Clasificación de un automóvil como pérdida total : combinando información estructurada con imágenes

La estimación de un automóvil como pérdida total usualmente la analiza un perito o experto, este proceso tiene asociados altos tiempos de determinación y costos de alquiler, remolque y reparación. En Liberty Seguros el 30% de los accidentes que son pérdida total son identificados como tal el mismo día de la ocurrencia. Para el 70% restante, toma en promedio 6 días. En este documento, se busca determinar si un automóvil es pérdida total o no a partir de información estructurada y las imágenes del accidente. En particular, se extraen las características o valores de activación de las imágenes utilizando la red neuronal convolucional pre entrenada VGG16. Luego, estas características son agregadas como variables a la base de datos estructurada, para finalmente ejecutar el algoritmo XGBoost. Los resultados muestran que al incluir las características visuales se alcanza un F1 score de 0.924 y un ahorro para la compañía de 60 dólares por caso en una base de entrenamiento con 735 observaciones, una de prueba con 325 y un total de 27714 imágenes, siendo este resultado superior al que se alcanza utilizando solamente la información estructurada del accidente.

• Autores: Vega Carvajal, Alexander
• Fecha de publicación: 2019
• Institución: Universidad de los Andes
• Repositorio: Séneca: repositorio Uniandes
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/43749
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/1992/43749
• Palabra clave: Analítica visual - Aplicaciones - Investigaciones; Redes neuronales convolucionales - Aplicaciones - Investigaciones; Seguros contra accidentes - Aspectos económicos - Investigaciones; Reclamaciones de seguros; Ingeniería
• Rights: openAccess
• License: https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf