Automatización de datos y procesos en funciones actuariales, de riesgo y financieras

A medida que el sector de los seguros experimenta un rápido cambio tecnológico, las funciones de cara al cliente, como las ventas, la suscripción y las reclamaciones, fueron las primeras en modernizarse. Mientras tanto, las funciones actuariales, de riesgo y financieras, que tradicionalmente dependían del trabajo manual, las hojas de cálculo y los flujos de trabajo con muchos cálculos, ahora están preparadas para beneficiarse de las mismas innovaciones.

La creciente complejidad normativa en marcos como la IFRS 17 y Solvencia II, junto con las crecientes expectativas de los clientes, hacen que la automatización no solo sea ventajosa, sino esencial para la competitividad a largo plazo.

Las funciones actuariales, de riesgo y financieras en el sector de los seguros han operado tradicionalmente dentro de marcos limitados definidos por ciclos de presentación de informes trimestrales o anuales, procesamiento de datos por lotes, validación y conciliación manuales exhaustivas y una integración limitada entre los silos funcionales.

La fragmentación de los datos sigue siendo uno de los problemas más persistentes para la automatización de los procesos técnicos. Las aseguradoras suelen mantener los datos en múltiples sistemas dispares, incluyendo plataformas de administración de pólizas, sistemas de gestión de siniestros, libros mayores financieros y herramientas de modelización actuarial. Extraer, transformar y conciliar datos de estas fuentes requiere mucho tiempo y aumenta considerablemente el riesgo de errores. Además, la manipulación manual de datos mediante hojas de cálculo, aunque flexible, crea problemas de control de versiones, limita la auditabilidad y depende en gran medida de la experiencia individual.

La intensidad de recursos de estos procesos tradicionales crea importantes retos operativos. Como se ha comentado en un artículo reciente, la norma IFRS 17, recientemente introducida, ejerce una presión adicional sobre las valoraciones actuariales, los procesos de cierre financiero y las evaluaciones de riesgos. Los periodos de máxima actividad, como los informes de fin de trimestre y de fin de año, crean cuellos de botella en la plantilla y presiones por las horas extras. Esta dependencia de los procesos manuales también introduce un riesgo de ejecución, ya que los errores en las fórmulas, el manejo de datos o la aplicación de la metodología pueden repercutir en análisis críticos y estados financieros.

La RPA utiliza robots de software para replicar las interacciones humanas con las aplicaciones, lo que la hace ideal para tareas estructuradas y basadas en reglas. Entre los casos de uso típicos se incluyen la extracción de datos, la validación y la carga en modelos actuariales o sistemas financieros. Entre las ventajas se incluyen la reducción del esfuerzo manual, la mejora de la precisión y la automatización de la programación. La RPA también es compatible con la presentación de informes financieros, las conciliaciones y los cálculos actuariales rutinarios, como las proyecciones de primas y los asientos de reservas.

La IA y el ML automatizan las tareas cognitivas basadas en el juicio. Técnicas como las redes neuronales y el refuerzo de gradientes descubren patrones complejos en grandes conjuntos de datos, lo que mejora el pricing, la segmentación de riesgos y la reserva de siniestros. El ML permite la reserva granular a nivel de siniestros o pólizas y la identificación temprana de tendencias emergentes. El procesamiento del lenguaje natural (NLP) automatiza el análisis de texto no estructurado de notas de siniestros, historiales médicos y documentos de pólizas.

Las plataformas de análisis modernas permiten a los equipos actuariales, de riesgos y financieros explorar los datos de forma interactiva, realizar análisis ad hoc y visualizar los resultados. Estas herramientas mejoran la generación de información y facilitan una toma de decisiones más rápida.

La función actuarial abarca diversas actividades, entre las que se incluyen pricing, la constitución de reservas, la modelización del capital, los estudios de experiencia y el establecimiento de hipótesis.

La automatización del proceso de pricing permite a los actuarios desarrollar y aplicar modelos de tarifas sofisticados de manera más eficiente. Las canalizaciones de datos automatizadas extraen datos de experiencia relevantes y alimentan algoritmos de aprendizaje automático para identificar estructuras de precios óptimas. Por ejemplo, ahora se pueden integrar fácilmente datos geoespaciales externos especializados con datos internos para ayudar a los actuarios a evaluar la exposición a desastres naturales y riesgos relacionados con el clima.

