Diplomado

Fundamentos Actuariales y Gestión de Riesgos

El Diplomado Fundamentos actuariales y gestión de riesgos de la Universidad de América permite desarrollar competencias para identificar, analizar y gestionar escenarios de riesgo, fortaleciendo la capacidad de prevención, evaluación y toma de decisiones en entornos financieros, empresariales y organizacionales.

Modalidad

Híbrida

Duración

120 horas

Costo

$3.600.000

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Información del programa

El Diplomado en Fundamentos Actuariales y Gestión de Riesgos está diseñado para brindar una comprensión sólida de los conceptos fundamentales de la ciencia actuarial y su aplicación en la gestión de riesgos en contextos financieros, aseguradores y sociales. Este programa ofrece una formación integral sobre matemáticas financieras, modelos de supervivencia, cálculo de primas y reservas, con énfasis en las herramientas estadísticas y computacionales para el análisis cuantitativo.

Este diplomado busca responder a la necesidad de formación especializada en fundamentos actuariales, integrando herramientas de simulación y analítica moderna, con una orientación aplicada y una fuerte conexión con el mundo real. Además, se incorpora un componente transversal de analítica de datos e inteligencia artificial, que fortalece el análisis predictivo y la toma de decisiones basadas en datos.

Objetivos:

Objetivo general:

Desarrollar capacidades técnicas y analíticas para el modelado actuarial, el cálculo de primas, la valoración de seguros y la gestión de riesgos, utilizando herramientas computacionales y técnicas modernas de simulación y analítica.

Objetivos Específicos:

Comprender los principios de las matemáticas financieras aplicadas a seguros y pensiones.
Aplicar modelos de sobrevida y teoría del interés en la construcción de productos aseguradores.
Desarrollar habilidades en simulación de escenarios de riesgo e incertidumbre.
Incorporar herramientas de programación y analítica para la estimación de primas, reservas y evaluación de riesgos.
Integrar técnicas de aprendizaje automático para apoyar la toma de decisiones actuariales.

Dirigido a:

Este diplomado está dirigido a profesionales, técnicos y estudiantes avanzados que deseen fortalecer o adquirir conocimientos en el campo actuarial, con una base sólida en modelación cuantitativa y análisis de riesgos. Se espera que los aspirantes cuenten con afinidad por el análisis numérico, la estadística o las finanzas, y estén interesados en aplicar modelos matemáticos a la solución de problemas del mundo real.

Se recomienda especialmente para:

Profesionales del sector asegurador, financiero, pensional o de salud que deseen actualizar sus conocimientos en fundamentos actuariales.
Estudiantes de últimos semestres o recién egresados de programas como Estadística, Matemáticas, Economía, Ingeniería o Finanzas.
Funcionarios de entidades públicas o privadas vinculadas con la regulación, supervisión o análisis de riesgo técnico.
Consultores y asesores que trabajan en diseño de productos financieros o estrategias de aseguramiento.

Competencias previas

Fundamentos básicos de probabilidad y estadística.
Conceptos básicos de lenguaje Actuarial y mercado de seguros.
Manejo elemental de Excel.
Disposición para aprender herramientas computacionales como R.

Metodología

La metodología de este curso es adaptativa y centrada en las necesidades de los participantes, garantizando un entorno de aprendizaje en el que todos se sientan apoyados y motivados a avanzar. Las clases serán de naturaleza dialógica, promoviendo un intercambio constante de ideas y preguntas que fomenten el aprendizaje colaborativo. Estaremos atentos a las necesidades de cada participante y buscaremos siempre la mejor manera de adaptar el contenido y los ejercicios para que todos puedan aprender de manera eficiente y personalizada.

El enfoque del curso será práctico, con sesiones que combinarán teoría y aplicación mediante ejercicios y estudios de casos reales y simulados. El objetivo es que, a través de estos saberes, los participantes adquieran competencias clave para la toma de decisiones basadas en datos. Se pondrá especial énfasis en la implementación de modelos de predicción y clasificación, que son esenciales para mejorar la capacidad de tomar decisiones estratégicas en contextos empresariales y gerenciales.

Nuestra intención es no solo transmitir conocimientos, sino crear un ambiente en el que el aprendizaje se construya de manera conjunta, maximizando el aprovechamiento del curso y fortaleciendo la confianza de los participantes en el uso de herramientas analíticas y estadísticas avanzadas.

En cuanto a la estructura metodológica se propone:

Sesiones teóricas y prácticas: Cada sesión integrará fundamentos conceptuales con actividades prácticas en R.
Trabajo con bases de datos reales: Se fomentará la exploración de datos del mundo real.
Enfoque aplicado: Los participantes desarrollarán proyectos y ejercicios enfocados en sectores específicos.
Aprendizaje autónomo asistido: Se promoverá el trabajo colaborativo y la experimentación con recursos digitales.

Módulo 1 - Matemáticas Financieras y Teoría del Interés

Interés simple y compuesto.
Tasa nominal vs. Efectiva.
Anualidades: vencidas, anticipadas, diferidas.
Valor presente y valor futuro.
Tasas equivalentes.
Aplicaciones a seguros y pensiones.

Módulo 2 - Contingencias de Vida, Sobrevida y Cálculo de Primas

Introducción a las contingencias de vida: vida entera, temporal, diferida, vitalicias, conyugales.
Tabla de mortalidad y funciones de vida.
Probabilidades y tasas de fallecimiento y supervivencia.
Valor esperado de beneficios futuros.
Cálculo de primas puras y reservas matemáticas.
Análisis actuarial de productos: seguro de vida, rentas, pensión, dotales.
Uso de R para simulaciones y funciones de vida.

Módulo 3 - Modelos de Riesgo y Gestión Aseguradora

Teoría del riesgo individual y colectivo.
Distribuciones para severidad y frecuencia (Poisson, Binomial, Exponencial, Gamma).
Composición del riesgo: frecuencia × severidad.
Reservas matemáticas y métodos de cálculo.
Introducción a pruebas de suficiencia de reservas.
Normatividad básica del sector asegurador (contexto colombiano).

Módulo 4 - Simulación y Aplicación con IA

Simulación de Monte Carlo y bootstrapping.
Generación de variables aleatorias y series sintéticas.
Introducción a algoritmos de machine learning aplicados a seguros.
Segmentación de asegurados con árboles de decisión y random forest.
Modelos de supervivencia con algoritmos supervisados.
Uso de R y paquetes especializados (survival, randomForest, xgboost, keras).

Módulo 5 - Proyecto Final Actuarial

Diagnóstico y planteamiento del problema.
Construcción del modelo actuarial o predictivo.
Visualización y análisis de resultados.
Informe técnico y presentación ejecutiva.
Evaluación por comité académico.

La Universidad de América se reserva el derecho de ajustar, cambiar o modificar el contenido del programa.

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