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1 | Aceleradores de la era digital para transformar el negocio asegurador

Aceleradores de la era digital para transformar el negocio asegurador


Presentación del informe

En el emocionante panorama actual en el que los consumidores son los protagonistas del negocio y controlan las relaciones comerciales, las empresas están experimentando una presión de cambio sin precedentes para diferenciar la oferta y evitar la comoditización de sus productos.

Entre los sectores más conscientes y afectados por este nuevo paradigma se encuentra el asegurador, en el que la aparición de nuevos players (insurtechs o incluso empresas de otros sectores como Tesla, que ha lanzado un seguro de automóvil vitalicio para sus coches vendidos en Asia); las nuevas formas de establecer relaciones comerciales con clientes (smartcontracts, microseguros, economía colaborativa, etc); los cambios normativos (GDPR, Solvencia 2, MIFID2 o IDD), la guerra de precios y la diversidad de productos empujada por las nuevas tecnologías, están obligando al sector a reinventarse.

En Minsait, nos involucramos de manera directa en esta transformación trabajando mano a mano con las principales empresas del sector asegurador. Colaboramos con nuestros clientes alineando su operativa a los nuevos requerimientos de negocio y expectativas de sus clientes. Adicionalmente, como partners de los principales proveedores de soluciones y servicios digitales, podemos adelantar a nuestros clientes las tendencias que serán determinantes en la transformación de las aseguradoras.

En el presente estudio recogemos la experiencia y opiniones de diferentes expertos, tanto del sector asegurador como de diversas disciplinas tecnológicas. Con él, queremos compartir nuestra visión acerca de las 5 claves y tendencias que deben ser consideradas por las aseguradoras para la explotación y evolución de su backoffice, entendido como factor determinante para transformar, no solo sus operaciones, sino también sus modelos de negocio.


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Resumen ejecutivo

Bibliografía

Nuestra visión

Contexto

Conclusiones


01. Resumen ejecutivo

Esta disrupción tecnológica afecta de forma notable a la operativa del sector asegurador, tradicionalmente caracterizada por las rígidas condiciones contractuales, el lenguaje técnico y la burocracia asociada al ciclo de vida de productos de largo recorrido en base a los cuales se construyeron sus sistemas TI.

En este camino de innovación /disrupción del sector, será decisiva la correcta selección de qué tecnologías adoptar y cómo y cuándo implantarlas. Para ello, desde Minsait consideramos que existen 5 pilares fundamentales en base a los cuales debe girar la transformación de las aseguradoras:

• Crear nuevos modelos de negocio desde el empleo de nuevos dispositivos y tecnologías hasta colaboraciones con terceros facilitadas por elementos de soporte como plataformas, redes verificadas (blockchain), etc.

• Evolucionar hacia un modelo de Open IT que soporte estos nuevos modelos de negocio y permita evolucionar el legacy, gracias a microservicios, apificación y la orientación a modelos cloud públicos, privados e híbridos.

• Gestionar el dato de forma integral en todo el ecosistema de aplicaciones, teniendo en cuenta la naturaleza cross de los datos como un activo continuo en toda la cadena de valor.

• Robotizar los procesos desde la recogida de fuentes de datos externas e internas necesarias para los procesos de negocio hasta el control y monitorización de los mismos, simplificando la integración entre sistemas, mejorando la eficiencia y calidad y reduciendo costes desde el back hasta el front.

• Acompañar la transformación con nuevas formas de trabajo combinando las metodologías Agiles y operaciones LEAN con la especialización, la transformación y la eficiencia desde un Centro de Excelencia (CoE).

La aplicación de estos 5 pilares a la operativa de las aseguradoras contribuirá a mitigar el riesgo operativo, conseguir mejoras relevantes a lo largo de toda la cadena de valor, aumentar la calidad, la productividad y acelerar el negocio para lograr que las operaciones se conviertan en una ventaja competitiva.

La disrupción tecnológica está impactando profundamente en las operaciones de las empresas, habiendo pasado la tecnología de ser un habilitador de la operativa a ser la base sobre la que crear negocio


02. Contexto

La rápida transformación que están viviendo las industrias y un cambio general en la manera de relacionarse con los clientes está impulsando la rápida adopción de nuevas tecnologías por todos los sectores de actividad.

Términos como Robotic Process Automation (RPA), Master Data Management (MDM) o Natural Language Processing (NLP), todavía incipientes en algunas organizaciones, serán los cimientos sobre la que se construirán no solo sus operaciones sino también sus modelos de negocio. Un ejemplo de ello es la tecnología blockchain, creada en su inicio para dar sustento a las criptomonedas pero sobre la que, a día de hoy, se están testando diversos casos de uso para dar lugar a futuros modelos de negocio (identidad digital, trazabilidad de la cadena de suministro, etc.).

Esta disrupción tecnológica está afectando también a la industria del seguro, donde la rápida expansión del IoT, los cada vez más viables vehículos sin conductor o el aumento en inversión en Insurtechs (que pueden reinventar constantemente su propuesta de valor para fases específicas de la cadena de valor sin el peso de sistemas legado) fomentan el desarrollo veloz de nuevos productos y servicios por parte de nuevos competidores.

Todo ello pone cada vez más presión sobre el sector, tradicionalmente caracterizado por las rígidas condiciones contractuales, el lenguaje técnico y la burocracia asociada al ciclo de vida de productos de largo recorrido en base a los cuales se construyeron sus sistemas TI.

