Support vector machine aplicado à detecção de fraudes em seguros

Abstract

O presente estudo realizou a predição para sinistros com fraudes mediante a aplicação do Support Vector Machine, um modelo de aprendizado de máquinas, com base em 36 variáveis explicativas. Para a previsão foram testados 4 kernels. Comparou-se as atuais predições com os trabalhos feitos atualmente, porém devido a carência de trabalhos envolvendo seguros residenciais e empresariais, foi feito um comparativo a partir dos modelos já existentes para o ramo dos automóveis. Os resultados mostraram que o modelo SVM obteve um desempenho satisfatório, chegando a uma acurácia média de 81%. Por fim discute-se como isso pode ser aplicado às seguradoras e como esse algoritmo pode trazer benefícios para o futuro.