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Proyectos y analisis

14 artículos

2026.03.30

CreditGraph: Riesgo de Crédito Topológico con Neo4j, PySpark y LightGBM

El análisis crediticio tradicional trata cada préstamo como independiente, pero las cadenas de garantías, las garantías circulares y la concentración accionaria crean exposición correlacionada que los modelos relacionales no pueden expresar. Este proyecto modela un portafolio de 500 clientes como un grafo en Neo4j, procesado con PySpark en Databricks y calificado con LightGBM calibrado, para hacer visibles los patrones de riesgo estructural que el SQL oculta.

Neo4jPySparkDatabricksRiesgo de créditoCypher

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2026.03.22

Asistente de Regulación Actuarial: por qué RAG es el enfoque correcto para LISF y CUSF

Interpretar la LISF y la CUSF exige navegar entre artículos que se referencian mutuamente entre leyes, y un Ctrl+F no distingue el artículo que define reservas técnicas del que las menciona de paso. La IA permite absorber todo ese volumen sin perder un solo detalle. Este agente usa RAG para indexar cada artículo de forma individual con un grafo de referencias cruzadas, eliminando las alucinaciones de citas y permitiendo que el modelo razone solo sobre texto real de la ley. El resultado es un asistente que amplifica la memoria del actuario sin sustituir su criterio.

RAGLISFCUSFCNSFFTS5

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2026.03.21

GMM Explorer: Tres Niveles de Hospitalización para Tarificar lo que la Industria Trata como un Solo Riesgo

Cómo clasificar 5.1M de siniestros de Gastos Médicos Mayores en tres niveles de hospitalización cambia la forma de tarificar un riesgo que la industria trata como uno solo. Un proyecto de equipo en la UNAM que se convirtió en un sistema de tarificación completo.

GMMtarificaciónCNSFhospitalizaciónClaude AI

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2026.03.19

Plataforma de Siniestralidad Auto: tres preguntas que toda aseguradora necesita responder

En México, cerca del 70% de los vehículos circulan sin seguro. Para las aseguradoras que cubren el resto, el negocio se reduce a tres preguntas: cuánto cobrar, cuánto reservar y dónde está el fraude. Esta plataforma construye un dashboard que responde las tres con datos calibrados al mercado mexicano, separando frecuencia de severidad para tarificar, estimando lo que falta por pagar con dos métodos que se complementan, y detectando reclamaciones anómalas antes de que lleguen a ajuste.

RShinyGLMIBNRMonte Carlo

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2026.03.19

Risk Analyst: 13 Proyectos de Análisis Cuantitativo de Riesgos Financieros

Los modelos de riesgo financiero pierden credibilidad cuando existen solo como fórmulas en un PDF. Estos 13 módulos los implementan en Python tipado con tests automatizados: desde VaR de portafolio y simulación Monte Carlo hasta cópulas, EVT, deep hedging y redes neuronales en grafos para contagio sistémico. Cada módulo combina teoría en LaTeX con resultados reproducibles sobre datos públicos de mercado.

PythonRiesgo FinancieroVaRMonte CarloMachine Learning

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2026.03.19

suite_actuarial: plataforma actuarial open-source para el mercado mexicano

No existe una librería actuarial de código abierto pensada para la regulación mexicana. suite_actuarial llena ese vacío: cubre ocho dominios de seguros (vida, daños, salud, pensiones, reservas, reaseguro, regulatorio y configuración) con la EMSSA-09, circulares CNSF y artículos SAT integrados desde el diseño. Se instala con pip, se despliega con Docker, y expone 28 endpoints REST junto con un dashboard bilingüe en Next.js.

PythonPydanticLISFCUSFCNSF

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2026.03.18

Qué 5.74 Millones de Vuelos me Enseñaron sobre PostgreSQL, BigQuery y Cuándo Usar Cada Uno

Las aerolíneas generan millones de registros de vuelos, retrasos e ingresos, pero analizar esos datos exige elegir la base de datos correcta para cada pregunta. Este proyecto toma 5.74M registros reales, los analiza primero en PostgreSQL optimizando desde el motor, los migra a BigQuery para comparar ambos paradigmas, y presenta los trade-offs con timing, costos y planes de consulta reales.