Por tanto, estos impactos externos (clientes, competencia y regulación) e internos (complejidad de sistemas y procesos) obligan al sector a replantearse la estructura de sus operaciones a lo largo de su cadena de valor.

Sin embargo, la evolución de las operaciones no puede consistir en desarrollar o adoptar todas las tecnologías

que surjan en este camino de la innovación/ disrupción, y los Business Cases basados en variables tradicionales no siempre son válidos como drivers de decisión (por ejemplo, en el caso de la innovación).

Por tanto, es necesario un periodo de reflexión previo a la toma de decisiones que no solo afectarán a las operaciones, sino a la estrategia global de la compañía, pudiendo ser incluso necesaria la convivencia con sistemas legacy.

En ese sentido, hacerse las preguntas necesarias sobre qué tecnologías, cómo y cuándo implantarlas resultará decisivo para adaptarse al nuevo entorno competitivo.

Las operaciones estan siendo impactadas de manera profunda por la utilización, cada vez mas rápida, de tecnología en el negocio, tanto nuevo como tradicional


03. Nuestra visión

Las aseguradoras se enfrentan al reto de adaptar toda su operativa para alinearla a los requisitos regulatorios y a un entorno digital que implica trabajar con un nuevo paradigma de costes y tiempos, desarrollar nuevos productos con modelos diferentes de calibración del riesgo y adoptar nuevos modelos de negocio.

Para tener éxito en la transformación de las operaciones en este nuevo entorno consideramos 5 aceleradores fundamentales (building blocks), con el objeto de mitigar el riesgo operativo, aumentar la calidad y la productividad y acelerar el negocio para lograr que las operaciones se conviertan en una ventaja competitiva.

Para tener éxito en la transformación de las operaciones en este nuevo entorno, consideramos que existen 5 aceleradores

Visión estratégica de Minsait

Nuevos modelos de

negocioOpen IT

Gestión integral del

dato

Robotización de procesos

Transformación de los modelos

de trabajo

Retos

Apalancados en modelos de coinversión y la creación de plataformas de colaboración

Basada en microservicios y la apificación para los diferentes modelos de cloud (pública, privada e híbrida)

Data driven organization donde el dato es un asset continuo a lo largo de la cadena de valor

De la automatización en la recogida del dato a la optimización operativa desde back hasta front

Cambiando la forma de trabajar para dar respuesta a la transformación operativa

Aspectos Clave

Pasar de la competición entre tradicional e insurtech a una visión de coopetition

Arquitecturas escalables para dar respuesta a cambios en la demanda sin sobredimensionar la estructura

Establecer una Política de Gestión del Dato que cubra su calidad, su transversalidad y el cumplimiento de la ley

Incorporar los RPAs como una “digital workforce” desde su descubrimiento hasta su operación

Combinando las metodologías Agiles, LEAN y especialización, gestionada desde un Centro de Excelencia (CoE)

5 Building Blocks para acelerar la transformación del sector asegurador


El sector asegurador debe adaptar su operativa para orientarla hacia un nuevo modelo de consumo: facilidad de acceso a la compra, sencillez conceptual e inmediatez.

En este sentido, por un lado, las aseguradoras tradicionales cada vez se focalizan más en potenciar sus áreas de innovación para evolucionar sus modelos de negocio actuales, así como para explorar oportunidades fuera de su negocio core.

En el otro lado, el fenómeno InsurTech se encuentra relativamente cómodo en el presente ecosistema por no estar sometido a las limitaciones de legacy, costes y ritmos de innovación. Esto les permite aspirar a desintermediar el negocio tradicional o capturar alguna fase de la cadena de valor, apropiándose del valor aportado a los clientes.

Este choque de visiones está empezando a tener lugar en diferentes canales, especialmente en el de corredores donde diversas start-up han empezado a absorber parte del canal mediado. En el caso de que tengan éxito en su objetivo, las aseguradoras tradicionales se verían impactadas en la reducción de su margen de negociación, viéndose obligadas a optimizar sus ratios de adquisición y administración.

Sin embargo, esta amenaza de desintermediación encuentra en la legislación del sector su principal barrera (y salvaguarda para las aseguradoras tradicionales).Por ejemplo, la compartición de datos está actualmente limitada por la LOPD (Ley Orgánica de Protección de Datos) – i.e. el canal bancaseguros no puede tener acceso a la ficha cliente del banco y en caso de requerir compartir información lo tienen que hacer compartiendo ficheros anonimizados y análisis.

Ante la limitación regulatoria existente (con previsión de incrementarse) se prevé un escenario de convivencia entre aseguradoras tradicionales e Insurtech. Esta colaboración está teniendo lugar gracias a modelos de coinnovación (Venture Capital, As a Service) y la generación de nuevas plataformas colaborativas.

Modelos de co-innovación

Las compañías aseguradoras están implantando observatorios de tendencias para mantener el pulso de la innovación y transformación, siendo las alianzas con compañías de Venture Capital aceleradoras cada vez más frecuentes para innovar en nuevos modelos de negocio.

Otro modelo de co-innovación, empleado con éxito por parte de Minsait, es el desarrollo de alianzas estratégicas entre aseguradoras y consultoras. Este modelo de colaboración se realiza a través de una inversión compartida por la que exploran nuevos modelos de negocio que les permita crecer de manera conjunta.