En lo que respecta a la reserva y la presentación de informes reglamentarios, las plataformas de reserva automatizadas ejecutan pasos sistemáticos, desde la extracción de datos hasta la aplicación de metodologías, generando documentación exhaustiva y permitiendo revisiones más frecuentes de las reservas para obtener una visibilidad más temprana de las tendencias emergentes. Las plataformas de automatización pueden coordinar la extensa recopilación de datos, el cálculo y el formateo necesarios para marcos de riesgo como Solvencia II, lo que reduce drásticamente la carga operativa y mejora la coherencia.

Por último, la creciente sofisticación de los marcos de gestión de riesgos hace que la automatización sea fundamental. Las plataformas de modelización de riesgos empresariales agregan exposiciones, modelizan correlaciones y realizan pruebas de estrés exhaustivas. Las fuentes de datos automatizadas garantizan que los modelos reflejen las exposiciones actuales.

La función financiera incluye la planificación y el análisis financieros (FP&A), la contabilidad general, la información financiera y la elaboración de presupuestos.

Los cálculos de IFRS 17 que hemos comentado en artículos anteriores requieren una mayor granularidad, lo que, junto con la complejidad de los cálculos, hace que la automatización de todo el proceso resulte muy útil. Las principales aseguradoras han implementado motores de cálculo de la IFRS 17 de extremo a extremo que consumen datos detallados a nivel de contrato, aplican modelos de medición y generan los importes necesarios para los estados financieros y amplias divulgaciones cuantitativas. Esto mejora la eficiencia, la coherencia y la auditabilidad.

La automatización del proceso de planificación financiera y elaboración de presupuestos (FP&A) facilita la consolidación de datos, el análisis automatizado de variaciones y la modelización de escenarios. Las plataformas de análisis de autoservicio permiten a los profesionales de FP&A explorar los resultados de forma interactiva. La generación automatizada de comentarios, impulsada por el análisis de IA, también crea borradores de informes de gestión, lo que supone un ahorro de tiempo significativo para los usuarios. La automatización proporciona importantes ganancias de eficiencia, ciclos más rápidos, menos errores y la eliminación de actividades redundantes. Refuerza la planificación estratégica mediante un rápido análisis de escenarios y mejora el cumplimiento con pistas de auditoría transparentes y metodologías coherentes.

La automatización plantea varios retos. Los sistemas heredados pueden carecer de capacidades de integración, y los problemas de calidad de los datos, tolerables en los procesos manuales, pueden obstaculizar los flujos de trabajo automatizados. Para lograr una automatización eficaz se requiere un diseño de arquitectura robusto y una sólida gobernanza de los datos.

Las organizaciones suelen comenzar con el mapeo de procesos para identificar los puntos débiles y las oportunidades de automatización. A continuación, se realizan evaluaciones de la calidad de los datos y se priorizan los procesos en función de las ganancias de eficiencia, las mejoras de precisión, la importancia estratégica y la complejidad de la implementación. Los «ganancias rápidas» iniciales ayudan a generar impulso.

Es esencial contar con marcos de gobernanza sólidos. Las funciones y responsabilidades deben adaptarse a los flujos de trabajo automatizados, manteniendo la rendición de cuentas en el nuevo entorno. Los marcos de control deben hacer hincapié en los controles automatizados, la notificación de excepciones y la supervisión continua, en lugar de las comprobaciones manuales.

Las tecnologías que permiten la automatización de los procesos actuariales, de riesgo y financieros han madurado hasta el punto de ofrecer un valor fiable y cuantificable en diversos casos de uso. Las principales aseguradoras están demostrando que los programas de automatización integrales pueden mejorar fundamentalmente la eficiencia operativa, la capacidad analítica y la agilidad estratégica.

Sin embargo, como en cualquier otra iniciativa estratégica, la tecnología por sí sola no es suficiente. Una transformación exitosa requiere un compromiso estratégico, una gobernanza sólida, una gestión eficaz del cambio y una inversión sostenida. A medida que avanza la automatización, los que se adapten primero obtendrán beneficios acumulativos al centrar su talento experto en las actividades que aportan más valor añadido, lo que les situará en una mejor posición para atraer a actuarios y profesionales financieros cualificados.

Por último, al llevar a cabo el programa de automatización, las organizaciones están dando el primer paso fundamental para prepararse para la infraestructura de IA del futuro. Ahora está claro que, sin canalizaciones de datos automatizadas, procesos estandarizados y supervisión en tiempo real, las iniciativas de IA siguen atrapadas en la fase piloto, sin poder acceder a los datos de calidad y los puntos de integración que necesitan para su implementación en producción.