Jim Wetekamp, director ejecutivo de Riskonnect, explica cómo reunir puntos de datos aislados de partes interesadas internas y externas puede optimizar la gestión de riesgos e impulsar una toma de decisiones precisa desde el punto de vista estratégico, operativo y situacional.
La globalización, los avances tecnológicos y las sofisticadas demandas de los consumidores están cambiando todos los aspectos del panorama empresarial a una velocidad exponencial, evocando un nivel sin precedentes de innovación y disrupción empresarial a partes iguales. Piensa en la automatización de las líneas de producción, la inteligencia artificial utilizada en la maquinaria, la realidad virtual en la formación, los cambios en los modelos de negocio desde los activos tangibles a los intangibles, y las nuevas economías en los mercados a la carta y del compartir. De hecho, las exigencias en materia de gestión de riesgos están cambiando como consecuencia de ello, con una mayor importancia de la verdadera gestión de riesgos empresariales, donde la disciplina se extiende desde el departamento financiero o de tesorería hasta la primera línea de las empresas. Y más allá de la empresa: a terceros, a las cadenas de suministro y, en algunos casos, a los consumidores que compran bienes a través de plataformas digitales, aplicaciones móviles y similares.
Al mismo tiempo, la comunidad de riesgos trabaja con importantes presiones de tiempo para resolver los riesgos con rapidez. Y para las empresas de cara al público, orientadas al consumidor y de infraestructuras básicas, existen presiones de misión crítica 24 horas al día, 7 días a la semana, para mitigar y gestionar los riesgos, desde las reclamaciones hasta la gestión de riesgos más estratégicos, como los daños a la reputación, por ejemplo.
COLMAR LA LAGUNA DE DATOS
Este entorno nuevo y en rápida evolución exige un enfoque sofisticado de la gestión de riesgos, optimizado mediante big data y análisis predictivo. Los datos deben integrarse y consolidarse en los marcos de ERM y captar todo el espectro de riesgos, incluida la información sobre riesgos de terceros y proveedores: su huella de ciberseguridad, planes de recuperación ante desastres y certificaciones de coberturas de seguros. Esta información debe combinarse con los datos de gestión de riesgos, seguros y reclamaciones de las propias empresas, y vincularse a las actividades de aseguramiento, auditoría interna y objetivos corporativos. Todo ello debe triangularse en un mapa de calor o cuadro de mandos que ayude a correlacionar los impactos y visualizar los riesgos estratégicos de la empresa. Las ventajas son triples, pues penetran en todos los niveles de la empresa: estratégica, operativa y situacionalmente.
VENTAJA DE TRES NIVELES
A nivel estratégico, el beneficio se dejará sentir en las capacidades cognitivas y en técnicas como la modelización y la simulación de riesgos. Esto ayudará a las empresas a comprender el impacto de sus decisiones estratégicas y a identificar la intersección más óptima del riesgo en relación con el apetito de riesgo de una empresa. Tomemos como ejemplo las fusiones y adquisiciones. Si se superponen los indicadores de valor -quizá estén en las capacidades de fabricación, las entregas eficientes en el tiempo, los beneficios logísticos, el aumento de la propiedad intelectual- a los riesgos probables, se obtendrán proyecciones más precisas del perfil de riesgo en relación con el valor de la fusión o adquisición. Y entonces podrán tomarse decisiones más informadas en torno a los planes de mitigación. A nivel operativo, un sistema de análisis predictivo y de datos ayudará a automatizar los flujos de trabajo relacionados con áreas de alto volumen y bajo coste. Tomemos como ejemplo las reclamaciones. El análisis predictivo determinará el punto más temprano de un posible siniestro, su probable gravedad y si es probable que se produzcan siniestros similares. ¿Necesita atención inmediata o puedo automatizar el seguimiento? En el nivel situacional, los datos ayudarán a priorizar las cargas de trabajo actuales, centrando los recursos en áreas apremiantes. Vinculado al nivel operativo, el análisis predictivo ayudará a evaluar un incidente, y a determinar qué proporción del mismo requiere apoyo operativo o no. Pero hay retos. Debido a la variedad, el volumen y la velocidad de numerosos puntos de datos en silos; las empresas luchan con la ingesta de datos, junto con su calidad y coherencia. Estos retos se transmiten en cascada a los gestores de riesgos, que a su vez tienen dificultades para extrapolar el significado, el tipo de significado que ayudaría a la toma de decisiones estratégica, operativa y situacionalmente. Aquí es donde Riskonnect puede ayudar a las empresas. Hemos ayudado a numerosos clientes a conectar silos, reuniendo puntos de datos sobre empleados, clientes, activos (maquinaria, edificios), hasta políticas y procedimientos de seguros, flujos de trabajo, informes de auditoría y análisis de las causas raíz, de forma que si se produce un incidente, el riesgo pueda correlacionarse para obtener análisis significativos. Nuestro objetivo es ayudar a colmar las lagunas de datos y ofrecer una visión unificada en toda la empresa y más allá.
Publicado originalmente en https://www.strategic-risk-europe.com/