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Implicaciones de la calidad en bases de datos
sobre el BEL
XXV Congreso Nacional de Actuarios
Septiembre, 2011
Alejandra Nolibos, FCAS, MAAA
© 2011 Towers Watson. All rights reserved.
NASA pierde el Mars Climate Orbiter
"People sometimes make errors," said Dr. Edward Weiler,
NASA's Associate Administrator for Space Science. "The
problem here was not the error, it was the failure of NASA's
systems engineering, and the checks and balances in our
processes to detect the error. That's why we lost the
spacecraft."
The peer review preliminary findings indicate that one team used
English units (e.g., inches, feet and pounds) while the other used
metric units for a key spacecraft operation. This information was
critical to the maneuvers required to place the spacecraft in the
proper Mars orbit.
Fuente: NASA
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El costo de la mala calidad de los datos
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Los actuarios hablan
%
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1/3
del tiempo del área actuarial
ocupado en temas relacionados con datos
de los proyectos afectados
Fuente: Campbel et al
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Efectos adversos

Conclusiones equivocadas

Reservas insuficientes/excesivas

Capital requerido

Valuación de la operación (compra/joint venture)

Consecuencias regulatorias

Costos directos: personal interno, auditoria y consultoría

Uso ineficiente de recursos

“Opportunity cost”
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El actuario como “consumidor” de la información

La mala calidad de los datos es un problema

Pero los actuarios podemos ser parte de la solución


¿Cómo detectar problemas en los datos?

¿Cómo afrontarlos?

¿Cómo ayudar a prevenirlos?
Para curarse no es necesario estudiar medicina…

Pero, ¡hay que prestar atención a los síntomas y saber describírselos al
doctor!
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Un actuario prevenido vale por dos
Los problemas más comunes
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Datos comúnmente utilizados… y algunos problemas
Integridad de las diagonales internas
Triángulos de montos
pagados e incurridos
Bruto/neto de reaseguro/coaseguro
Organización por periodo de ocurrencia etc.
Integridad de las diagonales internas
Triángulos de casos
Casos cerrados sin pagos
Definición de “caso”
Asignación al periodo correcto
Primas
Bruto/neto de reaseguro/coaseguro
Correcciones, cancelaciones
Asignación al periodo correcto
Expuestos
Integridad, ya que a veces no son auditados
Correcciones, cancelaciones
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La operación y su impacto en la información

Ingreso de datos y programación de sistemas de información


¡A cargo de seres humanos!
No necesariamente conocen

La operación de la compañía

La importancia de obtener y registrar la información correcta

La información utilizados por los actuarios

… y qué consecuencias pueden traer las simplificaciones u omisiones
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Datos de “alto riesgo”

No auditados o informados a terceros


No involucran transacciones monetarias


Expuestos, suma asegurada
Numero de casos, expuestos
No son necesarios para completar operación

Fecha de reporte
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Datos de emisión y/o suscripción

Situación


Efectos datos usados en métodos de estimación BEL





Expuestos
Primas
Asignación a segmento o ramo
Asignación a periodo de suscripción o devengado
Métodos más afectados



Se capturan en sistemas únicamente las variables mínimas necesarias para
poder emitir la póliza
Basados en expuestos
Diagnósticos
Oportunidad perdida

Analizar reservas y rentabilidad por segmento o ramo
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Datos de siniestros

Situación


Efectos datos usados en métodos de estimación BEL


Asignación a ramo
Métodos afectados


Se utilizan simplificaciones para registrar los siniestros y sus movimientos a
ramos de negocios para pólizas paquete
Basados en experiencia de siniestralidad (¡casi todos!)
Oportunidad perdida

Analizar reservas y rentabilidad por sub-segmento
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Datos de siniestros

Situación


Efectos datos usados en métodos de estimación BEL


Diagonales internas del triangulo
Métodos afectados


Se hacen movimientos de siniestros desde la fecha de ocurrencia o reporte y
no a la fecha del movimiento
Basados en patrones de desarrollo
Oportunidad perdida

Entender el desarrollo de los siniestros

Identificar carteras de “cola larga”

Identificar características del manejo de siniestros
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Datos de siniestros

Situación


Efectos datos usados en métodos de estimación BEL


No hay suficientes datos para determinar factores de desarrollo en
evaluaciones maduras o el factor de cola
Métodos afectados


Se tiene una historia corta de desarrollo de siniestros
Basados en patrones de desarrollo
Oportunidad perdida

Estimar correctamente el costo final y la rentabilidad del negocio

Identificar características del manejo de siniestros
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Reaseguro


