La 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. / The 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. / Tesis
| Identifer | oai:union.ndltd.org:PERUUPC/oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/657547 |
| Date | 23 August 2021 |
| Creators | Arangüena Proaño, Rocio Karin, Orellana Peñafiel, Miguel Angel |
| Contributors | Subauste Oliden, Daniel Alejandro |
| Publisher | Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), PE |
| Source Sets | Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| Format | application/pdf, application/epub, application/msword |
| Source | Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), Repositorio Académico - UPC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess, Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ |
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