riesgos y establecer primas, permitiéndoles fijar precios más precisos para sus productos.

#Visualizando Relaciones

Después de identificar los predictores importantes, es esencial entender cómo estos factores se relacionan con el tamaño de los reclamos. Los gráficos de dependencia parcial (PDP) pueden visualizar la relación entre un Predictor específico y el tamaño de los reclamos. Esto muestra el efecto promedio de otras variables en el modelo.

El análisis destaca la interacción entre la prima y el uso del vehículo. Por ejemplo, los vehículos utilizados para el transporte de mercancías incurren en reclamos más altos cuando tienen primas más altas. Esta relación puede no ser fácilmente observable al mirar predictores individuales de forma aislada.

#Conclusión

En resumen, predecir el tamaño de los reclamos de seguros de vehículos es crucial para establecer primas apropiadas. Las técnicas de aprendizaje automático, particularmente los métodos de ensamble basados en árboles, proporcionan herramientas efectivas para esta predicción. El análisis del conjunto de datos de la Corporación de Seguros de Etiopía revela cómo estos métodos superan las técnicas tradicionales en precisión.

Al identificar los predictores importantes, las compañías de seguros pueden evaluar mejor el riesgo y diseñar productos según las necesidades de sus asegurados. Esto no solo ayuda a gestionar costos, sino que también hace que el seguro de vehículos sea más accesible para los conductores. A medida que la industria de seguros continúa evolucionando, aprovechar el aprendizaje automático es clave para mantenerse competitivo y satisfacer las demandas de los clientes.