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Mejorando la medición y el control de los riesgos: Solvencia II

Publicado el 12/04/14 8:00

¿Qué es Solvencia II? En Noviembre de 2009, el Consejo de la Unión Europea y el Parlamento Europeo adoptaron la Directiva Solvencia II. En los próximos meses se esperan las primeras revisiones a esta norma, que llegarán de la mano de la Directiva Omnibus II. Pero lo más importante para las empresas españolas del sector seguros es que la aplicación de Solvencia II está programada para el 1 de enero de 2016. Hay que empezar a trabajar y la preparación es fundamental porque esta norma:

 

- Introduce modificaciones que afectarán al acceso a la actividad del seguro directo distinto del seguro de vida y a su ejercicio, facilitándolo.

- Busca eliminar las diferencias más importantes entre las legislaciones de los Estados miembros en lo que respecta a la regulación de las empresas de seguros y de reaseguros.

 

Con estos planteamientos, la Directiva quiere mejorar el control de los riesgos a que las aseguradoras se exponen, optimizando su forma de medición. Conocer qué es Solvencia II es saber que, para lograrlo se avanza en base a tres principios:

- Evaluación y medición de los riesgos atendiendo a los distintos activos de riesgo (requerimientos cuantitativos).

- Supervisión por parte de organismos reguladores, gestión de riesgos y autoevaluación (requerimientos cualitativos y supervisión).

- Información a terceros, en aras de lograr la máxima transparencia (requerimientos informativos).

 

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Créditos fotográficos: Alina Zienowicz

 

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Solvencia II y el entorno de IT

Si bien, los principios que aluden a la medición y la transparencia requieren un esfuerzo más progresivo, el segundo de ellos es donde las empresas del sector seguros y sus aliados tecnológicos están concentrando la mayor parte de sus recursos y tiempo. El motivo no es otro que la heterogeneidad que prima en el sector seguros en general, en lo referente a la recogida y normalización de datos, algo que puede chocar con todo lo que implica y lo que es Solvencia II.

En concreto, el Comité Europeo de Seguros y Pensiones de Jubilación (CEIOPS) aborda explícitamente los problemas de TI e intenta dar soluciones ilustrando el modo más recomendable de trabajar en esta línea, para lo que se refiere, concretamente a:

- El asesoramiento sobre calidad de los datos.

- La gestión de datos.

- Los procesos de documentación.

La gestión de riesgos, cuando Solvencia II sea una realidad, exige un enfoque integral. Aplicaciones, personas y procesos han de avanzar de la mano y por ello es prioritario escoger la tecnología adecuada que lo haga posible. Según Steve Bell, socio de Ernst & Young, "muchas empresas intentarán la opción de los sistemas mejorados, aunque ya las hay que se han decidido por la construcción de un nuevo sistema".

 

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Créditos fotográficos: Verdy P

 

Qué es Solvencia II: los desafíos

Los retos que supone el acatar los nuevos requisitos que impone Solvencia II tienen que ver con su propio articulado, pero también con las limitaciones en cuanto a procesamiento de datos del sector seguros en sí mismo. Así, cabría destacar:

- Cumplir los plazos.

- Proporcionar datos precisos para un menor nivel de granularidad.

- Trabajar en intervalos más regulares que antes.

- Obtener la información de sistemas fuente obsoletos.

A la hora de escoger el aliado estratégico que suministre el software necesario ya puede escogerse entre distintos proveedores, entre los que se encuentran: IBM, SAS, Oracle, SAP, EMB, Fermat, Algorithmics , Sungard o Towers Perrin. Sin embargo, el asunto es demasiado delicado como para dejarlo en manos de cualquiera.

Buscar la tecnología que dé el soporte adecuado a los planteamientos de Solvencia II obliga a las compañías de seguros a evaluar la experiencia de los proveedores. En ese campo, IBM lleva la delantera claramente, por su completitud a la hora de hacer frente a los requisitos derivados de los tres principios que describen qué es Solvencia II y por sus resultados probados, como demuestran las más de 150 compañías de seguros que lo han elegido. Ellos basan su eficiencia en los siguientes aspectos:

- Calidad de los datos.

- Disponibilidad de la información.

- Trazabilidad del ciclo de vida del dato al completo.

- Granularidad, rapidez y alta frecuencia.

 

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