Hace unos años, Stephen Hawking afirmó que la IA puede ser la creación más grandiosa de la humanidad, pero que también puede ser la última. Si la frase no anticipa, por lo menos sí resume una actitud bastante generalizada de asombro y de temor apocalíptico. Esta plática es un llamado a la ecuanimidad que apela al fundamento de la profesión actuarial. Propongo una interpretación del riesgo asociado a la IA que permite una separación de distintos tipos de riesgo; y apunto a la conveniencia de gestionarlos de una manera diferenciada.

Pablo Noriega es investigador ad honorem del Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (IIIA-CSIC), en Barcelona. Tiene mas de 150 publicaciones científicas en el área de los sistemas multiagente y en particular en las «tecnologías del acuerdo» (normas, instituciones, argumentación y negociación) y en su aplicación en comercio electrónico. Su foco de investigación actual es el llamado «Problema de la Alineación de Valores en IA», que consiste en la incorporación de conceptos éticos en la gobenanzade los sistemas autónomos artificiales.

Es licenciado en Actuaría de la Universidad Anáhuac y tiene un doctorado en Inteligencia Artificial por la Universidad Autónoma de Barcelona. Fue presidente del Colegio Nacional de Actuarios y miembro del Consejo de Presidentes de las Sociedades Actuariales de América del Norte. También fue Director General de Política Informática en el INEGI. Es miembro de honor de la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial y miembro correspondiente de la Academia Mexicana de Ciencias de la Computación.

Ingeniero en telecomunicaciones por la Universidad del Paid Vasco, Financial Risk Manager, Project Management Professional, Professional Scrum Master. Executive COO en Hocelot, filial de IA y Big Data del Grupo Aserta, fue directivo en diferentes consultoras financieras en proyectos multinacionales.

Erica es licenciada en matemáticas por la Universidad Estatal de Oregón y cuenta con una maestría en matemáticas (probabilidad), así como un doctorado en matemáticas y estadísticas (probabilidad y simulación) por la Universidad Estatal de Oregón, igualmente. Es miembro titular en la Society of Actuaries, así como miembro de la American Academy of Actuaries. Es socia principal y actuario consultor en la oficina de Milliman en Minneapolis. Se unió a la firma en 2013. 

Erica trabaja en el sector de seguros de salud, con un enfoque en el ajuste de riesgo y la modelización predictiva de costos de atención médica. Posee una amplia experiencia en el diseño y calibración de modelos predictivos y está involucrada en la investigación y desarrollo continuo de modelos para su aplicación en circunstancias únicas. Ha trabajado con modelos en el contexto de poblaciones comerciales, de Medicare y Medicaid. 

Está comprometida con el avance de la equidad en salud mediante la comprensión y eliminación de sesgos en los modelos predictivos. Es miembro del Comité de Equidad en Salud de la Academia Americana de Actuarios y tiene experiencia en la prueba de sesgos en los modelos MARA y de clientes.

Además de la modelización predictiva, Erica también tiene experiencia en la evaluación de resultados para pagadores y proveedores con el fin de garantizar tendencias o establecer acuerdos de ahorro compartido. También tiene experiencia en la fijación de precios y la presentación de tarifas de primas para planes de seguros de salud grupales sujetos a las reformas del cuidado de salud de la Ley de Cuidado de Salud Asequible, así como en el desarrollo de ofertas para los planes Medicare Advantage y Parte D.

Antes de unirse a la firma, enseñó matemáticas mientras cursaba su doctorado.

Ejemplos prácticos de cómo se puede aplicar la IA en los diferentes procesos del día a día del mundo asegurador: smooth onboarding de clientes, segmentación comercial, estimación de la propensión a compra, modelización de la tasa de abandono…

La rápida integración de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (IA/AA) en el sector de la salud ha traído avances significativos en los últimos años. Actualmente, la IA/AA se utiliza en todo el espectro de actividades relacionadas con la salud, incluyendo:

Soporte en la toma de decisiones clínicas,
Revisiones automáticas de historiales clínicos,
Modelado predictivo de costos y resultados en salud,
Detección de fraudes.
Discutiremos algunas de las formas comunes en que la IA/AA se utiliza en el espacio de la salud hoy en día por los actuarios, junto con las oportunidades potenciales y los riesgos asociados a estos usos.

Los temas específicos incluirán:

Técnicas de modelado comúnmente utilizadas en la actualidad,
Uso del procesamiento del lenguaje natural,
Los compromisos entre explicabilidad y precisión,
La evolución de las regulaciones en Estados Unidos en torno al uso de IA/AA en salud, y consideraciones para garantizar que la IA/AA funcione en interés del público en todos los países,
Riesgos asociados con inexactitudes y sesgos en los modelos.

