Implicaciones de la calidad en bases de datos sobre el BEL · Implicaciones de la calidad en bases de datos sobre el BEL XXV Congreso Nacional de Actuarios Septiembre, 2011 Alejandra

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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

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NASA pierde el Mars Climate Orbiter

Fuente: NASA

"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.


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El costo de la mala calidad de los datos


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del tiempo del área actuarial

ocupado en temas relacionados con datos

de los proyectos afectados

Los actuarios hablan

25%

1/3

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!

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

Bruto/neto de reaseguro/coaseguro

Organización por periodo de ocurrencia etc.

Triángulos de montos pagados e incurridos

Integridad de las diagonales internas

Casos cerrados sin pagos

Definición de “caso”

Triángulos de casos

Asignación al periodo correcto

Bruto/neto de reaseguro/coaseguro

Correcciones, cancelaciones

Primas

Asignación al periodo correcto

Integridad, ya que a veces no son auditados

Correcciones, cancelaciones

Expuestos


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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

Expuestos, suma asegurada

No involucran transacciones monetarias

Numero de casos, expuestos

No son necesarios para completar operación

Fecha de reporte


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Datos de emisión y/o suscripción

Situación

Se capturan en sistemas únicamente las variables mínimas necesarias para

poder emitir la póliza

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

Basados en expuestos

Diagnósticos

Oportunidad perdida

Analizar reservas y rentabilidad por segmento o ramo


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Datos de siniestros

Situación

Se utilizan simplificaciones para registrar los siniestros y sus movimientos a

ramos de negocios para pólizas paquete


Asignación a ramo

Métodos afectados

Basados en experiencia de siniestralidad (¡casi todos!)

Oportunidad perdida

Analizar reservas y rentabilidad por sub-segmento


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Datos de siniestros

Situación

Se hacen movimientos de siniestros desde la fecha de ocurrencia o reporte y

no a la fecha del movimiento


Diagonales internas del triangulo

Métodos afectados

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

Se tiene una historia corta de desarrollo de siniestros


No hay suficientes datos para determinar factores de desarrollo en

evaluaciones maduras o el factor de cola

Métodos afectados

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


Datos netos de reaseguro no existen en nivel de detalle útil

Métodos afectados

Todos

Oportunidad perdida

Entender el valor del reaseguro


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Salvamentos y recuperaciones

Situación

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


No existe información histórica de desarrollo de salvamentos y

recuperaciones

Métodos afectados

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

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

Diagonales interiores

Organización de triángulos por periodo

de accidente/suscripción/reporte etc. y

periodo de evaluación

Limites del periodo de

accidente/suscripción/reporte etc.

Periodos faltantes

Monto total de siniestros

Pagados + reservas de obligaciones =

ocurridos

Neto <= bruto

Montos negativos

Reducciones en numero de casos

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

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

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

Investigación de datos

Creatividad

Alternativas

Comunicación

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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