Un acelerador de este modelo de co-innovación es la utilización de un Equipo Experto trabajando en entornos de experimentación en la nube basados en tecnologías disruptivas y Open Source, que sumado al conocimiento del negocio por parte de las aseguradoras, nos permite focalizarnos en pruebas de valor y pilotos, sin preocuparnos de la parte tecnológica.

Estas modalidades “Sandbox As A Service” se han probado con éxito en diferentes entidades obteniendo soluciones pilotadas y entregadas en tiempos muy reducidos.

Nuevos modelos de negocio

Componentes del Sandbox as a Service

Equipo experto Tecnologías disruptivas

Entornos de experimentación

Sandbox as a Service pone a disposición del cliente capacidades, activos, plataformas, visión y experiencia, que se pueden ir aplicando en modo Plug & Play en base a las necesidades específicas del cliente

+ +


Nuevas plataformas

Hoy en día todas las organizaciones quieren participar, e incluso liderar, la creación de nuevos modelos de negocio con nuevos soportes que estarán gobernados con sus operaciones.

Sin embargo, este ejercicio pondrá a prueba la flexibilidad de las organizaciones. Una flexibilidad especialmente limitada en entornos donde normativa y datos pueden ser sensibles, lo que implica balancear la rigidez de los legacy con los criterios impuestos por las nuevas tecnologías.

Para alcanzar ese equilibrio, se deberán crear entornos controlados y colaborativos para pilotar nuevos modelos de negocio.

En ese sentido, la integración en plataformas digitales de servicios multisectoriales, el apalancamiento en Blockchain y la generación de nuevos productos presenta un amplio abanico de posibilidades.

Blockchain

Blockchain abre la puerta a un nuevo plano de relación y colaboración entre las entidades aseguradoras, donde se plantean nuevos escenarios con nuevos actores, dando paso a un nuevo marco de Coopetition en el que las operadoras dejan de competir para cooperar, por ejemplo, a través de compartir información sobre morosidad, fraude, etc.

Blockchain será la palanca para generar esa colaboración entre antiguos competidores y otros nuevos agentes con los que anteriormente no existía un planteamiento colaborativo debido a las fricciones existentes tanto de negocio como operacionales.

Un claro ejemplo es Alastria: un consorcio Cross-sector a nivel nacional, que se crea con objeto de empezar a analizar e investigar de forma conjunta todos los aspectos relativos al blockchain dando respuesta del status quo en este contexto.

Como fruto de este panorama de coopetition están apareciendo nuevos modelos de seguro como los Smart Contracts que permiten, por ejemplo, compensar automáticamente el retraso/ cancelación de un vuelo, sin necesidad de reclamación.

Plataformas de servicios multisectoriales

El papel de las aseguradoras encuentra una nueva vía complementaria a su negocio tradicional en las plataformas digitales de servicios personalizados, en las que pueden conectarse con empresas de diferentes industrias para ofrecer productos de manera conjunta.

Estas plataformas permiten desarrollar nuevos modelos de colaboración entre empresas de diversos sectores impensables hasta hace pocos años, por ejemplo, permitiendo a los clientes contratar un seguro de viaje con puntos de aerolíneas. Así, cualquier industria puede impulsar la venta de seguros o convertirse en un nuevo distribuidor.


Los microservicios permiten, en aquellos procesos atomizables, crear servicios o componentes de forma fragmentada con menor coste que en una arquitectura más monolítica, y evita así afectar a todo el transaccional con cada cambio en negocio.

Las arquitecturas de microservicios consiguen ganar eficiencia al admitir la reutilización de componentes comunes de un proceso a otro, invirtiendo tiempo en desarrollar únicamente los específicos del ramo o del producto, así como segmentar en servicios core de aquellos que son externalizables, una fragmentación impensable en una arquitectura más tradicional.

Sin embargo, debe considerarse que un correcto planteamiento del modelo de microservicios requiere una oficina de gobierno que, gracias al control del catálogo de componentes (en el que se define para cada uno de ellos la información técnica y alcance a nivel de negocio), garantice un modelo de escalado en el que no se perviertan los componentes con su reutilización, y se responda con cada desarrollo a una estrategia de evolución de la arquitectura según los requerimientos de cada área de negocio de la aseguradora.

Más allá de permitir la adaptación ágil a las demandas de negocio y la trasparencia en el plano técnico, este patrón de diseño de software en componentes o servicios facilita además el cumplimiento normativo (por ejemplo PSD2), gracias a la Apificación.

Es un nuevo paradigma que permite exponer servicios para ser consumidos por actores externos, pudiendo establecer el modelo de consumo de lo que cada aseguradora quiera compartir, y securizar y gestionar lo que se consume y lo que no.

Por ejemplo, estableciendo restricciones de uso, planteando diferentes cotizaciones y contratos en función de los datos consumidos por los diferentes actores, etc.

La apificación, que es algo relativamente sencillo y responde (o debe responder) a una estandarización, es además un modelo más eficiente que los tradicionales porque permite eliminar manualidades en la transmisión de información (datos) entre las organizaciones, contribuyendo a facilitar la operativa en todas las fases de la cadena de valor.

A pesar de ser una exigencia en algunos entornos para poder compartir los datos y hacerlos públicos, la apificación presenta problemas cuando existe una arquitectura rígida que no permita escalar en determinadas situaciones, pudiendo llegar a colapsarse los sistemas ante determinado volumen de peticiones.