Licenciado en Actuaría por la Universidad de las Américas Puebla, Licenciado en Derecho por la Universidad del Valle de México, obtuvo el grado de Maestría en Dirección y Gestión de Sistemas de Seguridad Social por la Universidad de Alcalá en Madrid, así como la Maestría en Información y Ciencia de Datos por la Universidad Berkeley de California. 

Actuario certificado como perito valuador de sistemas de pensiones por la CONAC y Actuario dictaminador de Planes de Pensiones por la CONSAR. 

Es Director General del despacho Valuaciones Actuariales del Norte. 

Asesora a más de 30 Universidades Públicas, más de 24 Instituciones Estatales de Seguridad Social, a la Asociación Nacional de Universidades e Instituciones de Educación Superior (ANUIES), a la Organización Nacional de Instituciones Estatales de Seguridad Social (ONIESS), a Banco de México, a la Secretaría de Educación Superior, al Banco Interamericano de Desarrollo, al Sindicato Nacional de Trabajadores del Seguro Socialal (SNTSS), al Sindicato Nacional de Trabajadores de la Educación (SNTE), a un gran número de Municipios y a importantes grupos empresariales, entre otros. 

Colaboró en el diseño y negociación de más de 75 Reformas a Sistemas de Pensiones Federales, Estatales, Municipales y Universitarios.

El Mtro. Jacobo Pérez Schwartz es el Chief Risk Officer del Banco Credit Suisse México, laborando en dicha institución desde 2007. Es encargado de los riesgos de mercado, liquidez, crédito y operacional, reportando al Consejo de Administración. Desarrolló modelos de inteligencia artificial para la valuación de derivados exóticos, implementó la infraestructura tecnológica para la operación y control de riesgos de derivados y renta fija, planes de contingencia, escenarios de estrés, manuales de valuación y riesgos, evaluación técnica de modelos y efectúa la Evaluación de Suficiencia de Capital (CCAR).

En Afore BBVA se desempeñó como gerente de derivados y desarrollo de sistemas de inversiones por ocho años. Implementó y administró la operación de futuros en Mexder.

Actualmente imparte la materia de Derivados Financieros en los programas de Actuaría y Maestría en Finanzas/Banca desde 2016 en la Universidad Anáhuac; la materia de Ciencia de Datos en Actuaría, además de impartir conferencias de derivados, riesgos e inteligencia artificial en diversas instituciones. Ha recibido en tres ocasiones el Premio de Excelencia Docente por la Universidad Anáhuac.

Estudió Ingeniería Industrial en la UNAM, cuenta con una maestría en Investigación de Operaciones aplicada a finanzas por la Universidad de Columbia de Nueva York y una segunda maestría en Ingeniería Financiera por la Universidad WorldQuant de Nueva Orleans. Cuenta con dos certificaciones en Administración de Riesgos Financieros (GARP y AMIB-Mexder), un certificado en Data Science por IBM y una especialización en docencia por la Universidad Anáhuac.

Actuaria de profesión y con maestría en ciencia de datos. Lleva 12 años haciendo análisis de datos que permitan una mejor toma de decisiones y le gustan mucho los retos intelectuales. Ha trabajado en diferentes sectores: vivienda, gobierno, consumo y desde hace 6 años, en el sector financiero; primero en una microfinanciera en donde las soluciones analíticas se enfocaban a la venta cruzada y actualmente, en Banco del Bajío como subdirectora de ciencia de datos, además ha impartido clases a nivel licenciatura por un lapso de 4 años.

Los cambios en la legislación de pensiones han causado mucha polémica.  Las nuevas reglas ayudan socialmente, pero no resuelven la heterogeneidad de los sistemas, ni el problema financiero. El Mtro. Francisco Miguel Aguirre nos presentará su visión y propuesta de la ruta a seguir para diseñar una ley general que regule a todos los sistemas públicos de pensiones en México.

Machine Learning (ML) es una tecnología que aplica técnicas computacionales y estadísticas para automatizar tareas mediante la identificación de patrones en la información. En la presentación explicaremos los conceptos fundamentales de esta tecnología, que implica un cambio de paradigma en el diseño de procesos de cómputo.

En la banca, sus aplicaciones son vastas y ofrecen ventajas significativas. Un ejemplo es la detección de fraudes y lavado de dinero, donde ML analiza transacciones para identificar anomalías, reduciendo costos y tiempos de revisión manual. En la evaluación de solicitudes de crédito, ML puede predecir la probabilidad de pago basado en datos históricos, mejorando las predicciones y costos.

