Desarrollo de un modelo predictivo de morosidad de cartera de la línea de fianzas de una empresa de seguros

Abstract

Un modelo predictivo permite extraer patrones de comportamiento para identificar oportunidades y riesgos. Las nuevas tecnologías de la información brindan a las empresas la oportunidad de optimizar sus recursos y tomar decisiones acertadas. El uso de técnicas de minería de datos apalancadas en las diferentes herramientas existentes en el mercado, facilitan el desarrollo de modelos predictivos que den respuestas a los interrogantes y necesidades de las compañías. El presente estudio combina la metodología de Diseño de investigación científica (Desing Science Research, DSR) con el Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos o KDD (Knowledge Discovery in Databases), para aplicarla en el área de cartera de una línea de negocios de una Empresa de Seguros. A través de este trabajo se seleccionó un modelo predictivo que se ajuste a las necesidades de la compañía con el objetivo de optimizar los recursos disponibles para mejorar la gestión de cobranzas. Se demostró que el uso de herramientas de análisis y minería de datos son aliados de las compañías ya que a través de su uso se puede mejorar los resultados obtenidos por los ejecutivos y los mandos jerárquicos pueden tener un mayor control del estado de la cartera de la línea de negocio; además la creación de un dashboard proporciona a la línea de negocio una visión global de su cartera para que pueda anticiparse estableciendo estrategias y tomando decisiones de forma acertada.