El core de negocio no debe resentirse por haber apificado los sistemas. Se debe encontrar un punto de entendimiento o convivencia de los sistemas legacy con los nuevos modelos, permitiendo mantener un nivel de servicio adecuado a los clientes desde el backend tradicional a la vez que se ponen en servicio nuevos modelos.

En este sentido, un modelo de arquitectura cloud permite escalar en los momentos de mayor demanda sin necesidad de sobredimensionar la infraestructura de las aseguradoras.

Más allá de la escalabilidad, frente a un modelo On Premise donde cualquier cambio (por ejemplo, la adaptación a GDPR) debe asumirse desde la propia aseguradora, el modelo en la nube presenta la ventaja de que puede delegarse esta adaptación en los terceros que almacenan sus datos, evitando emplear a grandes equipos de desarrolladores en lugar de enfocar sus recursos a negocio.

Open IT

El replanteamiento del modelo de negocio de las aseguradoras requiere la evolución hacia arquitecturas menos estancas y monolíticas para sustentarlo. Para ello, una arquitectura backend basada en microservicios (como evolución natural de la organización en servicios) es una alternativa ágil y escalable


Mayor agilidad en la adaptación a cambios de negocio

Menor coste en la creación de nuevos servicios

Mayor eficiencia reutulizando componentes de un proceso a otro

Gestión desde una Oficina de Gobierno para:

• Garantizar el escalado

• Responder a los requisitos de negocio

Mayor agilidad en la adaptación a cambios de negocio

Menor coste en la creación de nuevos servicios

Mayor eficiencia reutulizando componentesdeun proceso a otro

Mantenimiento del nivel de servicio a clientes desde el backend tradicional independientemente del volumen de peticiones

Mayor escalabilidad en momentos de mayor demanda

Mayor adaptabilidad a cambios de negocio

Menor coste en infraestructura

Ejecución de cada aplicación en la plataforma óptima para ello (On Premise, cloud pública o cloud privada) en función de la regulación vigente, el coste y la criticidad para el negocio

Ventajas

Consideraciones

Aunque el cloud sea una oportunidad para reducir los elevados gastos en infraestructura de las aseguradoras, al ser un sector enormemente regulado, la seguridad jurídica de la información es un factor crítico. Por ejemplo, en algunos casos la normativa propia de cada país regula la localización geográfica de los data centers.

A pesar de ello, los servicios en la nube se están convirtiendo en una parte integral de todas las estrategias de TI. Así, según Forbes1 más del 60% de la inversión en infraestructura TI en 2018 está basada en la nube, y los beneficios del mercado global de Cloud crecerán un 17% anual (CAC) hasta 2020), siendo la estrategia multicloud y de cloud híbrida común para muchas empresas. Así, el uso de la cloud híbrida se ha multiplicado por 3 en el último año, y ya es la preferencia del 73% de las aseguradoras, frente al 18% de cloud privada y 9% de cloud pública2.

Los centros de datos On Premise seguirán formando parte de la TI de las empresas, pero serán las necesidades de las aplicaciones y las demandas de los negocios las que marcarán donde se ejecutarán las cargas de trabajo.

Por tanto, se debe definir una estrategia flexible que permita encajar lo mejor de ambos mundos en el momento adecuado, enfocada a cubrir las necesidades de las aplicaciones y dar una respuesta ágil a los requerimientos del negocio, proporcionando a cada aplicación la plataforma óptima para su ejecución; simplificando la provisión de la misma y proporcionando las capacidades de elasticidad inherentes al modelo cloud. A la hora de decidir qué parte se aloja en una nube pública y cuál en una privada, la reflexión ya no radica en si las aplicaciones y servicios que dan soporte al negocio pueden o deben ejecutarse en un modelo cloud, sino como establecer donde tienen que ejecutarse dichas aplicaciones y servicios.

Principios de evolución de ecosistemas tradicionales hacia nuevos modelos de Arquitectura Open IT

(1) Forbes. Roundup of Cloud Computing Forecasts, 2017 [online], April 2017https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2017/04/29/roundup-of-cloud-computing-forecasts-2017/#4450775d31e8 [Consultada: 20/2/2018]

(2) Forbes. 2017 State of Cloud Adoption and Security. [online], April 2017 https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2017/04/23/2017-state-of-cloud-adoption-and-security/#b0fa29618483 [Consultada: 20/2/2018]

Microservicios Apificación Cloudificación


Algunos de los criterios a tener en consideración:

• Seguridad. Atendiendo al tipo de información que se gestiona desde las aplicaciones.

• Coste. Asociado a los esfuerzos de evolucionar hacia un modelo híbrido tanto desde la operación como en el proceso de migración.

• Compliance/regulación. Atendiendo a la necesidad de asegurar el cumplimiento con las regulaciones y normativas establecidas.

• Gestión de la cloud. En base a las herramientas utilizadas para la gestión de la cloud.

• Soporte a entornos legacy. Considerando las plataformas soportadas por las aplicaciones.

• Comunicaciones. Mecanismos existentes para conectarse a la nube.

En base a estos criterios y a aquellos específicos del ámbito de cada aseguradora, podrá determinarse dónde deben ejecutarse las diferentes cargas de trabajo:

• Aplicaciones/servicios, que dada su naturaleza (entornos legacy), criticidad para el negocio (por tratarse de las aplicaciones core del mismo) o por requisitos regulatorios, se ejecutarán en un entorno controlado On Premise, asegurando los niveles de disponibilidad y contingencia necesarios.