Los chatbots, impulsados por el Natural Language Processing, mejoran la atención al cliente al ofrecer respuestas consistentes y disponibles 24/7. Bank of America, por ejemplo, utiliza su chatbot Erica para alertar a los clientes sobre sus hábitos de consumo y recordatorios de pagos, logrando una adopción significativa entre los usuarios. El procesamiento de documentos también se ve optimizado con ML, como en el caso de JPMorgan y su herramienta COiN, que analiza contratos legales en segundos, ahorrando tiempo y recursos.

La segmentación de clientes mediante técnicas de clustering permite a los bancos ofrecer productos adecuados a diferentes grupos, mejorando la relación con los clientes y las ventas. Asimismo, la retención de clientes se puede incrementar identificando patrones en cancelaciones anteriores y abordando proactivamente las posibles problemáticas. Las recomendaciones de productos, similares a las que ofrecen Netflix o Amazon, pueden adaptarse a los gustos del cliente, anticipando sus necesidades.

Además, el análisis de sensibilidad a los precios y el sentiment analysis permiten a los bancos comprender mejor a sus clientes y sus percepciones, ajustando estrategias y mejorando productos. Estas aplicaciones no solo benefician a la banca, sino que son transferibles a otros sectores, mostrando el impacto transversal de Machine Learning en la optimización y mejora de servicios empresariales.

Ningún proyecto de datos es igual, pues cada uno tiene sus propios retos, oportunidades y posibles soluciones que impactan en su desarrollo. Sin embargo, tienen en común el ciclo de vida del dato – desde la creación hasta la destrucción de este – y hay quienes definen entre 5 y 8 pasos que hacen referencia a (1) creación, (2) almacenamiento, (3) uso, (4) resguardo y (5) destrucción. Platicaremos de cada una de las etapas enfatizando en la importancia de la protección de datos así como en el gobierno de datos definido como «la planeación, seguimiento y ejecución sobre la gestión de activo de datos».

Luis Ángel Alcántara Rosas es un consultor senior y científico de datos con una sólida experiencia en el sector financiero, trabajando para multinacionales de banca, aseguradoras e instituciones de crédito. Su enfoque se centra en la creación de modelos predictivos y matemáticos para resolver problemas complejos, con un énfasis en la automatización y la reingeniería de procesos. Desde 2019, ha trabajado en Ernst & Young (EY), donde ha capacitado a equipos en México y Argentina en ciencia de datos y ha optimizado procesos regulatorios en áreas de mercados globales. Además, ha implementado soluciones bajo la normativa IFRS-9 para instituciones de crédito y ha desarrollado modelos de valor de vida del cliente (CLTV) y satisfacción de clientes para el sector asegurador.

Luis Ángel cuenta con una licenciatura en Actuaría por la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla y está en proceso de completar un Micromaster en Estadística y Ciencia de Datos. Ha participado activamente en congresos y conferencias del ámbito actuarial y de ciencia de datos, compartiendo su experiencia en temas como el aprendizaje automático financiero y la innovación en los servicios financieros mediante el uso de ciencia de datos. Su interés en el aprendizaje automático financiero, big data, reconocimiento de patrones y trading algorítmico complementa su formación académica y profesional.

Luis Alfredo Castañeda Benítez es un consultor senior especializado en servicios financieros y tecnología, con siete años de experiencia en la mejora de operaciones bancarias, financieras y energéticas mediante transformaciones tecnológicas. Actualmente, trabaja en EY México, donde ha liderado proyectos estratégicos que combinan análisis de datos y aprendizaje automático para la optimización operativa en sectores como la banca y la energía.

Alfredo ha trabajado con importantes empresas como HSBC y VISA, liderando la migración de modelos de prevención de lavado de dinero de SAS a Python y desarrollando soluciones de análisis y paneles de control para productos de tarjetas corporativas. Además, ha brindado soporte en la mejora de modelos de datos de riesgo y en la implementación de pruebas para asegurar su funcionalidad en producción.

Anteriormente, como asesor tecnológico externo en PEMEX, desarrolló algoritmos estadísticos y aplicaciones web para automatizar la evaluación de la calidad de hidrocarburos y la gestión de datos. Su experiencia también incluye su participación en un proyecto regional del PNUD, donde analizó la relación entre la carga fiscal, la pobreza y la desigualdad en América Latina, desarrollando herramientas de automatización para optimizar el gasto social.