PostgreSQLBigQueryPythonETLEXPLAIN ANALYZE

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2026.03.18

Plataforma de Datos para Siniestros de Seguros sobre GCP

Las áreas técnicas de las aseguradoras generan datos valiosos que quedan atrapados en hojas de cálculo y procesos manuales que no escalan. Esta plataforma construye el pipeline completo sobre GCP, desde la ingesta de siniestros en streaming hasta el pricing con GLM Tweedie, con Dataform y BigQuery como columna vertebral. El resultado es un flujo automatizado, testeado y reproducible que transforma datos crudos en insumos listos para el regulador.

BigQueryTerraformPub/SubApache BeamDagster

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2026.03.16

Simulador de Pensión IMSS: Ley 73, Ley 97 y Fondo Bienestar en una Sola Herramienta

La mayoría de los trabajadores mexicanos no sabe bajo qué régimen de pensión cotiza ni cuánto recibirá al retiro, y la información oficial no simplifica la comparación entre Ley 73, Ley 97 y Fondo Bienestar. Este simulador implementa las tres fórmulas con datos actualizados (UMA, tablas CONSAR, mortalidad EMSSA 2009) y permite explorar escenarios con análisis de sensibilidad interactivo. El resultado es una estimación educativa que muestra qué controlas y qué no.

RShinyIMSSAFOREPensiones

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2026.03.15

SIMA: De Datos Crudos del INEGI a Requerimientos de Capital bajo LISF, End-to-End

SIMA centraliza las técnicas actuariales para valuar seguros de vida: toma mortalidad cruda de INEGI/CONAPO, la gradúa con métodos como Whittaker-Henderson y Lee-Carter para obtener curvas que respetan la biología humana, y proyecta hacia el futuro para calcular primas, reservas y requerimientos de capital bajo LISF. Todo expuesto como API, lo que permite conectarlo con otros sistemas, automatizar análisis de sensibilidad y cumplir con los requisitos de la CNSF. Código abierto y diseñado para crecer hacia otros ramos.

Lee-CartermortalidadLISFCUSFCNSF

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2026.03.14

Pricing de Seguros con ML: Lo que México Puede Aprender de la Revolución Actuarial Europea

Modelos de frecuencia-severidad sobre freMTPL2: Poisson GLM vs XGBoost vs LightGBM con explicabilidad SHAP, auditorías de fairness y un análisis transfronterizo de lo que las técnicas europeas de pricing con ML significan para el mercado mexicano donde el 70% de los autos no tiene seguro.

pricingGLMXGBoostLightGBMSHAP

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2026.03.13

Portafolio de Analista de Datos: 7 Proyectos End-to-End

Las decisiones de negocio dependen de preguntas que los datos pueden responder, pero solo si alguien convierte filas crudas en hallazgos accionables. Estos 7 proyectos recorren ese arco completo en dominios distintos: cohortes de e-commerce, reservas actuariales, pruebas A/B, KPIs ejecutivos y riesgo financiero, cada uno con dashboard interactivo desplegado.

portafoliodata-analystSQLPythonStreamlit

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2026.03.05

Reservas y Siniestralidad: Dashboard Interactivo de Seguros P&C

Análisis de reservas actuariales con métodos Chain-Ladder y Bornhuetter-Ferguson sobre datos regulatorios NAIC Schedule P. Dashboard interactivo con triángulos de pérdida, IBNR y ratios combinados para 6 ramos de seguros.

reservaschain-ladderBFIBNRP&C

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2026.02.15

Construyendo un Transformer desde cero: La Máquina de Atención de Proust

Quería entender qué pasa realmente dentro de un modelo de lenguaje. Construí uno desde la primera multiplicación de matrices, lo entrené con los 7 volúmenes de Proust, y lo que más me enseñó no fue la arquitectura sino lo que implica que todo sea números.

deep-learningtransformersNLPPyTorchNumPy

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