• Aplicaciones/servicios, que, por el tipo de aplicación, no tienen requerimientos específicos para ejecutarse en un entorno On Premise, por lo cual podrán ejecutarse en un entorno cloud público o privado, o bien nuevas aplicaciones que pueden

aprovecharse de la agilidad y elasticidad que ofrece un modelo cloud para un rápido desarrollo y despliegue.

El objetivo es que las aplicaciones, que evolucionan y cambian en cuanto a su nivel de criticidad para el negocio, residan donde mejor se satisfagan las necesidades de la aseguradora, minimizando el riesgo y garantizando los niveles de continuidad y de legislación/regulación exigidos. Desde una óptica organizativa es importante adaptar la compañía a un modelo bimodal de prestación de servicios que requiere:

• Adaptarse para la nueva gestión y operación de servicios Cloud.

• Mantener los sistemas críticos que seguirán operándose como actualmente en el entorno tradicional.

En este sentido, el mayor beneficio del modelo de nube híbrida es el poder acceder a la solución más adecuada para cada una de las aplicaciones, entre las diferentes plataformas que forman el entorno híbrido, pudiendo cambiar esa asignación a lo largo del tiempo. Además, aporta los beneficios generales de un entorno cloud: agilidad, elasticidad, mejor ajuste de las necesidades de recursos de las aplicaciones, etc.

La ejecución de este planteamiento de transformación del ecosistema de TI actual hacia un contexto basado en nuevos modelos de arquitectura, con un enfoque de exposición de servicios que permita optimizar la operativa y generar nuevos modelos de negocio, requiere una estrategia TI completa con visión de negocio, por lo que debe partir de un Plan Director y de Sistemas que dirija la transformación y evolución de los sistemas.

Roadmap de evolución de ecosistemas tradicionales hacia nuevos modelos de Arquitectura IT

Continua Evolución IT Engagement

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IT Workshop 1

Entendimiento Modelo y Procesos

de Negocio2

Análisis Modelo As-Is

Arquitectura IT3

Evaluación Mapa de Sistemas

Segmentación Mapa de Sistemas

Valoración Impacto Negocio / IT

Definición modelo To-Be Arquitectura IT

Elaboración del Plan de Transformación IT

Modelos Híbridos

Open Business

Open ITAPI

Micro Servicios

DataHub

DevOps

Acompañamiento

Ejecución POC de Transformación

Validación Impacto POC (IT)

Formación y Capacitación

Entendimiento Modelo y Procesos

de Negocio4

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Dicha transversalidad presenta grandes oportunidades tanto a nivel negocio como operativo, que, hasta el momento, parecen estar limitadas por una cultura de trabajo en silos de las diferentes unidades.

Si se pusiera en valor la información capturada en el “on boarding” y los procesos de atención en diferentes canales, mejoraría la calidad percibida por los clientes y permitiría impulsar el negocio cross-selling/up-selling “inteligente” en dichos procesos.

Una de las palancas para ayudar a desbloquear esta limitación en la captación y uso de información consiste en disponer de una política integral del dato a nivel compañía que cubra (designando a responsables

concretos ya sea personas o unidades) las principales funciones necesarias de calidad, regulación y transversalidad.

Entre las ventajas de la gestión del dato destacan:

• La democratización del dato que permita una explotación más sencilla del mismo

• La dotación de capacidad para hacer “data discovery”

• La posibilitación de la “activación” de la información

Gestión integral del dato

Las aseguradoras, especialmente las más tradicionales por su amplia trayectoria en el mercado, disponen de un universo casi infinito de datos que se encuentran distribuidos a lo largo de toda la cadena de valor en todo su ecosistema de aplicaciones

Política de Gestión del dato

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Dimensiones que debe englobar una Política de Gestión integral del dato

Regulación Transversalidad

Calidad del dato


Calidad

Uno de los problemas históricos del mundo asegurador ha sido la “calidad del dato” debido a su alto nivel de mediación, que implica un control más limitado de los datos, especialmente en la introducción de los mismos.

En ese sentido, los procesos de normalización y depuración de la información apalancada en sistemas de captación resultan mejores prácticas en el mercado. Un ejemplo de ello es la digitalización de documentos identificativos en los procesos de onboarding de clientes.

A nivel sistemas, las soluciones de MDM son cada vez más demandadas a la hora de definir una gestión del dato transversal a la compañía y permitir un uso incremental, teniendo en cuenta tanto la planificación de cómo implementarla como las herramientas necesarias para explotarla.

Esta unificación y transversalización del dato, a través de MDM, facilita la explotación avanzada de datos a través del BigData. Esta explotación abre un mundo de posibilidades a la inteligencia de cliente que aportaría un CRM, como “utilizador” de la información.

Por ejemplo, Salesforce e IBM Watson han creado mecanismos por los cuales una aseguradora envía comunicaciones a clientes ante eventos para prevenir siniestros (enviando notificaciones de, por ejemplo, situaciones climatológicas extremas con precisión con el objetivo de prevenir daños materiales y personales)

Todo el tratamiento de la calidad del dato, tanto de sistemas de captación como en MDM y BigData, requiere de una inversión considerable.

