Seguros · Zúrich · vida y no vida
De reconstruir paquetes actuariales a revisar lo que cambió
Los equipos actuariales suelen dedicar la primera semana de cada mes a montar paquetes de revisión desde salidas de modelos, reconciliar diferencias y preparar material para aprobación. Este ejemplo de workflow representativo muestra cómo ese esfuerzo puede pasar de montaje manual a preparación automatizada.
El problema: montaje en lugar de revisión
Cada mes, los equipos extraían salidas de 38 modelos, las reconciliaban contra ciclos anteriores y montaban paquetes a mano. El montaje consumía la semana y la revisión recibía lo que quedaba.
Los paquetes nunca fueron el producto. El juicio actuarial sí, y estaba recibiendo apenas dos días al mes.
Del problema a la respuesta
Así se responde la pregunta del cierre de extremo a extremo como una sola sesión gobernada — basada en conversaciones reales con clientes. El flujo nocturno ejecuta las mismas etapas según calendario - determinista, con parámetros fijados, sin sorpresas en ninguna ejecución.
La pregunta
La revisión parte del conocimiento validado — la base de reservas, la plantilla de triángulos y el memo de hipótesis.
Lo que el equipo ya sabíaSiniestros y primas se extraen en solo lectura de los repositorios gobernados.
Ejecución gobernadaSELECT c.uw_year,
SUM(p.earned_premium) / 1e6 AS earned_m,
SUM(c.incurred) / SUM(p.earned_premium) AS loss_ratio,
pl.plan_loss_ratio,
pl.plan_loss_ratio
- SUM(c.incurred) / SUM(p.earned_premium) AS margin_pp
FROM claims c
JOIN policies p USING (uw_year)
JOIN plan_ratios pl USING (uw_year)
WHERE c.line = 'motor' AND c.eval_date = '2026-06-30'
GROUP BY c.uw_year, pl.plan_loss_ratio
ORDER BY c.uw_year;| Cohorte | Devengada | Ratio | Plan | Margen (pp) |
|---|---|---|---|---|
| UY 2022 | €412m | 68.1% | 69.0% | +0.9 |
| UY 2023 | €438m | 70.4% | 70.5% | +0.1 |
| UY 2024 | €471m | 74.2% | 73.0% | -1.2 |
| UY 2025 | €502m | 77.9% | 74.5% | -3.4 |
| UY 2026 | €260m | 79.4% | 75.0% | -4.4 |
Evaluado a 30 jun 2026 · neto de salvamento y subrogación
El desarrollo frente a cohortes anteriores y el split frecuencia/severidad — calculados en el registro, no en una hoja aparte.
El análisisMargen vs plan — descomposición frecuencia / severidad
Puntos porcentuales del ratio por año de suscripción
Negativo = adverso al plan. Datos de demostración.
Severidad de siniestros vs senda de la hipótesis
Coste medio de reparación, indexado · memo de hipótesis AM-2026-03
Datos de demostración.
La deriva llega como hallazgo con su evidencia, marcada para juicio actuarial — sin cambio automático de hipótesis.
El hallazgo — con evidenciaLa inflación de severidad corre al 7,2% frente a la hipótesis del 4,5%
La severidad por coste de reparación en las cohortes recientes es del 7,2% anualizado frente al 4,5% del memo de hipótesis AM-2026-03 — por encima del umbral de revisión de +100 pb del memo. La frecuencia sigue dentro de la variación normal. AS 2025 y AS 2026 están 3,4 y 4,4 pp adversos al plan; se marca para el comité de reservas, sin cambio automático de hipótesis.
El paquete de revisión se prepara solo, y la reunión empieza por las excepciones.
El entregableEl despliegue: dos centros, un grafo de conocimiento
DataQube opera activo-activo en los dos centros suizos. Cada familia de modelos tiene un workspace y la memoria enlaza modelos, supuestos, salvedades y decisiones.
- Reconstruye cada paquete tras el cierre mensual
- Compara cifras contra el ciclo anterior
- Marca desviaciones con procedencia: ejecución, memo y ventana de datos
- Publica un resumen de lo que necesita revisión humana
El resultado: revisión, no montaje
La reunión de revisión empieza por las preguntas interesantes — no por el montaje del paquete.
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