Modelo de segmentación de asegurados de salud

Descripción del Articulo

El propósito del presente trabajo es diseñar un modelo que permita segmentar y proyectar el nivel de riesgo de los asegurados, vigentes y nuevos prospectos, del negocio de salud de la aseguradora MAPFRE Perú. Actualmente, la suscripción de nuevos clientes y renovación de asegurados vigentes se reali...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Chumpitaz Huapaya, Omar Rafael, Valega Pacora, Mario Alejandro
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
Repositorio:UPC-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/673799
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/10757/673799
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Modelo de segmentación en asegurados
Ciencia de datos en empresa de seguros
Agrupación y clasificación de asegurados
Segmentation model in Insured
Data science in insurance company
Grouping and classification of insured
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.00
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Descripción
Sumario:El propósito del presente trabajo es diseñar un modelo que permita segmentar y proyectar el nivel de riesgo de los asegurados, vigentes y nuevos prospectos, del negocio de salud de la aseguradora MAPFRE Perú. Actualmente, la suscripción de nuevos clientes y renovación de asegurados vigentes se realiza principalmente en función a las edades de los asegurados de acuerdo con el análisis y revisión actuarial anual del portafolio por producto y por cada rango etario, lo cual, si bien es técnicamente viable, comercialmente no permite un mayor grado de flexibilidad y perfilamiento de las primas que permitan ser competitivos en la captación y retención de clientes con un mejor perfil y proyección de riesgo. Hay esfuerzos aislados de aplicar ajustes de primas, tanto bonificaciones como recargos, en base a la declaración de enfermedades pre-existentes en la solicitud de afiliación, así como en el historial de siniestralidad; sin embargo, están sujetas a cierto grado de subjetividad por parte de cada suscriptor y no existe un seguimiento del impacto de estas políticas sobre el desarrollo del negocio. En adición, esta suscripción manual perjudica los tiempos de respuesta, siendo un problema generalizado en el mercado asegurador local para el ramo de salud y que contrasta con la fluidez y automatización en la cotización de otras líneas de negocio. Así, los puntos antes señalados, se traducen en un impacto negativo tanto en la evolución del número de asegurados, como en los márgenes de rentabilidad, que ya de por sí son bastante ajustados para el ramo de salud. El modelo propuesto en este trabajo busca segmentar el portafolio de clientes en función a características propias de cada asegurado, así como su historial de número y tipo de atenciones, en base a algoritmos de clasificación que permitan proyectar la siniestralidad y probabilidad de fuga de cada cliente, vigente o prospecto, para así optimizar la rentabilidad y nivel de retención en el negocio de salud.
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