Solución de Calidad de Datos de Lantares para Solvencia II

La solución de Lantares permite afrontar los retos cualitativos a los que deben hacer frente estas organizaciones para el correcto cumplimiento de la nueva Directiva. Las organizaciones que deseen adaptarse al cumplimiento de los requerimientos que exige la unión Europea en la normativa Solvencia II deberán adoptar estrategias de gestión de datos, estableciendo estándares a los ancho de la organización, pues es un proceso de negocio que afecta a toda la compañía.

Solvencia II, la Directiva de la Unión Europea que regula y armoniza el sector seguros, es el proyecto normativo más ambicioso al que estas organizaciones se han tenido que enfrentar en los últimos años y cuya fecha de entrada en vigor se aproxima. Conlleva un proceso de negocio que se sustenta en tres pilares:

Pilar I, cuantificación y analítica de riesgos.

Pilar II, gestión y gobierno de riesgos.

Pilar III, elaboración y distribución de informes

Para el buen cumplimiento de las exigencias que se determinan en el Pilar I y III debe existir un adecuado gobierno de datos que garantice la fiabilidad y consistencia de la información.

Es habitual que las entidades dispongan de múltiples sistemas y diferentes orígenes de información, por eso los datos pueden provenir de diferentes fuentes que pueden no asegurar la fiabilidad y calidad exigida por la nueva normativa. Usualmente, un alto porcentaje de riesgo operacional es causado por una pobre calidad de datos, y conlleva graves errores como, por ejemplo, pago de reclamaciones duplicadas, violaciones de SLAs o estimación de primas incorrectas.

Con Solvencia II es necesario evaluar la calidad y la disponibilidad de la información, con el objetivo de empezar a construir una arquitectura propicia y ser capaces de ahondar en el origen de los datos con todo detalle a la hora de elaborar informes y realizar cálculos.

Estas exigencias en calidad de datos por los que se rige la nueva Directiva se sustenta en 3 criterios esenciales:

• Precisión: asociado a la capacidad de mitigar problemas causados por errores humanos, fallos en los sistemas y arquitecturas de sistemas pobres.
• Completitud: relacionado con disponer de suficiente granularidad y suficiente información histórica disponible, así como disponer de todos los items relevantes para entender el comportamiento del riesgo y la identificación de tendencias.
• Oportunidad: relacionado con la adecuación de los datos para la evaluación de las PT, el establecimiento de supuestos, y si están directamente relacionados con los drivers de riesgos.

Solución de Calidad de Datos de Lantares para Solvencia II

En Lantares estamos acompañando desde hace tiempo a las organizaciones a adaptarse a la nueva Directiva. Fruto de nuestro expertise en el sector seguros y de contar con una metodología basada en best practices, nace la Solución de Calidad de Datos de Lantares para Solvencia II.

La solución de Lantares, basada en tecnología IBM, permite afrontar los retos cualitativos a los que deben hacer frente estas organizaciones para el correcto cumplimiento de la nueva Directiva.

El enfoque de la solución de Lantares está orientado al correcto  desarrollo de la legislación, que está dividido en 4 niveles. Los requerimientos de calidad de datos tienen lugar en el nivel 2 como parte de la implementación de medidas.

El modelo de gestión de la Solución de Calidad de Datos de Lantares para Solvencia II sigue un proceso que está compuesto por 4 pasos principales:

Los requerimientos funcionales de la solución de Lantares están alineados al marco regulatorio de Solvencia II y a la experiencia de Lantares en proyectos de Solvencia II en compañías del sector seguros:

• Modelo de gestión de la calidad de los datos. Recolección de los datos requeridos para los cálculos de una forma estructurada, incluyendo definiciones de datos e indicadores de calidad de datos. Se analiza y diseña un modelo que garantice la completitud, precisión y oportunidad de los datos utilizados para el cálculo de capital y provisiones técnicas.
• Evaluación de la calidad de los datos. Identificación de niveles de calidad de los datos usando métodos de evaluación transparentes. Incorpora reglas de calidad técnica, funcionales y de negocio.
• Monitorización de la Solución de Calidad de Datos. Monitorización periódica de la calidad de los datos basada en indicadores de calidad, dimensiones de calidad y juicio de los expertos. Incorpora un panel de control que permite seguir los principales indicadores de la calidad de los datos y su impacto en los resultados, así como asegurar la mejora continua de la calidad de datos en la organización.
• Gestión de las deficiencias en los datos. Solventar las deficiencias de los datos de una forma estandarizada, en cierta franja de tiempo para prevenir la re-ocurrencia del error. Incluye una funcionalidad que tiene en cuenta el lugar de corrección, el responsable de su corrección y el tiempo para su corrección.
• Gobierno de Calidad de Datos. Continuos procesos de identificación, implementación y actualización de procesos y procedimientos internos, roles y responsabilidades requeridas para las actividades de gestión de calidad de datos. Incorpora una función que aseguran la trazabilidad y transparencia de todos los procesos de tratamientos de los datos, así como su documentación y la generación de glosarios de términos.

En definitiva, las organizaciones que deseen adaptarse al cumplimiento de los requerimientos  que exige la unión Europea en la normativa Solvencia II deberán adoptar estrategias de gestión de datos,  estableciendo estándares a los ancho de la organización, pues es un proceso de negocio que afecta a toda la compañía.