La nueva directiva europea Solvencia II ha centrado decenas de posts en este mismo blog anteriormente; y no es para menos: la norma que regirá en el mercado de los seguros y reaseguros en Europa a partir del próximo 1 de enero transformará notablemente este sector.
Una transformación que afectará al modo en el que las aseguradoras y reaseguradoras se relacionan con los consumidores y clientes (la transparencia es uno de los pilares fundamentales de la nueva directiva) pero también, y muy especialmente, a sus operaciones y a los riesgos que se asumen con ellas.
Ya sabemos, por lo comentado aquí otras veces, que la nueva directiva Solvencia II se fundamenta en 3 pilares. A grandes rasgos:
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Pilar I: disposiciones, obligaciones y medidas para la cuantificación del riesgo.
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Pilar II: disposiciones, obligaciones y medidas para la cualificación, la evaluación y la supervisión del riesgo.
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Pilar III: disposiciones, obligaciones y medidas para operar con transparencia.
No es difícil, pues, darse cuenta de la importancia que cobra la gestión del riesgo (análisis, evaluación y toma de decisiones) en la nueva regulación ni, por ende, de la necesidad de contar con herramientas tecnológicas que garanticen y faciliten el cumplimiento de la normativa.
Solvencia II y la analítica avanzada
No cabe duda de que la gobernanza y la gestión del riesgo, es decir, su análisis, control y evaluación poseen un papel destacado en la directiva Solvencia II, por lo que no se trata en absoluto de una cuestión menor.
Cuando se habla de riesgo aludimos a elementos que condicionan escenarios de futuro, que entrañan un cierto peligro para operaciones el éxito de las cuales no está plenamente garantizado, a situaciones que poseen un grado más o menos elevado de inestabilidad, a la exposición al fraude (una cuestión de especial relevancia para las compañías aseguradoras)... es decir, a grandes rasgos, a todo aquello que puede poner en peligro la inversión realizada y la consecución de los objetivos establecidos.
La analítica predictiva, a diferencia del BI tradicional, permite no solo conocer lo que está pasando en tiempo real en el sí de una organización o lo que ha acontecido en el pasado (imprescindible para poseer un punto de referencia que apoye la toma de decisiones), sino anticipar lo que puede suceder en un futuro a corto, medio y largo plazo. Las ventajas saltan a la vista: con la suficiente antelación e incluso antes de tomar una decisión en un sentido u otro, se pueden conocer de antemano los posibles resultados de la misma corrigiendo, de este modo, estrategias y comportamientos, descartando opciones y visibilizando oportunidades de mayor rentabilidad y menor riesgo, algo fundamental en el sector de los seguros y reaseguros.
Recursos como la guía BI en el sector seguros: fraude, analítica y Solvencia II ofrece, además de un conocimiento más extenso y profundo de los requisitos de la nueva directiva, las claves para identificar, evaluar y gestionar de un modo óptimo los riesgos que las compañías aseguradoras deben afrontar empleando los nuevos sistemas y herramientas tecnológicas de análisis predictivo. Un recurso que, además, es completamente gratuito.
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