Crearé un modelo de predicción de cancelaciones para finanzas o seguros

En finanzas y seguros, una mala predicción no solo cuesta ingresos, sino también clientes, capital y reputación.

Soy un ingeniero de análisis senior con más de 8 años de experiencia, incluyendo más de 2 años como analista de datos en L'Olivier Assurance (Admiral Group), uno de los principales grupos de seguros en Europa. He desarrollado modelos predictivos profesionalmente en entornos regulados, sensibles a los datos, abarcando riesgo, abandono y valor del cliente.

Lo que construyo

Predicción de abandono y retención: ¿quién está a punto de irse?

Puntuación de riesgo y segmentación de cartera

Puntuación de leads y probabilidad de conversión

Valor de vida del cliente y modelado de impulsores de valor

Detección de fraude y señales de anomalías

Pronóstico de demanda y reclamaciones

Herramientas

Python · scikit-learn · XGBoost · PyMC · statsmodels · SQL · Pandas

Lo que obtienes

Cuaderno de Python limpio · Informe de validación del modelo · Interpretación empresarial en lenguaje sencillo · Próximos pasos accionables

Para quién es esto

Compañías de seguros · Startups fintech · Bancos y empresas de crédito · Plataformas de inversión · Equipos de riesgo y actuaría

Cómo funciona

Comparte tus datos y tu problema empresarial. Recomendaré el modelo y alcance adecuados antes de comenzar.

Entrenado en seguros · Con experiencia en riesgo · Más de 8 años · Modelos diseñados para industrias reguladas.