Antes de iniciar un proceso de inversión, especialmente en el caso de aseguradoras de menor tamaño, es fundamental desarrollar un ejercicio previo de visión estratégica y priorización de iniciativas de calidad del dato, con el objetivo de evitar grandes inversiones desconociendo el potencial impacto generado o la metodología correcta para su explotación.

Transversalidad

La implantación de un MDM como fuente única de dato o la simplificación de los sistemas de almacenamiento de datos no tendrían efecto sobre la gestión del dato si no fuera por la existencia de un equipo transversal que vele

(3)GDPR Portal [online]. https://www.eugdpr.org [Consultada: 9/3/2018]


por la correcta definición del significado de cada variable para el negocio, incluyendo las implicaciones existentes en cada ramo.

En ese sentido, la principal preocupación de las aseguradoras reside en disponer de un gobierno integral del dato. Esto implica no solo disponer de los perfiles adecuados para la gestión del dato sino también el establecimiento de roles y funciones definidas para realizar dicha gestión permitiendo:

• Potenciar el rol del CDO (Chief Data Officer), en el aseguramiento de la calidad de los datos.

• Apoyar al DPO (Data Protection Officer) en garantizar el cumplimiento de la ley.

• Disponer de un gobierno analítico que vele por la gestión homogénea y transversal del dato, además de ser observatorio de lo que sucede fuera de la compañía.

Para estos nuevos roles y funciones, la accesibilidad y esponsorización a nivel dirección será un factor fundamental para poder ejecutar su cometido.

No es importante si estas funciones se ejercen de forma centralizada o federada. Lo importante es que exista un canal de comunicación compartido y que éste sea efectivo y con autonomía en las áreas en que se integra.

Regulación

El entendimiento y mejora de los datos supone un gran coste para las entidades, especialmente ante el marco regulatorio actual.

Normativas como Solvencia II establecen una serie de criterios de la calidad del dato, que la propia Dirección General de Seguros y Fondos de Pensiones está validando a través de mistery shopping de los Data Marts y de la trazabilidad de la información.

Además, a partir de mayo de 2018, la llegada de la normativa GDPR exige disponer de un modelo de gobierno del dato totalmente transparente3.

Esto obliga a las aseguradoras a contar con equipos especializados en legislación del dato, cuyo incumplimiento puede comportar multas de hasta un 10% de la facturación total de la aseguradora.

Por tanto, una establecer una Política de Gestión del Dato que considere la calidad, transversalidad y requisitos regulatorios de los mismos es fundamental para que las aseguradoras dispongan de una visión de aprovechamiento a lo largo de la cadena de valor, enriqueciendo y transformando los procesos tanto a nivel negocio como operativo.


La automatización de procesos mediante RPAs (Robotic Process Automation o robots que emulan el comportamiento de los usuarios en las aplicaciones de negocio) puede aportar gran valor en la gestión integral del dato en tres grandes aspectos:

Automatizando la recogida de datos de fuentes externas o de cualquier fuente de difícil integración

La robotización puede convertirse en una vía más de obtención de datos, empleando robots en crawling de fuentes internas o externas para obtener de forma automatizada los datos necesarios en los procesos de negocio, o incluso generando datos de los propios procesos de la compañía.

De esta forma no sólo se gana eficiencia (por ejemplo, robotizando la completitud de expedientes que previamente requerían decenas de datos de diversos aplicativos y sistemas), sino que también puede mejorarse el modelo de riesgos, el scoring de productos, o incluso el modelo analítico y predictivo gracias a la información recabada y procesada.

Controlando y monitorizando procesos

La robotización puede servir para mejorar el control y monitorización de procesos, contribuyendo a simplificar el reporting interno.

Así, se puede dedicar un robot a ejecutar constantemente un proceso y en el momento en que falle, éste lanzar una alerta para reportar el mal funcionamiento antes de que lo haga un cliente, permitiendo además la mejora en la toma de decisiones en tiempo real.

Simplificación de la integración entre sistemas

La robotización permite resolver, de forma no intrusiva, el ligado para la transferencia de datos entre sistemas tanto legacys como nuevos.

Esta integración antes se realizaba mediante BUS de integración, desarrollos a medida, etc., complicados y costosos, y que no siempre garantizaba resultados óptimos.

Además de ser un complemento a la gestión del dato, aplicado tanto en los procesos de back como de front, la robotización tiene otros grandes beneficios:

• Mejora de la eficiencia

Un elevado porcentaje de las tareas de backoffice de las aseguradoras consiste en tareas repetitivas y de bajo valor añadido para el negocio.

Con el objetivo de minimizar los recursos propios destinados a este tipo de actividades, algunas

compañías externalizan parte de su operativa en BPOs, quienes dedican personal de forma exclusiva a la realización de las mismas.

Sin embargo, en la actualidad la existencia de soluciones digitales posibilita que las propias aseguradoras roboticen sus procesos sin necesidad de recurrir a terceros, pudiendo obtener niveles de eficiencia similares, o incluso superiores a los obtenidos gracias a la externalización.

Así, más allá de la automatización de tareas determinísticas de bajo valor (A+B=C), la combinación de herramientas como gestores documentales o RPAs, con otros elementos como Visión Artificial o IA, permiten automatizar tareas que requieren la interpretación de los resultados, imitando la capacidad humana en roles orientados a la decisión que requieren perfiles de alto perfil/coste más ligados a negocio.

• Reducción de los tiempos de respuesta al cliente

Las acciones realizadas en el back deben ir en consonancia con el potencial impacto generado en el front de las operaciones.

