2023-05-242023-05-242023-05-17https://hdl.handle.net/20.500.13077/810El objetivo es crear un modelo matemático a través de variables de decisión en el sector asegurador para la toma de decisiones estratégicas. La metodología tiene un diseño cuantitativo, un alcance exploratorio, el estado del arte fue una revisión con las palabras claves “insurance decision making” de bases de datos y en consultores para validar viabilidad de la presente investigación y su justificación, entre ellas ACM, arXiv, Emerald, IEEE, ScienceDirect, IBM, BCG, Bain y McKinsey, se contemplan la analítica y toma de decisiones secuenciales como las teorías base para la creación del modelo matemático. El resultado fue un modelo de decisión estratégica para las empresas aseguradoras donde la decisión es dada por que tanto se debe vender y el origen de la incertidumbre del modelo está en el costo con comportamiento lineal, el riesgo con comportamiento exponencial y la demanda con un comportamiento normal. Como principales conclusiones fueron la política de decisión que es dada por el mayor ingreso con respecto a la demanda siempre con el menor costo-riesgo, y que el modelo permite ubicar a la empresa en el mercado.La investigación ofrece a las empresas de la industria aseguradora un modelo prescriptivo integral para el alcance optimizado de resultados. La investigación no pretende ser un documento amplio en texto sino una herramienta para obtener resultados en el mercado asegurador. Es un ejercicio matemático con respaldo teórico en la analítica empresarial y la toma de decisiones secuenciales. En si, la investigación presenta de manera única e innovadora un modelo matemático que traza el camino para que las empresas aseguradoras puedan llegar a los resultados que se proponen.The research offers companies in the insurance industry a comprehensive prescriptive model for the optimized achievement of results. The research is not intended to be text-heavy, but a tool for achieving results in the insurance market. It is a mathematical exercise with theoretical support in business analytics and sequential decision-making. In itself, the research presents in a unique and innovative way a mathematical model that traces the path for insurance companies to reach the results proposed.11 páginasspaacceso abiertoAttribution 3.0 United StatesInteligencia artificialAprendizaje por refuerzoToma de decisiones secuencialesIndustria aseguradoraArtificial intelligenceReinforcement learningSequential decision makingInsurance industryartículo