Reglamento de IALas normas sobre IA de alto riesgo para la tarificación de seguros de vida y salud se aplican a partir del 2 de diciembre de 2027.Ver qué conservar
Documentos sobre la evidencia de las decisiones. Escritos para ser leídos.
Cuatro documentos del equipo que desarrolla HONESTAS, sobre lo que una decisión aseguradora asistida por IA debe a quienes la cuestionarán, y cómo construir el expediente que les dé respuesta. Cada uno incluye sus fuentes.
Cuatro documentosEnviados por una persona, previa solicitudFuentes incluidas
Los documentos
Cuatro cuestiones, analizadas a fondo.
Solicite cualquiera de ellos y una persona le enviará el documento con sus fuentes. Cuando una cifra se basa en una simulación, se adjunta la ejecución para que pueda reproducirla.
Documento 01 · Regulación
La brecha de responsabilidad en la IA aseguradora
Qué exige el Reglamento de IA de la UE a una decisión individual de alto riesgo en la tarificación de vida y salud mediante el mantenimiento de registros (artículo 12) y la supervisión humana (artículo 14), y qué añaden los artículos 15 y 22 del RGPD y la sentencia del Tribunal de Justicia en el asunto C-203/22 para la persona afectada. Contrasta estas obligaciones con lo que contiene un expediente habitual de siniestros o tarificación y describe el registro que cubre ese vacío: quién decidió, sobre qué base, cómo se verificó y si puede volver a demostrarse.
Para directores de cumplimiento, riesgos y siniestros
Por qué un comité con un rol crítico (challenger) y una separación estricta de las pruebas alcanza decisiones más sólidas que un único modelo o un debate abierto entre varios, y en qué punto deja de ser así. Aborda cómo se dan instrucciones a cada miembro, cómo se evita que el rol crítico simplemente dé la razón, cómo pondera quien preside los argumentos expuestos y qué decisiones no requieren ningún comité.
Para responsables de siniestros y suscripción, y equipos de riesgo de modelos
Que dos modelos de distintas familias lleguen al mismo resultado constituye un indicio sólido, pero no una prueba. Este documento expone qué acredita realmente una comprobación de concordancia, los fallos que no puede detectar —como un error compartido en los datos de entrada— y por qué cada registro sellado declara expresamente qué es lo que no demuestra.
Para equipos de validación de modelos, auditoría interna y actuariales
Física de catástrofes frente a modelos de catástrofes
Un modelo de catástrofes tarifica una cartera frente a miles de eventos posibles. Una tormenta en curso es un único evento, con un campo de viento, una marejada ciclónica y una profundidad de inundación reales. Este documento explica cómo la simulación del riesgo del evento que tiene delante transforma el cúmulo de exposición en una visión financiera del mismo, en qué se diferencia esa visión de una pérdida modelizada y cómo se conservan ambas para poder reproducir y comprobar las cifras más adelante.
Para equipos de gestión de cúmulos, reaseguro y catástrofes
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