Mientras la eficiencia y el ahorro de costes suele ser la base de decisión para llevar a cabo proyectos de robotización, no debe perderse de vista el objetivo de fidelizar al cliente gracias a la calidad de la atención que recibe.

Robotización de procesos

Más allá de permitir la dedicación de los recursos previamente destinados a tareas repetitivas a otras de mayor valor para el negocio, la robotización permite incluso eficientar el trabajo de perfiles de alto valor ligados a roles de decisión, repercutiendo en ahorros económicos significativos


Principios de evolución de ecosistemas tradicionales hacia nuevos modelos de Artquitectura Open IT

Así, la robotización de operaciones puede permitir, por ejemplo, la resolución de un trámite para un cliente en menos tiempo (reduciéndose el Tiempo Medio de Operación (TMO) en cada llamada) o simplificando el número de implicados en el proceso.

• Mejora de la calidad de respuesta al cliente

Un ejemplo del uso de robotización en este sentido son las prestaciones de asistencia guiada a los operadores de atención al cliente, guiando al usuario a través de uno o varios aplicativos/plataformas y permitiendo integrar información de contexto con indicaciones de la actividad a resolver en cada llamada.

Este uso de la robotización permite al agente ofrecer al cliente información específica de su caso en tiempo real, así como dar una respuesta homogénea y de acuerdo a los estándares de calidad de la compañía independientemente del caso y el cliente a tratar.

Por ello, previamente a su robotización se deben validar los procesos que se desea automatizar, analizándolos en profundidad.

Como consecuencia, la automatización debe comenzar por una consultoría que analice los diferentes procesos y se defina el plan de acción para la robotización.

Este proceso de maduración comienza con una fase de descubrimiento de esta nueva tecnología y casos de éxito en empresas similares en tamaño, estrategia o industria a través de eventos, papers y encuentros. Tomada la decisión de invertir en esta nueva tecnología, las empresas entran en la fase de evaluación.

Por la parte de negocio, es importante contar con el apoyo de la alta dirección, ya sea de la compañía, de un área en concreto o de una división, tanto para identificar los procesos a automatizar como para apostar económicamente por una tecnología nueva dentro de la organización.

Del lado de la tecnología, evaluar tanto integradores como soluciones de robotización es clave para el éxito de una iniciativa RPA. Un elemento común a las compañías que han lanzado con éxito una iniciativa RPA es el arranque en formato PoCs para evaluar proveedores y soluciones.

La siguiente etapa de madurez de la automatización es la Robotización Inteligente, o iRPA, en la que se combinan la robotización tradicional con motores cognitivos (Inteligencia Artificial). De esta forma, el robot inteligente es capaz de interpretar y tomar decisiones, para realizar tareas de alto valor, que un RPA tradicional es incapaz.

Ya existen experiencias reales, como la automatización del tratamiento de contenidos complejos, como escrituras de apoderamiento o hipotecarias. El iRPA, que es ya una realidad, será una de las claves que permitirán la creación de nuevos modelos de negocio.

Entender qué puede y qué no puede aportar RPA a la compañía

Descubrir

Entender RPA

Poner robots en producción escalando la iniciativay gestionar la convivencia humano-robot

Operar

Adecuar infraestructura TI

Implementar primeros pilotos

Identificar oportunidades

Identificar Modelo de Gobierno

Evaluar el retorno de primeros

pilotos

Seleccionar proveedor

Identificar Sponsors

Identificar liderazgo RPA


Crear Business Case

Realizar PoCs

Seleccionar herramienta


Identificar áreas y procesos para invertir

Seleccionar soluciones y partners

Evaluar

Estrategia PoCs

Diseñar y construir las capacidades humanas y tecnológicas requeridas

Implementar

Adecuar infraestructura TI

Implementar primeros pilotos


Lanzar CoE

Identificar Modelo de Gobierno

Evaluar el retorno de primeros

pilotos


A la hora de implementar robots para obtener todas estas ventajas, debe considerarse que la robotización sin control puede crear una jungla de sistemas ingobernable


La necesaria transformación de la operativa de aseguradoras debe ir inevitablemente acompañada de formas diferentes de trabajar. Las metodologías tradicionales no resultan efectivas en la atracción y retención del talento (necesario para avanzar en nuevos productos y servicios basados en los avances tecnológicos) ni tampoco están enfocadas a resultados.

En este sentido las metodologías Agiles (cada vez más implantadas) permiten realizar esta transformación de manera cercana al negocio y validando los resultados, de forma que el producto final sea el mejor producto posible.

Las metodologías ágiles dan respuesta tanto a las necesidades de transformación de la operativa como a los requisitos de negocio. Aunque en inicio se empleaba como una metodología de implementación TI, desde el plano de negocio permite testar productos y servicios de forma ágil para ver cómo se comportan y adaptar la operativa y los equipos según las conclusiones obtenidas.

Además, gracias a la metodología Agile se puede hacer frente a la indefinición de requerimientos, algo común en

este tipo de proyectos y que tradicionalmente daba lugar a grandes desvíos en planificación temporal y económica. Una metodología ágil proporciona un control exhaustivo del avance del proyecto, lo que permite poder actuar en cada momento según convenga (sin tener que esperar al final de un largo proceso de desarrollo, discusión, etc.).

