Boletín de Estudios Económicos. Abril 2019. Num. 226

Boletín de Estudios Económicos

“Acertar con una casa también es acertar con el precio que debería pagar”

BBVA Valora Seas o no cliente, prueba la herramienta que te puede ayudar a negociar el precio de la casa que quieres comprar.

Porque cuanto más sabes, mejor decides.

Boletín de Estudios Económicos

Abril 2019

Editado por Deusto Business Alumni

BBVA Valora es un servicio del Grupo BBVA, la herramienta “cuánto puede valer”, es titularidad de Madiva Soluciones, S.L., compañía tecnológica del Grupo BBVA que ofrece información del sector inmobiliario, procedente del Catastro que es una fuente accesible al público. La información que se facilita, a través de la herramienta, tiene una finalidad meramente informativa, no contiene sugerencia, asesoramiento o recomendación para contratar un producto o servicio bancario. Las decisiones las toma única y exclusivamente el usuario.

El futuro del negocio asegurador Can data and technology make the insurance industry relevant again?

James Platt Joaquín Pedruelo Kshitij Nangia Página 5 Blockchain y su impacto en la evolución del modelo de negocio del sector asegurador Oscar Paz Página 29 Insurtech, ética y seguros: cómo las nuevas tecnologías impactan en los seguros desde el punto de vista ético Iker de los Ríos Amezua Página 71

MEJOR APP MUNDIAL DE BANCA 2017 Y 2018

Creando Oportunidades

Vol. LXXIV Abril 2019 Núm. 226

A 226

Deusto Business A lumni

Factores externos e internos en la definición de estrategias globales para aseguradoras María Isabel Martínez TorreEnciso Rafael Hernández Barros Página 101 Retos del sistema de pensiones José Antonio Madariaga Javier Santibáñez Estíbaliz Goicoechea Página 115 Análisis y medición de riesgos en las compañías de seguros Marta Déniz Fernando García Rueda Página 139

Nueva norma contable IFRS 17 Ana Isabel Peláez Morón Félix Sáez de Jaúregui Sanz Página 163 TEMAS LIBRES Valor actualizado penalizado: penalización lineal por tramos Javier Santibáñez Fernando Góme-Bezares José Antonio Madariaga Página 191 Bibliografia Página 223

Deusto Business A lumni

BOLETIN DE ESTUDIOS ECONOMICOS Deusto Business Alumni Hnos. Aguirre, 2. Apartado 20044 Teléfonos 94 445 63 45 - 94 445 22 12.

Fax: 94 445 72 54 48080 BILBAO (España) E-Mail: boletin.dba@deusto.es Consejo de Redacción Ane Aguirre Jesús Alberdi Joaquin Almunia Iñaki Arechabaleta Torróntegui Antonio Freije Uriarte José Luis Larrea José Luis Sanchís Armelles Comité de Dirección Fernando Gómez-Bezares Susana Rodríguez Vidarte Secretaria Gabriela Mateos Varas Precios de suscripción: España, 40,90 €.

Extranjero, 46,60 €.

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El Boletín de Estudios Económicos es una publicación de Deusto Business Alumni. El orígen de esta asociación se situa en 1922, y publica el Boletín ininterrumpidamente, desde 1942. Cada volumen anual, de alrededor de 600 páginas, se divide en tres números (abril, agosto y diciembre). Los artículos solicitados se aceptan en español e inglés. Su objetivo es la publicación de trabajos originales de economía teórica y aplicada, especialmente dedicada a los problemas de la Empresa. Al primer autor del artículo se le entregan 50 separatas del mismo y 3 ejemplares de la revista. El indice de la revista y los resúmenes aparecen en Internet: (http://www.alumnidba.es/).

También puede consultarse en: Latindex; CSIC-CINDOC; Econlit; DICE, Dialnet, In-Recs, ProQuest, etc.

Todos los artículos publicados en el Boletín de Estudios Económicos, han sido escritos expresamente para el mismo, y no pueden ser reproducidos, total ni parcialmente, sin citar su procedencia.

