El análisis de datos para una gestión de riesgos optimizada en la industria energética

El análisis de datos para una gestión de riesgos optimizada en la industria energética

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La información que ocultan los datos operativos y financieros de una compañía es cada vez más valiosa. El análisis de datos, unido al conocimiento y a la experiencia de la organización, juega un papel clave en la transferencia de riesgos de la industria energética. Pero, ¿cómo transformar esta información en mejores decisiones para la compañía?

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Tradicionalmente, la industria energética ha venido afrontando los riesgos de forma individual. Es decir, teniendo en cuenta cada tipo de cobertura de forma independiente. Esta visión, sin embargo, no tiene en cuenta la naturaleza compleja del riesgo. Además de este enfoque, las compañías energéticas se encuentran a menudo con multitud de pólizas en diferentes países y con diferentes características. Esta complejidad dificulta la toma de decisiones y puede llevar a subestimar el valor real de las pólizas contratadas.
 

Una visión diferente del gasto en gestión de riesgos en la industria energética

¿Cómo poner orden en este enfoque? “Un buen lugar para empezar es dibujar una representación común de la estructura de seguros que contrata la organización”, señala Andy Smyth, Senior Partner de la división de soluciones de riesgo de Willis Towers Watson en Londres, en el Energy Market Review 2019. Esta representación es, habitualmente, un gráfico de barras en el que se recoge el importe empleado en cada cobertura.

Esta representación del gasto es útil para entender, precisamente, qué parte del presupuesto se utiliza en cada producto asegurador al que se transfieren los riesgos de la compañía. Sin embargo, es menos útil para medir la protección real de la organización en tiempos de estrés. Para ello, se puede tener en cuenta otros tipos de análisis que reflejen el riesgo al que puede llegar a ser expuesta la organización y el coste esperado. Esta representación contribuye a tomar decisiones que busquen reducir la exposición al riesgo y el coste anual de transferirlo.

Cada vez más compañías apuestan por aplicar técnicas de análisis de datos con la información de la industria energética, generando un conocimiento más profundo del complejo panorama del riesgo”

La combinación de este conocimiento, los datos reales de la compañía y las técnicas modernas de análisis puede contribuir a que la compañía conozca mejor los retos a los que se enfrenta. Esta visión holística difiere mucho de los análisis aislados que se han venido haciendo de forma tradicional. Y es que este enfoque permite descubrir dónde se concentra más el riesgo, así como los puntos débiles de las políticas de transferencia de riesgos de la organización.

Así, cada vez más compañías apuestan por aplicar técnicas de análisis de datos con la información de la industria energética. Esto contribuye a generar un conocimiento más profundo del complejo panorama del riesgo, reducir la volatilidad del negocio y diseñar estrategias alternativas.
 

El análisis de datos en la gestión de riesgos

Reducir la volatilidad y mejorar la estrategia de transferencia de riesgos de una organización se resumen en una sola palabra: eficiencia. Aplicando el análisis de datos a la gestión de riesgos, las compañías energéticas pueden reducir su gasto anual y, al mismo tiempo, mitigar el riesgo. Para Andy Smyth, esta optimización se debe basar en tres premisas: gastar en seguros solo aquello que sea necesario, proteger la compañía frente a los riesgos a los que está expuesta y alcanzar una optimización del 30% en los costes.

¿Y cómo lograr esto mediante el análisis de datos? Según el experto en riesgo de Willis Towers Watson, la metodología de optimización consta de seis pasos bien diferenciados.

Las empresas que apuesten por este enfoque analítico podrán enfocarse en la cartera global de riesgos en lugar de en los tipos individuales, ahorrar dinero mediante la optimización o mejorar el gobierno corporativo”

  1. Establecer las métricas para los riesgos asegurables.
  2. Definir los perfiles de riesgo y los costes de las pólizas en uso.
  3. Identificar las alternativas que podrían optimizar dichos perfiles.
  4. Definir la tolerancia al riesgo asegurable.
  5. Diseñar programas de seguros optimizados.
  6. Ajustar dichos programas según vaya cambiando el perfil de riesgo de la organización.

 
 

Formar alternativas de transferencia del riesgo

Además de impulsar la optimización de las estrategias de gestión de riesgo más tradicionales, el uso del análisis de datos puede generar formar alternativas de transferencia del riesgo.

  • Soluciones a medida. El análisis de datos ayuda a comprender mejor el riesgo y su variabilidad, así como las exposiciones que, a priori, no parecen asegurables. Esto permite desarrollar coberturas y soluciones a medida para las compañías energéticas.
  • Auditoría de la toma de decisiones. Utilizar un enfoque analítico permite auditar la toma de decisiones sobre riesgos financieros. Al tener en cuenta la eficiencia del programa asegurador en uso y las posibles alternativas, los responsables de la compañía pueden probar que han seguido un método objetivo y sólido que tiene en cuenta todas las variables antes de tomar una decisión.

“En términos generales, las empresas que apuesten por este enfoque analítico podrán cambiar el debate en torno al riesgo, enfocarse en la cartera global de riesgos en lugar de en los tipos individuales, destacar el mayor valor de transferir correctamente el riesgo frente al de la tolerancia al riesgo, ahorrar dinero mediante la optimización y mejorar el gobierno corporativo”, concluye Andy Smyth.
 

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