Alfredo combina sus habilidades técnicas en Python, Power BI, SQL, entre otras, con una sólida comprensión de las necesidades comerciales, lo que le ha permitido implementar soluciones innovadoras en entornos de alta exigencia. Además, posee una licenciatura en Actuaría por la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla y un dominio avanzado del inglés, complementado con conocimientos básicos de francés.

Es actuario por la Universidad Nacional Autónoma de México, y cuenta con maestría y doctorado en Demografía  por la Universidad Vrije (Libre) de Bruselas Bélgica.

Trabajó en el INEGI en donde entre otros puestos fue Director Regional Centro Norte, a cargo de los estados de Aguascalientes, Guanajuato, Querétaro y San Luis Potosí.  Así también, fue el Coordinador Nacional responsable del Censo de Población y Vivienda de 1990 para todo el país.

Se desempeñó como Coordinador General Técnico a cargo del programa Nuevo Padrón 1991 y de la primera credencial para votar con fotografía en nuestro país, así como Director Ejecutivo del Registro Federal de electores del IFE.

En la Secretaría de Gobernación fue Director General del Registro Nacional de Población (RENAPO).

 También colaboró en el SAT como Administrador General de Recaudación y Titular de la Unidad de Plan Estratégico y Mejora Continua.

Colaboró como asesor en la Secretaría de Gobernación y en la Auditoría Superior de la Federación en materia de registros y padrones.

Ha sido miembro del Comité Asesor para la Redistritación que se lleva a cabo en el país en los distritos federales electorales y locales desde 1996 a la fecha.

Igualmente desde 1996  es Presidente de SUASOR Consultores SA de CV, dedicada a la generación y análisis de información (Estudios de mercado, evaluación de proyectos, estudios electorales y opinión pública).

Ha sido profesor en la UNAM, Universidad Anáhuac,  el Instituto de Geografía de la UNAM, la Universidad Autónoma de Querétaro, la Universidad de Guadalajara y en la Universidad de San Luis Potosí entre otras, impartiendo materias de matemáticas, estadística y demografía.

 Profesor-Investigador del Centro de Estudios Demográficos y de Desarrollo Urbano del Colegio de México.

En el terreno internacional apoyó al Tribunal Electoral de Bolivia en el uso de nuevas tecnologías en 2018, responsable del Conteo Rápido en las elecciones de Honduras en 2013,  consultor permanente de UNDP y del IFE para exponer a más de 12 países  los temas de padrón electoral y redistritación desde el 2008 hasta la fecha. Consultor de Naciones Unidas en Guatemala y Bolivia  para temas de Registros de Población y padrones electorales. Consultor de la OEA en Bolivia para elaboración del padrón biométrico. Desde 1995 hasta la fecha Consultor Internacional del International Foundation for Electoral Systems (IFES) realizando asesorías en Paraguay, República del Congo, Guyana, Honduras, El Salvador, Nicaragua, Cuba, República Dominicana y Canadá., así como asesor Internacional en República Dominicana y República de Haití.

Miembro del COTAE (Comité Técnico Asesor en Estadística) en el Consejo Investigador de Medios.

Fue Presidente del Colegio Nacional de Actuarios(1999-2001) y actualmente es miembro del Consejo Consultivo y de la Junta de Honor del mismo colegio.

Fue Vicepresidente de la Sociedad Mexicana de Demografía (19983-1985). Fue miembro del Comité Organizador del Frente Amplio por México. Actualmente es socio y coordinador del Comité Consultivo del Instituto de Política y Gobernanza y miembro del Grupo de Alerta Democrática

Además de los números y sus aplicaciones, Manolo, como lo llaman sus amigos, tiene otra gran pasión:  el futbol.  Fue jugador profesional de 1970 a 1977 con el América, el Atlético Potosino y el Club Veracruz, Socio Director de PROSPORT, empresa de marketing deportivo desde el año 2005,  Director General del Grupo Estadio, hoy TUDN, canal especializado en deportes del grupo TELEVISA, miembro de la Comisión disciplinaria de la Federación Mexicana de Futbol y Presidente Deportivo del Club Guadalajara (Chivas) entre 2013 y 2014.

Únete a nuestra conferencia para descubrir cómo Flask está transformando la validación de imágenes médicas y la automatización del cálculo regulatorio de créditos. Aprende a desarrollar sistemas que verifican la autenticidad de radiografías y estudios médicos, previniendo fraudes en seguros, y herramientas automáticas que aseguran el cumplimiento normativo y mejoran la eficiencia en el cálculo crediticio. No te pierdas esta oportunidad de explorar soluciones innovadoras que elevarán tus habilidades y optimizarán tus procesos. ¡Regístrate ahora y sé parte del futuro tecnológico en los sectores médico y financiero!

