El pasado 27 de marzo Asociación ICEA, en colaboración con la Universidad Carlos III de Madrid, celebró la XI Jornada de Investigación Actuarial bajo el título Optimización de modelos actuariales con Inteligencia Artificial. El evento tuvo como principal objetivo acercar el mundo académico al profesional.
La jornada la abrieron Sabina Martín (ICEA) y Pedro Serrano (UC3M), quienes destacaron la buena acogida de esta iniciativa tanto por parte de los estudiantes como de los profesionales del sector asegurador.
Para dar comienzo con el evento, Sanae Amzigh Ben Moussa (UC3M) fue una de las alumnas elegidas para presentar su Trabajo de Fin de Máster en Ciencias Actuariales, titulado ‘Reducción del sesgo en el proceso de tarificación con técnicas de Inteligencia Artificial’. Durante su exposición, Sanae explicó cómo la aplicación de la IA permite implementar técnicas innovadoras en el seguro de Responsabilidad Civil de autos, logrando reducir el sesgo sin comprometer la capacidad predictiva.
A continuación, Arturo Palomo (UC3M) también expuso su Trabajo Fin de Máster ‘Optimización de modelos actuariales de severidad con Inteligencia Artificial Generativa’, destacando la efectividad de estas tecnologías para modelizar con baja materialidad, además de destacar los resultados positivos obtenidos en la optimización de modelos de severidad.
Y para conocer en qué punto se encuentra actualmente la Inteligencia Artificial aplicada a al sector asegurador, Antonio Martín (ICEA) habló durante su ponencia de la evolución de la inteligencia artificial en el sector a lo largo de los años y para comprender cuáles serán los siguientes pasos puso el foco en el conglomerado de las tecnologías de la información más I+D.
Por su parte, Daniel Sánchez del Álamo (Pelayo) abordó la importancia de invertir en equipos multidisciplinares y personal cualificado, así como en el desarrollo de modelos de analítica avanzada basados en IA y Machine Learning. También enfatizó la necesidad de implementar tecnologías modernas y fiables para reducir costes y optimizar el time-to-market en la modelización actuarial.
Como ponencia final de la jornada, Marc Abuin y David Rius (Deloitte) presentaron un caso de uso sobre la optimización de precios en Python para la captación y retención de clientes en un entorno altamente competitivo, abordando estrategias para la nueva producción y renovaciones.