Si están interesados en alguna reproducción, dirijanse a la dirección de la revista.

datos utilizados, criterios, El Boletín de Estudios Económicos no se hace responsable de los datos utilizados, criterios, opi- opin o conclusiones expresadas en los artículos publicados, que corresponden exclusivamente niones a sus autores y no reflejan la posición de la revista ni de sus editores. Las erratas de edición detectadas, que sean relevantes, se rectificarán en un Boletín posterior.

Publicación impresa en papel ecológico.

I.S.S.N.: 0006-6249 Dep. Legal: BI 959-1958

ESTUDIOS DE DEUSTO Revista de la Universidad de Deusto

VOL. 66/2

Director: Luis I. Gordillo Pérez JULIO-DICIEMBRE SUMARIO

2018

MONOGRÁFICO: Los derechos fundamentales entre la justicia y la administración pública Coordinado por Manuel Rodríguez Portugués e Ignacio Cubillo López

CUESTIONES DE TEORÍA GENERAL DE DERECHOS FUNDAMENTALES

Julio Banacloche Palao, El desarrollo de los derechos fundamentales por el Poder Legislativo, el Poder Judicial y el Tribunal Constitucional Juan Cianciardo, Proporcionalidad en la ley y razonabilidad en la interpretación de la ley: tensiones y relaciones José J. Albert Márquez, El principio de neutralidad en Internet. Una aportación a la libertad de comunicación en Internet desde el pensamiento de Francisco de Vitoria Estela Camus García, Derechos fundamentales: indeterminación conceptual, plasmación jurídica e interpretación

ADMINISTRACIÓN PÚBLICA Y DERECHOS FUNDAMENTALES Leonor Rams Ramos, El derecho fundamental a la protección de datos de carácter personal como límite ¿(in)franqueable? para la transparencia administrativa Marta Albert Márquez, El papel de la Administración en la determinación del contenido del derecho a la objeción de conciencia de los profesionales sanitarios en el contexto de “nuevos derechos”: los casos del aborto y la eutanasia Manuel Rodríguez Portugués, La extensión al Derecho administrativo sancionador del derecho humano a ser indemnizado por condenas penales firmes anuladas Monserrat Hermosín Álvarez, Los derechos de defensa y el deber de colaboración con la Administración tributaria Carlos Arce Jiménez, Derecho de sufragio, Administración y principio de igualdad

EL DERECHO A LA TUTELA JUDICIAL EFECTIVA Pilar Peiteado Mariscal, Consideraciones sobre la relación entre el derecho a la tutela judicial efectiva y la mediación obligatoria María José Catalán Chamorro, El Derecho Fundamental de Acceso a la Justicia de los Consumidores Ignacio Cubillo López, El derecho a la tutela judicial efectiva y el derecho a la ejecución en la jurisprudencia constitucional

ESTUDIOS Enrico Andreoli, Rasgos federales, justicia constitucional y búsqueda de un ‘Common Law’ europeo Itziar Casanueva, Soledad Gil y Emilio José Armaza, La decisión marco 2005/212: antecedente y origen de las últimas reformas del comiso como consecuencia accesoria del delito Jesús López de Lerma Galán, El derecho a recibir información veraz en el sistema constitucional. El ejercicio profesional del periodismo como garantía democrática Emilio J. Urbina Mendoza, Las funciones de gobierno ejercidas por la jurisdicción constitucional. ¿Es aceptable una modificación de la teoría de separación de poderes por un tribunal constitucional? El caso de la sala constitucional del Tribunal Supremo de Justicia de Venezuela 2016-2018

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Boletín de Estudios Económicos Vol. LXXIV Abril 2019 Núm. 226

El futuro del negocio asegurador Sumario Págs.

Presentación. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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I. Can data and technology make the insurance industry relevant again?- James Platt, Global Solution Lines Chief Operating Officer, AON, Joaquín Pedruelo, Managing Director, AON y Kshitij Nangia, Director Global Operations, AON . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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II. Blockchain y su impacto en la evolución del modelo de negocio del sector asegurador.- Oscar Paz, Responsable de AXA Opensurance

29

III. Insurtech, ética y seguros: cómo las nuevas tecnologías impactan en los seguros desde el punto de vista ético.- Iker de los Ríos Amezua, Director de Financiación en Fintonic . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

