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Ajuste de riesgos según la IFRS 17: definiciones, cálculos e impactos
Descubra los detalles del ajuste de riesgo de la IFRS 17 con Addactis. Descubra su papel fundamental, compárelo con Solvencia II y manténgase a la vanguardia en contabilidad de seguros.
IFRS 17: Definiciones, objetivos y características clave
Descubra todo sobre la IFRS 17, la norma internacional de contabilidad para contratos de seguro: definiciones, objetivos y características clave. Comprenda sus implicaciones y cómo está transformando el sector de los seguros.
Revisión de la Directiva Solvencia II
Los expertos de Addactis ofrecen un análisis de la revisión de la Directiva Solvencia II y de los principales cambios del Pilar 1.
Curvas de tipos libres de riesgo y datos de EIOPA
Cada mes, Addactis enumera y resume los parámetros económicos utilizados para elaborar el coeficiente de solvencia y el balance económico: curvas de tipos sin riesgo, corrección de la volatilidad, ajuste simétrico de los fondos propios, etc. Lea ahora nuestro artículo.
Retos y mejores prácticas para la implementación de IFRS 17
En el inicio de su camino hacia la NIIF 17, las aseguradoras se han enfrentado a diversos desafíos. Descubra las experiencias y buenas prácticas de implementación de la NIIF 17 con Addactis.
Cómo conciliar las cifras entre Solvencia II e IFRS 17
Descubra las diferencias entre Solvencia II e IFRS 17 (NIIF 17) y cómo aumentar la coherencia y las sinergias entre ambos marcos normativos.
Hacia una inteligencia artificial más inclusiva: retos y perspectivas de género
La IA influye cada vez más en las dinámicas sociales, económicas y profesionales. Sin embargo, el papel de las mujeres en el ámbito de la IA se caracteriza por profundas desigualdades.
Reservas: los métodos de Bornhuetter-Ferguson y de Loss Ratio
Para una aseguradora es fundamental disponer de una estimación precisa y correcta de sus reservas, a lo que contribuyen los métodos Bornhuetter-Ferguson y Loss Ratio.
El futuro de los seguros: el poder transformador de la IA en la explicabilidad de los resultados
Descubra cómo los agentes de IA contribuyen a la explicabilidad de los resultados proporcionando información y garantizando decisiones transparentes y comprensibles.
