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En aquest estudi es tractarà de explicar el potencial que el big data té en el món de les asseguradores. S’iniciarà amb una mica d’història per entendre la progressió que ha tingut la indústria. Això ajudarà a projectar com pot progressar aquesta industria en el futur i a posar-nos en context. Una vegada presentat el tema, entrarem a explicar com el big data s’aplica avui en dia al mon de l’assegurança. I serà en aquest punt on estudiarem una aplicació en concret, un nou producte que es generalitzarà en el sector anomenat ‘usage-based Insurance’. Es tracta d’un producte on el preu no s’estableix per paràmetres com fins ara, sinó que s’estableix a base de data que cada usuari envia a l’asseguradora. Com es veurà, està previst que el seu ús creixi exponencialment en gairebé totes les regions del mon. Una vegada presentat el tema, es pesarà a fer una explicació de tots els actors que componen aquest sistema, que té certes diferències respecte al model tradicional. Acabada l’explicació detallada del sistema, es passarà a fer diferents anàlisis per concloure quina és la situació en la que es troba i quin potencial té per el futur, fent menció i explicant als principals problemes i oportunitats que té aquest nou sistema. L’estudi aporta principalment un estudi esquemàtic i complert que fins ara no s’havia fet acompanyat de diferents anàlisis i una teoria d’evolució futura. Per acabar, es mira de lligar el progrés d’aquesta nova i particular modalitat d’assegurança amb la industria aseguradora al complet., In this study it will be explained the potential that big data has in the insurance industry. It will be started by some history to better understand the evolution of the business. This will help understand how the industry can evolve in the future. Once the topic has been presented, it will be explained how big data is used nowadays in the insurance industry. At this point it will be presented a particular application that will be the main focus for the rest for the study: usage-based insurance. It is a new insurance product where the price is not set like until now, but thanks to data sent by every user to the company. As it will be seen, it is forecasted that their use will grow exponentially in almost everywhere. Once presented the topic, it will be explained all the actors present in the system, which vary from the traditional one. Finished the detailed explanation of the system, we will move to make different analysis to find what is the current situation of this new product and the potential that it has. This study has the particular characteristic of packing a detailed but schematic explanation of the concept followed by different analysis and a theory of future evolution. To finish, the results of this particular product are generalized to the rest of the industry, Outgoing

En la presente memoria se intentará predecir el tiempo que tardan los profesionales de una empresa de seguros en realizar sus trabajos a partir de métodos de machine learning. Para ello, primero se hará una introducción a lo que es el mundo del aprendizaje automático o machine learning explicando sus características, sus defectos, como solucionar estos defectos y como preparar una buena base de datos para el aprendizaje automático. Se utilizarán los métodos más usuales dando una breve explicación de cómo funcionan y sus características más importantes. Los métodos utilizados son: Regresión Linear, Regresión polinómica, Support Vector Regressor (SVR), K Nearest Neighbor (KNN), Árbol de decisión, Bosques aleatorios (Random Forest o RF), Gradient Boosting, todos ellos pertenecientes a la librería scikit-learn con su formato para regresión, es decir, para poder predecir un valor. La evaluación se realizará a partir del indicador mean absolute error o MAE, el coeficiente de determinación y la función GridSearch() de scikit-learn. Una vez hecha la evaluación de cada método se descubrirá que, a pesar de desarrollar y aplicar las técnicas propuestas de forma adecuada, los resultados para el caso estudiado no serán completamente satisfactorios. Debido a esto se propondrán futuros proyectos de mejoría al formulado por la presente memoria.

El siguiente trabajo se desarrolla dentro del marco de una gran aplicación informática destinada a la gestión de una importante empresa aseguradora. Dicha aseguradora, que actualmente dispone de varios tipos de seguros gestionados por la empresa en la que trabajo quiere ampliar mercado y requiere de un sistema que permita gestionar la contratación de seguros para entidades comerciales.

El presente proyecto tiene la finalidad de dar a conocer cuáles son los daños más comunes en la edificación basándose en una comparativa realizada entre los siniestros en daños en la construcción peritados por una mutua de prestigio y todos los siniestros que se han encargado dedicados básicamente a daños en la construcción en un gabinete pericial durante el periodo de un año y la intervención y procedimiento pericial en las compañías de seguro en relación a estos siniestros. En este proyecto se quiere dar a conocer en primer lugar cuales son los seguros más representativos en la construcción que serian el seguro de Responsabilidad Civil, el de todo Riesgo de la Construcción y el seguro Decenal. Se da a conocer la función pericial del perito en relación con estos siniestros y su función derivada del encargo pericial encomendado por las compañías de seguro. El motivo del presente proyecto final de carrera basado prácticamente en mi experiencia profesional realizada en un gabinete pericial por el periodo de tres años ha sido establecer cuáles son los daños más comunes en la edificación. Por esto he analizado todos los siniestros que han sido encargados a este gabinete pericial durante el periodo de un año. He comparado los resultados obtenidos con las estadísticas publicadas por la revista CERCHA realizada por los técnicos de MUSAAT. Este articulo muestra los datos de las deficiencias y daños más comunes en la edificación. Se podrá observar en dicha comparativa que las conclusiones son muy semejantes entre el estudio realizado por los técnicos de MUSAAT y el realizado por mi verificando que las causas de los daños más frecuentes coinciden. Como muestreo de los siniestros analizados y para mayor facilidad o claridad de los daños expuestos adjunto varios informes periciales sobre siniestros en daños en construcción en los que he colaborado durante mi estancia en el citado gabinete.