Product Design: sistema de gestión de datos de la exposición a riesgos.

Este proyecto fue diseñado e implementado para organizar datos para el control de la exposición y riesgo de las sumas aseguradas.

En reaseguros por ejemplo una cartera puede contar con circa 200 empresas, tres cientos contratos y tener en su haber unas 15,000 bases de datos (en España la entidad equivalente sería el CCS o grandes aseguradoras con suscripción internacional).

En seguro directo o facultativo, una cartera puede tener más de dos mil pólizas de empresas y millones de intereses asegurados en multiples jurisdicciones o territorios.

Un sistema para la gestión de peligros naturales en una empresa de tamaño medio (circa 1-3 bn euros de primas suscritas) puede archivar para la toma de decisiones, de un contrato individual o region, o agregado a nivel corporativo; una media de 7 a 10 terabytes. Esta información es almacenada, para su posterior transformación y visualización de datos de la exposición.

Este es el principal motivo y la complejidad en la reconciliación de datos en tiempo prudencial para el negocio, el gran volumen de la información.

En segundo lugar, proporciona excepciones de datos, informes de autoservicio para suscriptores (en tiempo real actualmente este proceso puede tardar de dos a tres días para el análisis de una póliza con decenas de activos-propiedades, hasta dos a tres semanas para una con miles o millones de activos-propiedades, o con exposición en múltiples países, o realizarse después de la contratación o no realizarse modelado para algunos tipos de riesgos). Hace tan solo veinticinco años los sindicatos o empresas sabían las sumas aseguradas en cantidades agregadas, con la llegada de modelos actuariales más sofisticados el volumen de datos se ha multiplicado por 10.000 y más.

Este sistema proporciona un compromiso para con avance tecnológico (no toda la información es válida ni necesaria, pero mucha sí para la buena toma de decisiones en el ámbito empresarial).

Aporta visualización del modelado y autoservicio de informes, de riesgos por regiones, categorías empresariales, carteras, con los correspondientes criterios de solvencia establecidos por el comite de riesgos, para suscriptores, corredores y/o reguladores (En la actualidad los informes después de la modelización se han llevado a cabo, principalmente con herramientas actuariales y financieras, como DFA; p.ej. Remtrica Dynamic Financial Analysis) y estas herramientas son imprescindibles para el cálculo actuarial y no tanto para la gestión de la información sobre los agregados o exposición.

En definitiva los sistemas de modelización para peligros de la naturaleza, no están diseñados para el almacenamiento o visualización de riesgos. Principalmente son sistemas para el cálculo de primas por eventos extraordinarios, p.ej. el coste de terremoto en Japón, el coste de ciclones atípicos en europa, también incorporan un módulo para la estimación de las primas por eventos de tipo frecuente, como tormentas en europa o granizo o tornados en el centro de Estados Unidos.

Por lo tanto, el objetivo general de este sistema es consolidar los esfuerzos de desarrollo existentes, en una empresa, y desarrollar un sistema simplificado y centralizado que actúe como almacén de datos para los archivos de exposición que estan suscritos por la empresa, antes de que se suscriban las polizas, aunque esto es dificil y se suele modelizar muchos riesgos despues de asumir o suscribir la poliza. Esto permitirá y se comunicará con otros sistemas internos, como el de siniestros o la gestión de las primas. P. ej. en el caso de Lloyds o Mapfre, Axa Re, Catalana Occidente; modernizar o incluso liderar la transformación digital hacia un excelente centro global de riesgos. Algunas empresas con suscripción internacional ya han desarrollado sistemas para los agregados de sumas aseguradas (p.ej. Allianz)

Este proyecto debe administrar de manera más efectiva en primer lugar los archivos de exposición que en su mayoría son proporcionados por corredurías o la distribución de seguros. P.ej. Willis, AON Gil y Carvajal, Marsh.

Adicionalmente, prestar soporte en la selección de aplicaciones de modelado, interno o externo, y en la negociación de los requerimientos de software especificos de cada empresa. P. ej. Gestionar la exposición en Latin América; Peru, Chile, Colombia, Venezuela determinará si es necesario la adquisición de modelos externos para gestionar el riesgo de terremoto en esos países y qué modelos son los más adecuados. Teniendo en cuenta que los modelos de catástrofes naturales son complejos de implementar, de usar, ya que es necesario formar a equipos profesionales, y costosos, ya que además de la infraestructura necesaria, se deben actualizar regularmente los datos internos de los diferentes pelígros, las curvas de vulnerabilidad por productos y territorios, y los algoritmos de agregación y representación geofísica de los distintos eventos p.ej. nuevos mapas, nuevos territorios, nuevos pelígros.