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Por su relevancia y presencia mediática las encuestas electorales están siempre siendo juzgadas por la población interesada, a veces sin tener información suficiente, a veces cuestionadas porque no nos gustan sus resultados.

Esta plática pretende, sin entrar en fórmulas matemáticas, explicar todos los elementos que hay que considerar en el análisis de las encuestas y en particular las electorales y comentar sobre las que se levantaron para las elecciones de este año.

Doctor en Ciencias Administrativas por el Instituto Politécnico Nacional. Maestro en Administración por la Universidad la Salle (ambos grados con Mención Honorífica), y Actuario por la Universidad Anáhuac México.

Profesor Investigador en la Universidad Anáhuac México, y profesor invitado de la Anáhuac de Cancún, Universidad de la Rioja, Akali Universidad Internacional de Posgrados y la Universidad de San Francisco de Quito, en las cátedras de posgrado en temas de organización y gestión de recursos humanos.

Investigador Nacional por el CONAHCYT Nivel 1, y cuenta con más de 40 publicaciones académicas arbitradas internacionales, en temas de organización y gestión.

En su etapa en el sector financiero ocupó puestos gerenciales y directivos en: Banco de México, Grupo Financiero Serfin (ahora Santander), Banamex, Operadora de Bolsa, Casa de Bolsa Inverlat (ahora Scotiabank); en estas dos últimas empresas fungió como Apoderado Bursátil, en Factor de Capitales, Bancomer y Seguros Bancomer.

En su etapa como servidor público ocupó puestos directivos en: Arrendadora Banobras, Secretaría de la Función Pública (SFP), Comisión Nacional Bancaria y de Valores (CNBV), Ferrocarriles Nacionales y Secretaría de Hacienda y Crédito Público (SHCP).

Actualmente es miembro del Comité de Recursos Humanos y Desarrollo Institucional de BANOBRAS, y Presidente de la Sección de Recursos Humanos del Consejo Directivo del Colegio Nacional de Actuarios, también ha sido consejero de la Asociación Mexicana de Directores de Recursos Humanos (AMEDIRH), miembro de los Comités de Recursos Humanos y Desarrollo Institucional de: NAFINSA, BANCOMEXT, BANJERCITO, BANSEFI, e INFONACOT.

Ha participado como conferencista y panelista en: Berlín, Quito, Guatemala, San José de Costa Rica, Santa Cruz Bolivia, Lima y México.

Marcela Abraham es la líder del negocio de Consultoría y Tecnología para aseguradoras en Willis Towers Watson (WTW) Latinoamérica, donde tiene a su cargo las principales cuentas y clientes de la región. Con más de 35 años de experiencia en el sector asegurador, se especializa en modelaje financiero, reservas, límites de retención, y fusiones y adquisiciones en los ramos de seguros de daños, vida y pensiones. Además, ha trabajado en la auditoría independiente de varias de las principales aseguradoras en México y ha liderado procesos de planeación estratégica y expansión de productos y mercados.

Marcela es actuaria, graduada de la Universidad Anáhuac del Sur, donde también se desempeñó como profesora. A lo largo de su carrera, ha participado activamente en la dirección de la Asociación Mexicana de Actuarios Consultores y de la Asociación Mexicana de Actuarios. Desde su ingreso a WTW en 2004, ha consolidado su reputación como una profesional de alto calibre, certificada en la firma y auditoría de reservas para Vida, Pensiones, Accidentes, Enfermedades y Daños.

Melissa Ornelas es Directora y Líder del negocio de Consultoría y Tecnología para aseguradoras en Sudamérica de habla hispana en WTW. Con más de 15 años de experiencia en el sector, también dirige las ventas de tecnología para Latinoamérica, donde es responsable del diseño de soluciones, comercialización de software y desarrollo de estrategias de lanzamiento. Su carrera en WTW comenzó en 2005, participando en proyectos a nivel internacional en países como México, Panamá, Brasil, Colombia, Estados Unidos, Alemania, Hong Kong y Reino Unido.

A lo largo de su trayectoria, Melissa ha liderado proyectos clave como la implementación y revisión técnica de seguros de autos, el análisis de reservas calculadas de manera determinística, la administración de activos y pasivos (ALM), y la creación de modelos internos para calcular el Embedded Value (EV). También ha trabajado en el cálculo de márgenes de solvencia, requerimientos de capital y elaboración de reportes financieros bajo estándares como IAS, GAAP y reservas estatutarias. Entre sus competencias técnicas, destacan el desarrollo de modelos utilizando herramientas como Emblem, Radar, ResQ, Data Validator, Radar Live, Unify, Risk Agility FM, MoSes, Visual Basic, Visual Fox Pro, SQL y Excel.

