La tecnología, clave para la gestión eficiente de riesgos

De acuerdo con nuestra experiencia en el terreno, muchas compañías conocen la normativa Solvencia II, tienen excelentes departamentos de riesgos, sin embargo nos plantean una serie de cuestiones a resolver ligados con la puesta en acción: ¿Qué tengo que hacer en mis sistemas? ¿Tengo el software adecuado? ¿Dispongo de toda la información? ¿Estoy reportando la información consistentemente? ¿Tengo herramientas de simulación de escenarios de cuantificación? ¿Está el proceso bien diseñado? ¿Es el método utilizado correcto / suficiente? ¿Es posible / aconsejable la utilización de Herramientas de Mercado?

Es por ello, que además de realizar exhaustivos trabajos técnicos con los modelos de capital, es preciso aterrizar la normativa a un modelo tecnológico. Bajo nuestra experiencia los aspectos a tener en cuanta por las áreas de sistemas y tecnología de acuerdo a lo que indican las normas, estaría agrupado de la siguiente forma:

1. Modelos de Gobierno del Dato Corporativo (Data Profiling y Data Quality). Modelos que permitan obtener reportes de estado de los datos relevantes de las fuentes de información de los sistemas operacionales origen, base para el tratamiento de cálculos posteriores. Para ello, es preciso inventariar mediante metodologías y herramientas ODS, ETL y Metadatos, un buen proceso de trazabilidad de la calidad de la data actual, las amenazas de modificación en transacciones y la exposición de esa información en los diferentes canales de sistemas operacionales.

2. Modelos Business Intelligence (BI) para la simulación de escenarios y cálculos. Estos sistemas permiten mantener la información necesaria para la ejecución de simulaciones biométricas o de mercado previos a los cálculos de capital de solvencia, así como mantener todos los indicadores de seguimiento de riesgo operacional y su reporting. Asimismo, deben conectarse en algunos casos con herramientas específicas para determinadas tipología de riesgo.

3. Reporting regulatorio: Se trata de un subproceso crítico en la operativa de adecuación a la normativa y elevado impacto en el aspecto de costes, pues el número de reportes internos a la organización y externos al supervisor y los mercados es de relevancia. Estas herramientas deben permitir modificaciones, basada en la información de los datamart de riesgos de forma de ejecutar múltiples vistas sin necesidad de mayores desarrollos en sistemas. Generalmente la elección de una buena herramienta de BI para el tratamiento de las bases de datos de riesgos deben incorporar los modelos de reporting ad-hoc de las principales normativas internacionales, que con pequeñas adaptaciones estamos seguros que cubrirían las regulación en Chile.

En definitiva, este proceso de cambio ciertamente apasionante para el 2013, no debe abordarse como un mero cumplimiento normativo, sino que es una oportunidad para conocer la exposición de la organización, mejorar la toma de decisiones de la Alta Gerencia, generar confianza al consumidor, mejorar la reputación de la compañía e invertir en tecnología en los sistemas de información.

Luis Carlos Tristán es socio responsable de Seguros everis Chile. Puedes contactar con él vía LinkedIn.

1 comentario a esta entrada

  • procesos ETL el 3 noviembre, 2013 a las 11:32

    Una información muy interesante. Sin duda el correcto uso de la tecnología es fundamental para una gestión eficiente de riesgos y de datos. Asegurar la integridad de la información es clave para toda organización. Hay diversas formas y métodos de hacerlo, una de ellas es a través de los procesos ETL, método de gestión de datos muy robusto y seguro, que garantiza la integridad de la información ideal para migraciones de datos entre diferentes sistemas. Un saludo.

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