Sistema de Recomendacion Inteligente para Portfolio de Inversiones en Claims de Seguros Utilizando Tecnicas Avanzadas de Machine Learning
Alegria Barboza, Franklin Enrique
Flores Rivera, Amit Roy
Espinoza Chamaya, Jose Luis
Urrego Montoya, Yasmin Mariela
Curso de Machine Learning - Posgrado en Inteligencia Artificial
Facultad de Ingenieria de Sistemas
Universidad Nacional de Ingenieria
yasmin.urrego.m@uni.pe,amit.flores.r@uni.pe,falegriab@uni.pe,jespinozac@uni.pe
Flores Rivera, Amit Roy
Espinoza Chamaya, Jose Luis
Urrego Montoya, Yasmin Mariela
Curso de Machine Learning - Posgrado en Inteligencia Artificial
Facultad de Ingenieria de Sistemas
Universidad Nacional de Ingenieria
yasmin.urrego.m@uni.pe,amit.flores.r@uni.pe,falegriab@uni.pe,jespinozac@uni.pe
La optimizacion del portfolio de inversiones en claims de seguros ante desastres, presenta enormes desafios para la prediccion de exito de los claims, que tienen un impacto directo en la evaluacion de riesgos y permiten mejorar la estrategia en la maximizacion del ROI. El presente estudio de investigacion desarrolla un sistema de recomendacion inteligente para ClaimPay, que es una empresa especializada en financiacion de reclamos de seguros. Utilizando tecnicas avanzadas de machine learning se obtuvieron excelentes resultados frente a otras investigaciones. Mediante el analisis de 30,461 claims historicos generados y procesados entre los anos 2022-2025. Se implementaron y evaluaron multiples algoritmos de clasificacion multiclase incluyendo Gradient Boosting, Random Forest, SVM y Redes Neuronales. El modelo optimizado alcanzo una precision excepcional del 98.98% con F1-Score de 98.98%, superando significativamente los estandares industriales. Las variables mas predictivas identificadas incluyen el exito historico de aseguradoras (37.5%), balance total adeudado (37.2%) y porcentaje de hurdle (33.8%). Los resultados demuestran la viabilidad de implementar sistemas de inteligencia artificial para optimizar la toma de decisiones en inversiones de claims, proporcionando ventajas competitivas sustanciales y mejoras operativas cuantificables.
Palabras Clave: Machine Learning, Portfolio de Inversiones, Claims de Seguros, Sistemas de Recomendacion, Gradient Boosting, Clasificacion Multiclase, Optimizacion de ROI.