71

IV. Factores externos e internos en la definición de estrategias globales para aseguradoras.- María Isabel Martínez Torre-Enciso, Universidad Autónoma de Madrid y Rafael Hernández Barros, Universidad Complutense de Madrid . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

101

V. Retos del sistema de pensiones.- José Antonio Madariaga; Javier Santibáñez y Estíbaliz Goicoechea, Profesores de Deusto Business School

115

VI. Análisis y medición de riesgos en las compañías de seguros.Marta Déniz y Fernando García Rueda, BBVA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

139

VII. Nueva norma contable IFRS 17.- Ana Isabel Peláez Morón y Félix Sáez de Jaúregui Sanz, PricewaterhouseCoopers Auditores, S.L . . . . . . . . . .

163

TEMAS LIBRES VIII. Valor actualizado penalizado: penalización lineal por tramos.Javier Santibáñez, Fernando Góme-Bezares y José Antonio Madariaga, Profesores del Departamento de Finanzas de Deusto Business School

191

IX. Bibliografia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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BOLETIN DE ESTUDIOS ECONOMICOS Vol. LXXIV - N.º 226 - Abril 2019 (Páginas 3-4)

PRESENTACIÓN

La historia de los seguros es larga, casi tanto como la de las propias finanzas; y es que desde muy antiguo los individuos han tratado de asegurarse frente a posibles siniestros: cubrir la posibilidad de un naufragio, lograr una compensación económica ante la propia muerte o ante un accidente, asegurar una cosecha frente a posibles inclemencias meteorológicas… son aspiraciones razonables de los seres humanos, que las compañías de seguros tratan de complacer. Los seguros tienen bastante que ver con los juegos de azar, y desde la teoría de juegos podemos ver que apostar por la propia muerte o hacerse un seguro de vida es un juego similar: recibo dinero si me muero (más exactamente mis herederos).

Desde un punto de vista financiero la esencia del seguro es trasladar el riesgo a aquél que puede sobrellevarlo mejor, normalmente gracias a su capacidad de diversificación (esa es la esencia del mutualismo), o simplemente por su mayor tamaño como ya planteaba Daniel Bernoulli en el siglo XVIII; aunque lo razonable es pensar en una mayor capacidad de diversificación asociada al tamaño.

En estas dos primeras décadas del siglo XXI todo está cambiando a gran velocidad, de la sanidad a la educación, del transporte a las relaciones sociales; todos tenemos la sensación de que nos encontramos ante un cambio de época y esto también sucede en las finanzas en general y en los seguros en particular. En efecto, da la impresión de que en la banca, en los seguros, en los mercados… se está produciendo una revolución y no acertamos a prever dónde nos va a llevar (como dice el adagio bursátil: “es difícil hacer predicciones, en especial sobre el futuro”). Tecnología, nuevos entrantes en el mercado, globalización… Parece que debemos estar preparados para transformaciones cada vez más aceleradas.

En el mundo del seguro esto también está pasando, aunque muchos de sus ejecutivos ven el panorama con más interés que inquietud. El sector está sano y es rentable. No obstante, debe aprovechar las oportuni-

4

PRESENTACIÓN

dades que los nuevos tiempos ofrecen. En este contexto hemos diseñado este nuevo número del Boletín de Estudios Económicos, donde vamos a tratar desde temas como el impacto de las nuevas tecnologías o la medición riesgos, aspectos estratégicos o éticos, hasta los problemas con los sistemas de pensiones o los efectos de las normas contables.

Comenzamos este número del Boletín con un artículo de James Platt, Joaquín Pedruelo y Kshitij Nangia que mantienen que los riesgos han cambiado mucho en los últimos años y la industria aseguradora ha cambiado poco; los datos y las nuevas tecnologías pueden ayudar en ese cambio. A continuación Óscar Paz estudia en su trabajo el impacto de Blockchain en el sector asegurador, que puede ser disruptivo. Y siguiendo con las nuevas tecnologías, Iker de los Ríos se plantea problemas éticos de la tecnología en los seguros.

