Diez ensayos sobre cómo la inteligencia artificial reescribe el oficio actuarial: tarificación, longevidad, fraude, reservas, pensiones, gobernanza y el futuro de la profesión. Se publica una entrega nueva cada tres días.
Actuarios y cientificos de datos comparten fundamentos cuantitativos, pero el actuario aporta criterio de riesgo, principio de equivalencia y responsabilidad profesional. Una hoja de ruta para converger sin perder identidad.
Leer el artículoNueve entregas más que recorren la caja de herramientas de la IA aplicada al riesgo, con criterio actuarial en cada paso.
Un recorrido por la evolucion de la tarificacion de seguros de daños, desde el GLM como estandar hasta el gradient boosting, sin perder de vista la interpretabilidad y el marco actuarial.
Del modelo Lee-Carter clasico a las extensiones con deep learning: por que las redes neuronales estan cambiando la proyeccion de la mortalidad y que retos de interpretabilidad plantean para la longevidad, las pensiones y los seguros de vida.
Como el machine learning detecta anomalias, patrones y redes de fraude, automatiza la suscripcion y acelera el scoring, y por que la explicabilidad, el sesgo y la calidad de los datos siguen siendo los grandes retos.
Del chain-ladder clásico a las redes neuronales para triángulos de siniestros: cómo la analítica predictiva reformula la estimación de reservas y la cuantificación de la incertidumbre bajo Solvencia II.
El seguro adopta modelos cada vez mas opacos. Explicabilidad, equidad y gobernanza del riesgo de modelo definen la frontera de la inteligencia artificial responsable, con el actuario como responsable del modelo.
Qué son los LLM, cómo pueden apoyar al actuario en documentación, código y análisis, y qué salvaguardas y gobernanza exigen antes de confiar en ellos.
Como el machine learning ayuda a modelar la longevidad y el riesgo de los sistemas de pensiones, su relacion con el credito unitario proyectado y NIF D-3, y los limites que impone la prudencia actuarial.
Cómo los datos de manejo y el machine learning están transformando la tarificación del seguro de auto, del pay-how-you-drive a los retos de privacidad y equidad.
Por qué la combinación de rigor estadístico, visión de negocio y estándares profesionales convierte a la IA en un aliado y no en una amenaza para la profesión actuarial.
Este es el orden de publicación de la serie. La primera entrega ya está disponible; las siguientes se liberan de forma escalonada.