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Negli ultimi anni, l'assicurazione sulla vita ha aumentato la sua quota del mercato finanziario colombiano. Per rafforzare questa posizione, gli assicuratori affrontano la sfida di reinventare i loro prodotti, adattandoli alle richieste dei loro clienti e aumentando così le vendite. Così, al fine di incoraggiare globalmente lo sviluppo dell'assicurazione sulla vita e aumentare la sua offerta nel paese, in questa tesi di master progettiamo, sviluppiamo e valutiamo un modello permodello di elaborazione del linguaggio naturale addestrato nel compito di profilazione, basato su dati non strutturati di Twitter. Con questi dati, si genera una segmentazione degli utenti valutando le abitudini alimentari, l'attività fisica e il sentimento delle pubblicazioni, permettendo di offrire una tariffa preferenziale per i frammenti identificati con un rischio inferiore che genera uno stimolo nella vendita e crea valore economico per gli assicuratori. Il modello è convalidato mettendo in relazione i risultati con il tasso di mortalità a livello di dipartimento,ottenendo una moderata correlazione di Pearson di 0,56 per i dipartimenti urbani della Colombia.