Seguimos con el artículo de María Isabel Martínez Torre-Enciso y Rafael Hernández Barros en el que se ocupan de la definición de estrategias globales para las compañías de seguros; y con el de José Antonio Madariaga, Javier Santibáñez y Estíbaliz Goicoechea que analizan los problemas del sistema de pensiones, con su situación actual y sus perspectivas de futuro. A continuación Marta Déniz y Fernando García Rueda mantienen que con la Directiva Solvencia II se ha producido una revolución en la gestión del riesgo en los seguros, y dedican su trabajo al análisis y medición de sus riesgos. Finalmente, para terminar esta parte monográfica, contamos con el artículo de Ana Isabel Peláez y Félix Sáez de Jáuregui que estudian los temas contables que plantea la nueva norma NIIF 17 (IFRS 17) para los contratos de seguros.

Contamos además en este número del BEE con un artículo libre, que aunque también trata temas de riesgos, lo hace desde la perspectiva del riesgo en la inversión; es el trabajo de Javier Santibáñez, Fernando Gómez-Bezares y José Antonio Madariaga que siguen avanzando sobre esa variación del Valor Actualizado Neto que denominan Valor Actualizado Penalizado, proponiendo en este caso una penalización lineal por tramos.

Terminamos así la presentación de este número del Boletín de Estudios Económicos dedicado a los seguros, con la confianza de que agrade a nuestros lectores al tratarse de un sector de gran trascendencia en nuestra economía y que a veces aparece un poco en la sombra. Solo nos queda dar las gracias a todos los que han aportado sus trabajos para hacer posible este número, y a los que han colaborado para que se haga realidad.

EL COMITÉ DE DIRECCIÓN

BOLETIN DE ESTUDIOS ECONOMICOS Vol. LXXIV - N.º 226 - Abril 2019 (Páginas 5-27)

CAN DATA AND TECHNOLOGY MAKE THE INSURANCE INDUSTRY RELEVANT AGAIN?(*) ¿PUEDE EL DATA Y LA TECNOLOGIA DEVOLVER LA RELEVANCIA A LA INDUSTRIA ASEGURADORA? James Platt

Global Solution Lines Chief Operating Officer, Aon

Joaquin Pedruelo

Managing Director, Aon

Kshitij Nangia

Director Global Operations, Aon SUMMARY

While the nature of risks organisations face has changed dramatically in the last 20 years, the Insurance industry, that is setup to help manage this risk, hasn´t. This very slow response to change, has meant the Insurance industry has lost relevance. More concerning is that, without effective insurance, both companies and individuals may not be willing to take risk on, and innovation and economic development can be delayed.

Data and emerging technologies are creating opportunities for the Insurance industry to regain relevance. If the industry is able to innovate, increase efficiency and improve customer experience, there is potential to overcome the most pressing challenges. It will allow the industry to keep up with customer demands and re-emerge as a core contributor to the global economy. If, however, the Insurance industry fails to deliver, either others will fill the space, or investing in new areas will become a much riskier proposition.

Key words: Insurance; risk; capital; data; intangible assests; cyber.

RESUMEN

Mientras que la naturaleza de los riesgos a los que se enfrentan las organizaciones ha cambiado dramáticamente en los últimos 20 años, la industria aseguradora, cuya misión es ayudar a manejar el riesgo, no lo ha hecho. Una muy lenta respuesta al cambio ha significado la pérdida de relevancia. Más preocupante es el hecho de que sin una adecuada cobertura aseguradora, tanto empresas como personas físicas, pueden no desear asumir riesgos, provocando un retraso en la innovación y el desarrollo económico.

El Data y las nuevas tecnologías están creando oportunidades para que la industria aseguradora recupere su relevancia. Si la industria es capaz de innovar, incrementar su eficiencia y mejorar la experiencia de cliente puede tener la oportunidad de superar los retos más acuciantes. Permitirá que la industria esté al nivel de las exigencias de los clientes y recu-

(*) This paper builds on the contribution made by our collagues Jillian Slyfield; Josh Sanders; Paul Schultz; Preeti Asthana; Steven Petreuski; Theresa Bourdon; Vanessa Leemans.

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JAMES PLATT, JOAQUIN PEDRUELO Y KSHITIJ NANGIA

pere su papel protagonista como motor de la economía global. Sin embargo, si la industria aseguradora no es capaz de cumplir, otros llenarán su espacio o si no invertir en nuevas áreas será mucho más arriesgado.