Melissa es Actuaria egresada de la Universidad Anáhuac de México y cuenta con un diploma en Forex y estudios de inversión. Además, es miembro del UK Institute and Faculty of Actuaries.

En esta conferencia, veremos 3 casos prácticos de cómo un actuario se puede apoyar en la inteligencia artificial para ahorrarnos muchísimo tiempo. Los casos son:

Nuevos riesgos, especialmente los de transición climática, están teniendo mayor frecuencia y mayor severidad, lo que está impactando fuertemente en el mercado asegurador colombiano y de todo el mundo.

En esta conferencia, exploraremos cómo podemos enfrentar estos riesgos a través de nuestra estrategia de datos para la toma de decisiones, partiendo de la premisa de que no contamos con información o la que tenemos no es útil.

Nuevos riesgos, especialmente los de transición climática, están teniendo mayor frecuencia y mayor severidad, lo que está impactando fuertemente en el mercado asegurador colombiano y de todo el mundo.

En esta conferencia, exploraremos cómo podemos enfrentar estos riesgos a través de nuestra estrategia de datos para la toma de decisiones, partiendo de la premisa de que no contamos con información o la que tenemos no es útil.

Alejandro Bonilla García, experto en sistemas de jubilación y protección social, cuenta con doble nacionalidad mexicana y suiza. Graduado como Actuario en 1975, obtuvo una Maestría en Matemáticas Aplicadas a la Economía y un Doctorado en Política Económica y Desarrollo en Francia. En 1990, se unió a la Organización Internacional del Trabajo (OIT) en Ginebra, donde ocupó diversos cargos, incluyendo Director de Departamento de la Protección Social. Es miembro de múltiples asociaciones profesionales, como el Colegio Nacional de Actuarios en México y la Asociación Internacional de Actuarios. En 2017, presidió el Comité Científico del Coloquio PBSS. Además de su labor en la OIT, fue secretario general interino de la Asociación Internacional de la Seguridad Social (AISS) y Agregado para Asuntos de Protección Social en la Misión Permanente de México ante la ONU. En 2022, recibió la Medalla «Liderazgo Anáhuac en Ciencias Actuariales». Actualmente, es Presidente de Greycells y del Comité de ONG sobre Envejecimiento en Ginebra, además de Representante ante la ONU de la Federación Internacional sobre el Envejecimiento.

Cedric tiene más de 20 años de experiencia en el campo actuarial y de gestión de riesgos, brindando servicios de consultoría para ayudar a sus clientes a comprender y cuantificar los costos relacionados con exposiciones de seguros de daños. Su experiencia incluye revisiones de programas de gestión de riesgos, análisis de retención, análisis de reservas actuariales y análisis de referencia.

Su enfoque en la industria se centra principalmente en empresas autoaseguradas en los sectores de retail, productos de consumo, manufactura y servicios. También ofrece servicios de consultoría a clientes de compañías de seguros. Cedric es miembro de la Charter Property Casualty Underwriter Society y es Asociado en Gestión de Riesgos.

Jim tiene quince años de experiencia en la industria de seguros, ayudando a clientes con la reserva y tarificación de pérdidas de daños, el desarrollo de productos de daños (actuarial y de suscripción de productos), la recopilación de requisitos para sistemas de administración de pólizas y otras iniciativas estratégicas y operativas. Es miembro de la práctica global de seguros de Deloitte y de la oferta de servicios actuariales de Daños.

Además, Jim es Asociado de la Casualty Actuarial Society y miembro de la American Academy of Actuaries. Jim co-lidera el Comité de Datos de la Industria Actuarial de Daños de Deloitte y es responsable de muchos de los nuevos gráficos y cuadros informativos presentados a los clientes en los últimos años.

En la intersección del talento, la tecnología y la ética, los actuarios enfrentan un paisaje transformado por la inteligencia artificial, que desafía los paradigmas tradicionales de riesgo y predicción. Esta presentación explorará cómo la IA está redefiniendo el futuro del trabajo y la protección social, destacando tanto las oportunidades sin precedentes para la innovación y eficiencia, como los dilemas éticos emergentes. Discutiremos el desarrollo de marcos normativos adaptativos que aseguren que la IA no solo aumente la eficacia actuarial, sino que también fortalezca los principios de equidad y transparencia, contribuyendo así a la ratificación y el respeto de las Normas Internacionales del Trabajo y las buenas prácticas internacionales.

