Algoritmos de machine learning para la detección del fraude en el seguro de automóviles

• Badal Valero, Elena ^[1] ; Sanjuán Díaz, Andrés ^[1] ; Segura Gisbert, Jorge ^[1]
  1. [1] Universitat de València

     Universitat de València

     Valencia, España

     
• Localización: Anales del Instituto de Actuarios Españoles, ISSN 0534-3232, Nº 26, 2020, págs. 23-46
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Machine learning algorithms for auto insurance fraud detection
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• Resumen
  • español

    El fraude en el seguro de automóvil ha aumentado considerablemente en los últimos años, indudablemente impulsado por la crisis económica. Este incremento significativo del número de reclamaciones fraudulentas, así como los nuevos requerimientos asociados con Solvencia II, conducen a un mayor control y asignación de recursos contra el fraude por parte de las aseguradoras. Por estas razones, la importancia del uso de avanzadas técnicas de predicción para la detección de accidentes sospechosos está más que justificada.

  • English

    Automobile insurance fraud has increased considerably in recent years, undoubtedly boosted by the economic crisis. This significant increase in fraudulent files and the new requirements of the regulations associated with Solvency II lead to greater control and allocation of resources against fraud by insurers. For these reasons, the importance of the use of prediction techniques for the detection of suspicious accidents is more than justified.

    In this paper, we present several methodologies with statistical foundation and automatic learning algorithms that enable the analysis and detection of such claims.