Por último y más importante, proporciona un sistema de gestión de la calidad mediante ‘’feeds’’ de entrada de datos auditados unidos a valores de riesgo validados (actualmente se hacen grandes esfuerzos de validación del riesgo de Solvencia bruto (es decir antes de la cesión de primas a reaseguros), pero los valores 'de input' de entrada son procesos sin auditoria y esto aporta una dificultad adicional).

1. Características del sistema o producto

El alcance del proyecto está dirigido a unir dinámicamente (es decir, no manualmente, sino através de un proceso y de un sistema central propiedad de cada entidad) los archivos de entrada de datos de exposición de las sumas aseguradas (incluyendo las condiciones específicas de contratación de los diferentes activos, siendo esta parte la más compleja) con archivos de valores de riesgo con términos y condiciones de las pólizas, proporcionando actualizaciones a intervalos regulares para el mercado de cualquier entidad aseguradora con exposición a riesgos de la naturaleza o extraordinarios (en España; terremotos, inundaciones extremas, tempestad ciclónica atípica; esencialmente los tornados así como los vientos con rachas superiores a los 120 km/h) en cualquier lugar del mundo.

Los datos de la exposición de la naturaleza se han utilizado también para modelizar actos violentos como consecuencia de terrorismo, rebelión, explosiones. Hemos usado para el desarrollo diferentes tipos de datos (ej. Principalmente basados ​​en RMS EDM y RMS RDM).

Este sistema podría reemplazar completamente el uso comercial de modelos externos.

RMS EDM y RMS RDM son archivos estándar necesarios para las transacciones comerciales de reaseguros a nivel mundial (más del 80% del mercado utiliza archivos de datos RMS, por volumen de primas), lo que hace que la opción de datos seleccionada por CATRisk Consultants sea también un buen comienzo para el mercado de las aseguradoras con suscripción internacional en España.

El esquema a continuación proporciona conciliación de valores de input para posterior uso y modelización de catastrofes naturales y control del riesgo con valores de output, de forma automática (esto simplemente no existe en ningún sindicato ni empresa, actualmente cada proceso es independiente y las corredurías de seguros son las más activas del mercado en el area de modelización).

2. Procesos internos al negocio que se verán afectados

El equipo responsable de la agregación de las sumas aseguradas

(incluido la modelización de las sub-carteras y sub-porfolios que componen una línea de negocio por territorios o pelígros o tipos de productos.

Este ejercicio es el más complejo de este desarrollo e implementación; involucra cientos de detalles complejos para cada contrato a escala global con cientos de miles o millones de pólizas. ej. si se emplea un 2% de franquicia en una póliza de alquiler, para huracán en Florida, o un 5% puede suponer una reducción de las pérdidas para la empresa de hasta el 90% en una sola póliza; en millones es claro por qué un sistema organizado de información. Los modelos tienen alto margen de error (dependiendo del territorio y el peligro natural, aun así, hacen una labor adecuada para estos análisis).

El equipo actuarial o responsable de los cálculos de solvencia.

La contribución del riesgo de catástrofes de los sindicatos de Lloyds a su SCR global de 1: 200 o 99.5% probabilidad (por ejemplo, coeficiente de capital de Solvencia II o medida VaR) varía entre el 30 y el 90% y esto es significativo o altamente significativo. Hay sindicatos con menos del 30% de contribución de la cuantía de riesgos extraordinarios al SCR; Ratio de la solvencia del capital requerido por CEIOPS en europa, pero estos son menos del 10% del mercado de Lloyds.

En empresas aseguradoras españolas deberemos evaluar la composición del SCR y ver sus factores contribuyentes para poder hacer una implementación descendiente (y no ascendente que es típicamente actuarial).

El tercer grupo más afectado será el responsable de la modelización

El que tiene conocimiento de los sistemas de peligros de la naturaleza en cada empresa. Puede ser el primero mencionado, el segundo equipo, o realizarse estas tareas por medio de una correduría internacional de seguros (ej. Aon Gil y Carvajal, Willis, y otras).

Esto solo es posible debido al hecho de que los modelos de proveedores han invertido más de 15 años de esfuerzos de desarrollo en la preparación de plataformas para una solución de gestión de exposición basada en la nube en tiempo real que aún está en fase de desarrollo desde hace bastantes años.

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