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Con el desarrollo de las tecnologías de big data, el seguro basado en el uso (UBI) ha recibido considerable atención por parte de las compañías de seguros. Los productos UBI se centran en identificar la relación entre el riesgo de los conductores individuales y las variables de comportamiento en los canales en línea a partir de datos del Internet de los Vehículos (IoV). Aunque la integración de información omnicanal ha promovido el desarrollo de muchas industrias, no se ha utilizado para mejorar la precisión de los modelos de clasificación de riesgos de conductores en las industrias de seguros. Este documento investiga el papel de combinar diferentes variables de canal para mejorar la clasificación del riesgo de los conductores. Específicamente, varios modelos, incluyendo regresión logística y tres técnicas diferentes de minería de datos (redes neuronales, bosques aleatorios y máquinas de vectores de soporte), aumentados con datos de comportamiento de conducción basados en el IoV y datos de comportamiento del consumidor fuera de línea recopilados de los concesionarios 4S (Venta, Repuesto, Servicio, Encuesta), se aplican al modelo de clasificación de riesgos. Los resultados empíricos muestran que la inclusión de datos de canal en línea y fuera de línea mejora las diferentes evaluaciones de riesgos; los resultados también demuestran la importancia de las variables de comportamiento del consumidor fuera de línea en diferentes modelos. Estas percepciones tienen importantes implicaciones para las compañías de seguros en la estrategia de precios de UBI y la gestión de costos.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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