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dc.contributor.advisorSubauste Oliden, Daniel Alejandro
dc.contributor.authorArangüena Proaño, Rocio Karin
dc.contributor.authorOrellana Peñafiel, Miguel Angel
dc.date.accessioned2021-09-29T03:05:50Z
dc.date.available2021-09-29T03:05:50Z
dc.date.issued2021-08-23
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10757/657547
dc.description.abstractLa presente tesis tiene como objeto de estudio una empresa internacional de seguros y propone la creación de un software que permita por medio de inteligencia artificial, y a través de machine learning, la evaluación de siniestros de los asegurados de la compañía. Actualmente la empresa tiene retrasos en la evaluación de siniestros por la falta de mano de obra calificada y con experiencia, además del incremento de solicitudes de indemnización a raíz de la pandemia del Covid-19. También, las regulaciones de la Superintendencia de banca, seguros y AFP obligan a las empresas aseguradoras a responder a los siniestros en un plazo de 30 días calendario. El evaluar el siniestro usando inteligencia artificial ayudará a la empresa a responder rápidamente al asegurado y así cumplir con las regulaciones del estado y brindar una experiencia grata con la compañía aseguradora. La propuesta de solución de esta presente tesis disminuirá los tiempos de respuesta ante siniestros, podrá detectar fraudes durante la evaluación y con ello permitirá disminuir los costos al necesitar menos personal para atender las solicitudes de indemnización de siniestro.es_PE
dc.description.abstractThe present thesis has as object of study an international insurance company and proposes the creation of a software that allows by means of artificial intelligence, and through machine learning, the evaluation of insurance claims of the insured of the company. Currently the company has delays in the assessment of claim due to the lack of qualified and experienced workforce, in addition to the increase in requests for compensation because of the Covid-19 pandemic. Also, the regulations of the Superintendency of banking, insurance and AFP oblige insurance companies to respond to claims within 30 calendar days. Assessing the claim using artificial intelligence will help the company respond quickly to the insured and thus comply with state regulations and provide a pleasant experience. The solution proposal of this present thesis will reduce the response time to claims, it will be able to detect fraud during the evaluation and thus it will allow to reduce costs by requiring less personnel to attend requests of compensation claims.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.formatapplication/epubes_PE
dc.formatapplication/mswordes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)es_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.sourceUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)es_PE
dc.sourceRepositorio Académico - UPCes_PE
dc.subjectInteligencia artificiales_PE
dc.subjectAprendizaje automáticoes_PE
dc.subjectCOVID-19es_PE
dc.subjectMachine learninges_PE
dc.titleSistema inteligente de detección de fraudes basado en un algoritmo con random forest para reducir los tiempos de evaluación de los siniestros del área de indemnizaciones en una empresa aseguradora a nivel mundial con sede en Perúes_PE
dc.title.alternativeIntelligent fraud detection system based on an algorithm with random forest to reduce the evaluation times of claims in the compensation area in a worldwide insurance company based in Perues_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). División de Estudios Profesionales para Ejecutivos (EPE)es_PE
thesis.degree.levelLicenciaturaes_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemases_PE
thesis.degree.nameIngeniero de sistemases_PE
thesis.degree.programDivisión de Estudios Profesionales para Ejecutivos (EPE)es_PE
refterms.dateFOA2021-10-21T18:11:39Z
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00es_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
dc.identifier.isni0000 0001 2196 144X
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-1131-1384es_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.discipline612076es_PE
dc.publisher.countryPEes_PE


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