Adicionalmente, también debe trabajarse en lograr una mayor eficacia en la productividad y calidad, así como una cultura de excelencia operativa, por lo que es necesario implementar un enfoque LEAN, que permita implementar un marco y herramientas de mejora continua para crear una cultura de excelencia operativa.

Las metodologías Agiles, las operaciones LEAN, la transformación y la eficiencia, se pueden gestionar desde un Centro de Excelencia (CoE), cuyo principal cometido sea mejorar las Operaciones Digitales como “digital workforce” de los activos de la empresa e implementarlos y operarlos de forma que se obtenga un retorno sostenido en el tiempo.

Transformación de los modelos de trabajo

Grados de madurez del Centro de Excelencia (ejemplo RPA)

Establecer capacidades

Adopción

Organización: apoyo a la iniciativa RPA por los órganos de dirección. Capacidades: crear capacidades necesarias para dar respuesta alas necesidades RPA.

Fase 1 Adopción CoE

Replicar y crecer

Madurar

Organización: incorporar RPA a la estructura de la compañía. Capacidades: definir la pirámide óptima para crecer (interno vs proveedores).

Fase 2 CoE Maduro

Desempeño Diferencial

Apalancamiento

Organización: RPA como palanca para la estrategia de la compañía. Capacidades: aprovechar sinergias y economías de escala con la experiencia ganada.

Fase 3 Industrialización del CoE

Grad

o de

Mad

urez

Tiempo


Utilizando como ejemplo la Robotización de Procesos, el Centro de Excelencia permite tener una visión global de la compañía de tal forma que alineando los objetivos particulares de cada implantación a los corporativos se puedan aprovechar los RPAs como una ventaja competitiva a nivel global a toda la empresa.

Así, para lograr objetivos como el incremento de la eficiencia y productividad, mayor agilidad a la hora de realizar las operaciones, mayor control y seguridad IT o la reducción de los riesgos operacionales, el CoE debe definirlos previamente de acuerdo a la visión estratégica corporativa, prever el impacto de los beneficios esperados a nivel corporativo y comprender cómo los RPAs pueden representar una diferenciación en el mercado.

Además, para ello, el diseño organizacional del Centro de Excelencia debe ir en consonancia con el de la empresa de manera que soporte mejor la entrega de las capacidades de automatización y que se alinee con la estrategia y cultura organizacional de la compañía.

Por tanto, la adopción de nuevas metodologías de trabajo, así como la creación de Centros de Excelencia, juegan un papel clave, contribuyendo no sólo a impulsar la transformación operativa a nivel interno (logrando objetivos de eficiencia, mejora de calidad, etc.) sino también a ofrecer un mejor servicio al cliente gracias, por ejemplo, al menor time to market o a la mejora de su experiencia general en el uso de los servicios de la aseguradora.


04. Conclusiones

La tecnología, que en la actualidad ha pasado de ser un habilitador a ser la base sobre la que crear negocio, está afectando profundamente a las operaciones de las empresas.

Esta disrupción afecta de forma notable al sector asegurador, donde la correcta elección de la tecnología y forma de implantarla y usarla, contribuirá a mitigar el riesgo operativo, conseguir mejoras relevantes a lo largo de toda la cadena de valor, aumentar la calidad y la productividad y acelerar el negocio para lograr que las operaciones se conviertan en una ventaja competitiva.

Desde Minsait consideramos que la creación de nuevos modelos de negocio gracias a la tecnología, la evolución de la arquitectura hacia nuevos modelos de OPEN IT, la gestión integral del dato en toda la operativa, la robotización de procesos, y el acompañamiento de la transformación con nuevas formas de trabajo serán los 5 pilares fundamentales para tener éxito en esta transformación digital del sector asegurador.

La correcta elección de la tecnología y forma de implantarla y usarla contribuirá a mitigar el riesgo operativo y conseguir mejoras relevantesa lo largo de toda la cadena de valor


Bibliografía

1. GDPR Portal (online) https://www.eugdpr.org Consultada: 9/3/2018

2. Forbes. Roundup of Cloud Computing Forecasts, 2017 (online) https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2017/04/29/roundup-of-cloud-computing-forecasts-2017/#4450775d31e8 Consultada: 20/2/2018

3. Forbes. 2017 State of Cloud Adoption And Security (online) https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2017/04/23/2017-state-of-cloud-adoption-and-security/#b0fa29618483 Consultada: 20/2/2018


Autores

Colaboradores

Roberto [email protected] en Prácticas Digitales

Jaume [email protected] Manager de Consultoría de SSFF y Seguros

Ignacio [email protected] Manager de Consultoría de SSFF y Seguros

Jose Javier Laínez [email protected] en Prácticas Digitales

Alejandra García [email protected] Senior en Prácticas Digitales

Manuel Pascua [email protected] de Consultoría de SSFF y Seguros

Sergio Chico Hormigos [email protected]

Alberto López Santamaría aasantamarí[email protected]

Fernando Cuenca [email protected]

Jordi Ponsa Siñol [email protected]

Javier Martínez [email protected])

Julio Blanco Rosa [email protected]

Albert Guilló Muñoz [email protected]

María Russinol Mussons [email protected]

Fernando Font Valle [email protected]


Minsait es la unidad de negocio de Indra que da respuesta a los retos que la transformación digital plantea a empresas e instituciones. Indra es una de las principales empresas globales de consultoría y tecnología y el socio tecnológico para los negocios clave de sus clientes en todo el mundo.

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