Derivar la distribución de pérdidas a partir de datos de seguros es una tarea desafiante, ya que la distribución de pérdidas está fuertemente sesgada con colas pesadas y algunos niveles de valores atípicos. Este artículo extiende la familia exponencial ponderada (WE) a la familia WE contaminada (CWE), que ofrece muchas características flexibles, incluyendo bimodalidad y un amplio rango de sesgo y curtosis. Adoptamos enfoques de Expectativa-Maximización (EM) y Bayesianos para estimar el modelo, proporcionando la verosimilitud y los priors para todos los parámetros desconocidos. Finalmente, se analizan dos conjuntos de datos de reclamaciones para ilustrar la eficiencia del método propuesto en la detección de valores atípicos.