Medición de lapses en seguros de vida mediante modelos de predicción Medición de lapses en seguros de vida mediante modelos de predicción

Resumen

Las compañías de seguros están en constante medición de sus persistencias, por ello, identificar y analizar las tasas de cancelación denominadas lapses o tasas de caducidad, se ha convertido en una actividad de gran importancia debido a su rol determinante para tomar decisiones administrativas y financieras. Entender la dinámica de esta variable facilita la toma de decisiones, y permite identificar las variables que ocasionan cancelaciones de pólizas, es decir: el género, la edad, la ciudad, el tipo de producto, entre otros. Estas variables caracterizan el perfil del asegurado y condicionan una mayor o menor probabilidad de cancelar la póliza. Para analizar los perfiles de asegurados, se consideró utilizar modelos de regresión logística, redes neuronales y máquinas de soporte vectorial, con precisión de 73 %, 81,53 % y 60 %, respectivamente, mediante una base de datos de asegurados del mercado de Colombia con 134 102 registros, con 8 variables, lo que permitió predecir la probabilidad de cancelación y de renovación de una póliza de seguro de vida de acuerdo con las condiciones de las variables que perfilan a un asegurado.