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Nos últimos anos, o seguro de vida aumentou sua participação no mercado financeiro colombiano. Para reforçar esta posição, as seguradoras enfrentam o desafio de reinventar os seus produtos, ajustando-os às exigências dos seus clientes e assim aumentar as vendas. Assim, a fim de incentivar de forma abrangente o desenvolvimento do seguro de vida e aumentar a sua oferta no país, nesta tese de mestrado desenhamos, desenvolvemos e avaliamos um modelo para modelo de processamento de linguagem natural treinado na tarefa de elaboração de perfis, baseado em dados não estruturados do Twitter. Com estes dados, gera-se uma segmentação dos utilizadores através da avaliação dos hábitos alimentares, da actividade física e do sentimento das publicações, permitindo oferecer uma taxa preferencial para os fragmentos identificados com menor risco que gera um estímulo na venda e cria valor económico para as seguradoras. O modelo é validado relacionando os resultados com a taxa de mortalidade a nível departamental, obtendo uma correlação Pearson moderada de 0,56 para os departamentos urbanos da Colômbia.
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