Esta sesión explicará el uso de la telemática, más comúnmente conocida como UBI correspondiente a seguros basados en el uso. Mientras que la UBI ha sido utilizada por las Compañías de Seguros por más de una década, la adopción por los usuarios ha sido muy lenta. En esta conferencia se mostrarán diferentes tipos de productos ofrecidos en los Estados Unidos, como las aseguradoras usan la información telemática para determinar precios y la adopción del mercado en la oferta de productos similares.

Esta sesión explicará el uso de la telemática, más comúnmente conocida como UBI correspondiente a seguros basados en el uso. Mientras que la UBI ha sido utilizada por las Compañías de Seguros por más de una década, la adopción por los usuarios ha sido muy lenta. En esta conferencia se mostrarán diferentes tipos de productos ofrecidos en los Estados Unidos, como las aseguradoras usan la información telemática para determinar precios y la adopción del mercado en la oferta de productos similares.

Espy es directora y fundadora de Actuarial Factor y tiene más de 25 años de experiencia actuarial.  Es miembro titular de la Casualty Actuarial Society, miembro titular de la Society of Actuaries, miembro de la American Academy of Actuaries y Toastmaster Distinguido.  Tiene amplia experiencia en seguros de Daños, Individual y empresarial, de Accidentes y Salud y Seguro de Vida en los Estados Unidos, América Latina y el Caribe.   

Justo antes de fundar Actuarial Factor ubicada en Coral Gables, Florida, Espy trabajó como Vicepresidente y Actuaria Jefe de América Latina en Chubb.

Su trabajo actuarial incluye tarificación, reservas, estudios de viabilidad, revisiones de pares, testimonios de expertos y fusiones y adquisiciones.

Johana Osorno es una destacada profesional en el ámbito de la consultoría actuarial y financiera, con base en Madrid. Posee una formación académica robusta con dos másteres, uno en Ciencias Actuariales y Financieras de la Universidad Complutense de Madrid y otro en Estadística de la Universidad Nacional de Colombia. Johana se unió a Addactis en julio de 2021 como consultora experta en IFRS 17, donde su principal objetivo es apoyar el desarrollo e implementación de dicha normativa en la empresa. Además, aporta conocimientos avanzados en modelamiento estadístico y gestión de datos.

En su carrera, ha trabajado en la implementación de IFRS 17 para el negocio No Vida y ha participado en la automatización y validación de procesos bajo esta normativa en AXA España. Su experiencia previa también incluye el diseño e implementación de modelos predictivos de mercado utilizando GLM, redes neuronales y modelos de cointegración. Ha liderado proyectos de reingeniería de procesos utilizando análisis de eficiencia y metodologías ágiles, evidenciando su habilidad para mejorar sistemas y procesos en entornos corporativos y actuariales.

Eduardo Laguna es Actuario egresado de la UNAM y cuenta con una amplia experiencia en el área comercial actuarial de compañías multinacionales de seguros. Además del español, domina el inglés y el portugués. Es experto en Automatización de procesos IFRS17 y tiene amplia experiencia en la industria de seguros en México y en consultoría actuarial en ADDACTIS Latina. Sus proyectos más destacados son: encargado del desarrollo de la zona LATAM de ADDACTIS y Gerente de HDI Seguros México.

Una plática dirigida a la industria de seguros hacia soluciones proactivas y cuantitativas para abordar el posible sesgo racial en los precios de los seguros y los posibles prejuicios que afectan las cotizaciones.

«La implementación de la IFRS 17 establece principios para el reconocimiento, medición, presentación e información a revelar en los contratos de seguro. Su implementación aborda grandes retos, complejidad e integración de sistemas. En esta plática te invitamos a revisar la gestión eficaz de los datos y te daremos ejemplos prácticos y puntos clave.
1. El papel de los datos en la IFRS 17
Recogida de datos: Tipos de datos necesarios (actuariales, financieros, etc.).
Calidad de los datos: Exactitud, integridad y fiabilidad de los datos.
Gestión de los datos: Almacenamiento, tratamiento y análisis de los datos.
2. Retos relacionados con los datos
Complejidad de los datos: Diversidad y volumen de los datos que hay que gestionar.
Integración de sistemas: necesidad de integrar distintos sistemas y fuentes de datos.
Cumplimiento y seguridad: Garantizar el cumplimiento de la normativa y la seguridad de los datos.
3. Soluciones y buenas prácticas
Tecnologías y herramientas: Uso de software y herramientas de gestión de datos.
Gobernanza de datos: aplicación de políticas y procedimientos para la gestión de datos.
Formación y concienciación: Importancia de formar a los equipos en la gestión de datos.
4. Casos prácticos y ejemplos
Ejemplos reales: Presentación de casos reales en los que la gestión de datos fue crucial para la aplicación de la IFRS 17.
Lecciones aprendidas: Qué se puede aprender de estos ejemplos para mejorar la gestión de datos.
5. Conclusión
Resumen de puntos clave: Resumen de la importancia de los datos en la IFRS 17.
Perspectivas de futuro: Evolución de la gestión de datos en el contexto de las normas contables.»

