EXPERTISE E IT ("...il modello IBM per una più effeciente gestione del rischio nelle assicurazioni") - dichiarazioni di A. Pampanin GBS

Nonostante l'interesse del comparto Insurance verso la tematica Risk Management, c'è ancora molto da fare. A confermare la tesi una survey realizzata dalla stessa IBM su un panel internazionale di oltre 80 Top Executive del settore, che ha evidenziato una "scarsa efficacia nel raggiungimento dello scopo principe dei sistemi di Enterprise Risk Management, ovvero la creazione di valore per l'azienda". Cosa è dunque necessario fare per colmare questo gap e rendere davvero efficiente la tecnologia in campo gestione del rischio? Andrea Pampanin, associate partner insurance IBM Global Business Services Italy, risponde descrivendo gli step necessari per disegnare e realizzare un corretto e proficuo sistema di ERM: "L'attenzione deve concentrarsi, a livello organizzativo, su una chiara attribuzione di compiti e responsabilità, e a livello operativo, sulla costruzione di un framework semplice, user-friendly, e integrato, che consenta agli operatori di lavorare con la massima rapidità e ottenere il massimo profitto". Un sistema, dunque, in grado di garantire una gestione centralizzata delle informazioni sul rischio, flessibilità e scalabilità delle soluzioni di data mining e reporting per soddisfare rischieste di tempestività, quantità e sintesi delle informazioni e per aumentare le comunicazioni al mercato e alla comunità. Skill definiti per una corretta gestione del rischio Per gestire al meglio vecchi e nuovi rischi che si presentano sullo scenario assicurativo sono necessarie anche competenze che, secondo IBM, riguardano soprattutto prodotti assicurativi e finanziari, skill che hanno a che fare prevalentemente con la compliance e con l'analisi dei processi, ovvero funzioni di Internai Auditing esperte in tema adeguamento normativo. E, ovviamente, tecnologie abilitanti, quali, secondo Pampanin: "motori di calcolo, utili ad assicurare un coinvolgimento efficace ed efficiente di attuari e risk manager, che garantiscano la presenza di librerie complete di forme tecniche, algoritmi e scenari per ridurre l'effort di installazione e parametrizzazione, oltre naturalmente, a ottimizzare le performance, per abilitare la gestione dei volumi di dati richiesti dall'analisi quantitativa nei tempi e con le frequenze di calcolo richieste. Tuttavia, un innovativo motore di calcolo non è sufficiente se si punta a un'ottima gestione del rischio. Bisogna puntare anche su Insurance Business Model e un Data Mart per minimizzare le fasi di analisi e deployment, su una data warehouse open e indipendente, ma in grado di integrarsi perfettamente con i sistemi preesistenti ai minimi costi". Oltre, naturalmente, a un sistema di Business Intelligence che fornisca in real time report e analisi dei dati a tutti gli ambienti della compagnia. Perché la normativa in termini di gestione del rischio, conclude Pampanin, "impatterà significativamente tutte le dimensioni della compagnia: modelli, processi e organizzazione, risorse umane, sistemi, prodotti e investimenti".