Situación

No existen bases de datos con la información de la cesión de primas y
siniestros de acuerdo a los contratos de reaseguro para cada una de las
pólizas ó siniestros

La creación y administración de dicha información se hace de manera
manual fuera de los sistemas de administración de la empresa, en ocasiones
en forma agregada
Efectos datos usados en métodos de estimación BEL


Métodos afectados


Datos netos de reaseguro no existen en nivel de detalle útil
Todos
Oportunidad perdida

Entender el valor del reaseguro
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Salvamentos y recuperaciones

Situación


Efectos datos usados en métodos de estimación BEL


No existe información histórica de desarrollo de salvamentos y
recuperaciones
Métodos afectados


No se tiene una base de datos con los salvamentos y recuperaciones
obtenidas en el mismo nivel de detalle que el de los movimientos de los
siniestros
Todos los que usan experiencia
Oportunidad perdida

Entender el nivel de salvamientos y recuperaciones

Apoyar la gestión de salvamientos y recuperaciones
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Alerta roja: cambios

Los cambios son “situaciones peligrosas” para los datos

Sistemas

Procesos

Reaseguro/coaseguro

Perfil de cartera
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A seguro lo llevaron preso…
Algunos consejos para el actuario
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Antes de empezar nuestro análisis…

Cuestionar todo

Validar los datos

Analizar y compartir diagnósticos
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Cuestionar todo

Sin mirar los datos, imaginarse

¿Cual es la “cola”?

¿Los siniestros se reportan rápidamente? ¿O llevan muchos meses o aún
años? ¿Y los pagos, se hacen rápidamente, o hay demoras?

¿Qué rentabilidad se espera?

¿Quien ingresa estos datos?¿De que sistema vienen?

¿Qué se dice en el negocio de este segmento?

¿La experiencia es similar a la de otro ramo o segmento?
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Validar los datos

Fecha de ocurrencia <= fecha de reporte

Montos negativos

Diagonales interiores

Reducciones en numero de casos

Organización de triángulos por periodo
de accidente/suscripción/reporte etc. y
periodo de evaluación

Casos cerrados con montos pendientes

Tratamiento de casos cerrados sin pago

Tratamiento de siniestros con montos que
no superan los deducibles

Segmentos nuevos/ segmentos
eliminados

Cambios en expuestos o primas
históricos

Limites del periodo de
accidente/suscripción/reporte etc.

Periodos faltantes

Monto total de siniestros

Pagados + reservas de obligaciones =
ocurridos

Neto <= bruto

Expuestos y primas – emitidos o
ganados?
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Analizar y compartir diagnósticos



Preparar subtotales por segmento conocido

Subgrupos estatutarios o usados en la gestión de la compañía

Por contrato o programa

Por periodo
Reconciliar con los estados contables

Pagados

Reservas de obligaciones pendientes

Primas
Discutir diagnósticos con otros sectores

Pagados entre incurridos

Costos promedio

Pagados incrementales
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Las buenas noticias
¿Que puede hacer el actuario?
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El arte de lo posible: no todo son triángulos

Dar más peso a métodos menos afectados

Usar métodos alternativos


Uso de “ratios” de cedido entre bruto

Desarrollo de siniestros pendientes

Parámetros en uso en otras áreas

…
Usar datos alternativos

“Benchmarks” de otros ramos o carteras similares

Uso de datos incrementales

Medidas alternativas de expuestos

…

Consultar la literatura

Obtener “peer review” o sugerencias de colegas mas experimentados
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Algunas palabras sobre la comunicación


“Los datos no tienen sentido. Los montos de gastos son demasiado
altos.”
“Notamos que los montos de gastos pagados por siniestros ocurridos
en 1998 para el ramo automóvil suma $200.000.000, y que el número
de casos informado es de 100. En resultado, el promedio de gastos por
siniestro de $2.000.000 nos parece alto.
Anexo la lista de los 100 siniestros, y el extracto de la base con la que
obtuve el total de $200.000.000…”
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Superar los obstáculos de los datos de mala calidad

Persistencia


Creatividad


Alternativas
Comunicación


Investigación de datos
Interacciones constructivas y eficaces
Actitud proactiva

Involucrarse
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Fuentes y referencias útiles

casact.org ofrece gran cantidad de materiales sobre el tema

En particular, usado en este documento

Campbell, R. , Francis, L., Prevosto, V., Rothwell, M. and Sheaf, S., “Dirty
Data on Both Sides of the Pond”, Casualty Actuarial Society Winter Forum,
2008
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