# La GAO de EE. UU.: un regulador estatal relató el caso de una aseguradora incapaz de explicar un factor de su modelo de riesgo construido con IA

Página: https://flyvolo.ai/es/changes/ev-20190607-actuary-3
Fecha: 2019-06-07 · Etapa: Restricción
¿Puede este registro mover un juicio sobre una tarea? sí
Ocupación: https://flyvolo.ai/es/careers/actuary

## Alcance

Informe de la Oficina de Rendición de Cuentas del Gobierno de EE. UU. (GAO) del 7 de junio de 2019 (GAO-19-423, Insurance Markets: Benefits and Challenges Presented by Innovative Uses of Technology), basado en entrevistas de la propia GAO a más de 35 partes interesadas: reguladores de seguros federales y estatales, aseguradoras, empresas tecnológicas y organizaciones de consumidores. Recoge que los actores del sector entrevistados por la GAO dijeron que los modelos de tarificación que usan IA y aprendizaje automático ahora los construyen a menudo científicos de datos en lugar de actuarios, que pueden no entender del todo los requisitos propios de los seguros, tener dificultades para medir el impacto de una variable nueva y no saber cómo explicar su trabajo a los reguladores estatales. Cita el relato de un regulador estatal sobre una aseguradora no identificada que no pudo explicar cómo un factor que había introducido en su modelo de riesgo, la proximidad de una vivienda a una guardería, se relacionaba con el riesgo de un consumidor, y menciona que un grupo actuarial pidió una colaboración más estrecha entre actuarios y científicos de datos para dar más garantías a los reguladores. Esto establece que explicar a un regulador los factores de un modelo construido con IA es una tarea que hace una persona, y que puede fracasar, en un caso documentado; no nombra a la aseguradora ni al regulador, no dice con qué frecuencia ocurren estos fallos y es el relato de la GAO sobre lo que le dijeron las partes interesadas, no un examen directo de la empresa por parte de la GAO.

## Fuente

- U.S. Government Accountability Office — Insurance Markets: Benefits and Challenges Presented by Innovative Uses of Technology (GAO-19-423) — https://www.gao.gov/assets/gao-19-423.pdf (fuente primaria)

## Qué significa esto

Las entrevistas de un organismo de control del Gobierno muestran que explicar a un regulador un modelo construido con IA es trabajo de una persona, y que al menos una empresa fracasó en esa explicación cuando quienes construyeron el modelo no eran actuarios.

## Lo que todavía no demuestra

No nombra a la aseguradora ni al regulador ni dice lo común que es este fallo, y no afirma que en otras aseguradoras esta explicación la hagan siempre los actuarios; solo que es un trabajo que alguien debe hacer bien, o arriesgarse al mismo resultado.

## Cómo comprobarlo por tu cuenta

Si su trabajo incluye defender los factores de un modelo ante un regulador o un consejo, pregúntese si usted, o quien construyó el modelo, podría explicar en el momento cada uno de sus datos de entrada, como este regulador le pidió a una aseguradora.


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