Predicción de la tasa de venta para rentas vitalicias en una empresa aseguradora

• Autores: Conde Humareda, Juan Carlos, Osorio Sánchez, Sebastián Rodrigo
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2015
• Institución: Universidad de San Martín de Porres
• Repositorio: USMP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.usmp.edu.pe:20.500.12727/1451
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12727/1451
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Algoritmos; Almacenamiento de información; Compañías de seguros - Automatización; Pensiones anuales; Minería de datos; 005 - Programación, programas, datos de computador; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01

Realiza una propuesta de predicción de la tasa de venta, utilizada en la generación de cotizaciones de rentas vitalicias, dentro de una empresa aseguradora. El mercado de rentas vitalicias ha experimentado un crecimiento constante; ante esta situación, es necesaria la mejora de los procesos que intervienen, siendo la generación de cotizaciones, uno de los subprocesos más importantes. Una de las formas de mejorar la generación de cotizaciones es integrando herramientas de Inteligencia de Negocios: como Data Mart y Data Mining. Como resultado, se obtuvo un algoritmo capaz de predecir la tasa de venta, logrando la optimización del proceso e incrementando la rentabilidad de la empresa. Se concluye que el uso de árboles de decisión optimiza el proceso de clasificación de las variables que intervienen directamente en el cálculo de la tasa de venta, mejorando el control de la inversión y la toma de decisiones.