«La implementación de la IFRS 17 establece principios para el reconocimiento, medición, presentación e información a revelar en los contratos de seguro. Su implementación aborda grandes retos, complejidad e integración de sistemas. En esta plática te invitamos a revisar la gestión eficaz de los datos y te daremos ejemplos prácticos y puntos clave.
1. El papel de los datos en la IFRS 17
Recogida de datos: Tipos de datos necesarios (actuariales, financieros, etc.).
Calidad de los datos: Exactitud, integridad y fiabilidad de los datos.
Gestión de los datos: Almacenamiento, tratamiento y análisis de los datos.
2. Retos relacionados con los datos
Complejidad de los datos: Diversidad y volumen de los datos que hay que gestionar.
Integración de sistemas: necesidad de integrar distintos sistemas y fuentes de datos.
Cumplimiento y seguridad: Garantizar el cumplimiento de la normativa y la seguridad de los datos.
3. Soluciones y buenas prácticas
Tecnologías y herramientas: Uso de software y herramientas de gestión de datos.
Gobernanza de datos: aplicación de políticas y procedimientos para la gestión de datos.
Formación y concienciación: Importancia de formar a los equipos en la gestión de datos.
4. Casos prácticos y ejemplos
Ejemplos reales: Presentación de casos reales en los que la gestión de datos fue crucial para la aplicación de la IFRS 17.
Lecciones aprendidas: Qué se puede aprender de estos ejemplos para mejorar la gestión de datos.
5. Conclusión
Resumen de puntos clave: Resumen de la importancia de los datos en la IFRS 17.
Perspectivas de futuro: Evolución de la gestión de datos en el contexto de las normas contables.»

Timothy L. Rozar es el Director Ejecutivo de Innovación y Contenido en Reinsurance Group of America (RGA), liderando a los equipos globales de RGA responsables de la estrategia corporativa, investigación y desarrollo, marketing y comunicaciones, así como responsabilidad social y sustentabilidad. Previo a su puesto actual, trabajó durante seis años como Jefe de Personal para el Director General de RGA. Tim previamente fungió como fundador y Director General de RGAX, una aceleradora Insurtech y laboratorio de innovación, así como también se desempeñó como el Jefe Global de Investigación y Analítica de Datos en RGA, supervisando el análisis predictivo, la investigación biométrica y estratégica, y el análisis actuarial de la experiencia. 

Tim es el Presidente de la Society of Actuaries (SOA), donde preside el Consejo de Administración. Actualmente es miembro del Consejo de Administración en United Way of St. Louis, y de la Junta Consultiva en The Longer Life Foundation. Previamente fue miembro de la Junta Directiva de Junior Achievement of Greater St. Louis, así como también fue presidente del St. Louis Actuaries Club. Es miembro de la Society of Actuaries (FSA) y del American Academy of Actuaries (MAAA) y Analista Certificado en Riesgo Empresarial (CERA). Es licenciado en ciencia actuarial por la Universidad de Maryville y M.B.A. por la Olin Business School de la Universidad de Washington.

Frank comenzó su carrera como actuario tradicional en Esurance, y pasó al trabajo actuarial no tradicional cuando se incorporó a Google como el primer actuario de dicha empresa en 2012.  Dos años después se incorporó a Uber donde actualmente es vicepresidente de Ciencia Aplicada en Servicios Básicos. Su equipo está formado por actuarios y científicos de datos responsables de proporcionar ideas y soluciones analíticas que sirvan a todos los usuarios de Uber.  

Frank tiene carrera como Músico y es doctor en Matemáticas por la UCSD. Actualmente es Presidente de la CAS y ha desempeñado diversas funciones de liderazgo y voluntariado en la CAS.

Los actuarios tienen la misión de predecir el futuro en un mundo cada vez más incierto. Debatiremos cómo los actuarios están en una posición única para afrontar este reto y qué debemos hacer para responder a la aparición de nuevos riesgos, nuevas tecnologías y nuevas oportunidades.

La IA generativa es un tema candente. Proporcionaremos una visión general del estado de la GenIA existente hasta agosto de 2024, así como los posibles futuros sobre cómo los actuarios podrían colaborar en un mundo donde la GenIA es prevalente.