Palabras clave: Seguros; riesgo; capital; data; activos intangibles; cyber.

1. Introduction

Since the start of the Third Industrial Revolution in the 1980s, the world has changed in many different ways: rapid introduction and adoption of technological innovation (global internet; social networks; mobile technologies; evolving payment solutions; data availability); new economic realities (volatile and shorter economic cycles; interconnected financial climate; under utilisation of assets); structural shifts in society’s values (desire for community; generational altruism; active citizenship); and demographic readjustment (increasing population; urbanization; longer life expectancy; millennials in the work force).

While these changes have been happening, the Insurance industry has seemingly preferred to operate in a closed environment oblivious to much of the impact these changes could bring. Resistance to change, failure to meet changing customer demands and a decrease in the importance of attritional risks has led the Insurance industry to reduce its relevance.

However the availability of data, the introduction of new capital providers, the impact of new business models emerging from the sharing economy and the challenge of InsurTechs are affecting the industry complacency. Collectively, these factors are creating the perfect storm for the incumbents allowing them to re-evaluate their preference for maintaining the status quo. There is an ever increasing expectation from the industry to be more innovative and deliver a vastly improved customer experience.

As data and emerging technology are accelerating the need for change, they are also opening doors. The industry is at cross roads where it can either choose to regain relevance by adapting to the new world order or it can continue to decline. Should it choose the latter, it could expose the US$ 5 trillion market to approaches from large technology firms and manufacturers who have the access to customers, transformational capabilities and more than enough capital to fill the void left by the traditional players.

2. Insurance industry is losing relevance

By the end of 2017, the global Insurance industry was a US$ 4,891.7 billion business, having grown at 4.1% annually since 2000. During the

CAN DATA AND TECHNOLOGY MAKE THE INSURANCE INDUSTRY RELEVANT AGAIN?

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same period, however, global gross domestic product (GDP) grew annually at a rate of 5.2%, outpacing the Insurance industry growth. In fact, the Insurance industry’s share of GDP has declined noticeably from a high of 7.5% in 2002 to 6.1% in 2017 as shown in graph 1.

Graph 1

Global Insurance industry Share of GDP (2000-2017)

7.3%

7.2%

7.5% 7.5% 7.4%

7.2%

7.0% 6.9%

6.4%

6.6%

6.3%

6.1% 6.1%

5.9% 5.9% 6.0%

6.1% 6.1%

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Source: Swiss Re Sigma Explorer Dataset.

The industry has traditionally tracked the GDP growth, with its importance in the developed economies such as the USA, peaking in the 1980s. Insurance has been a backbone of growth and innovation in other industries by allowing customers to purchase and/or make investments by marginalising the impact of associated risks. The declining share of GDP shows a loss of relevance in a period of great innovation. While in the short term this loss of contribution to the global business engine is an issue for the Insurance industry, in the long run it may well lead to a reduction in investors ability to invest and innovate, so is an issue for all.

The various factors that have contributed to this decline are explored in the following sub-sections.

2.1. Insurance industry is slow to evolve

The Insurance industry has historically lacked an appetite to evolve and has shown reluctance in adopting industry-wide changes. A number of key elements, have created high barriers to entry. New entrants have

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JAMES PLATT, JOAQUIN PEDRUELO Y KSHITIJ NANGIA

found it difficult to challenge the status quo and lack appetite to win market share from incumbents with significantly large balance sheets. Such high barriers have kept the impact of disruption to minimal, allowing the industry to stay complacent even when most other industries have undergone significant structural shifts. In many ways ‘Darwin’ has not been at work.

2.1.1. A complex value chain

The Insurance industry started with a simple value chain involving four roles – the insured, a broker who advices the insured, an underwriter who prices the risk and an investor who provides the capital to secure the risk. Over centuries, the chain has expanded to include multiple other roles essential in helping the spreading of large risks across a broad investor community, as shown on graph 2.

Graph 2

Example Insurance industry Value Chain Insured

Insurance Broker

Managing General Agent

Insurer

Reinsurance Broker

Reinsurer

Retro Broker

Retro Insurer

Investor

Source: Aon analysis.

These new parties have benefitted the chain by providing expertise, access to customers, secure handling of transactions, arbitration in case of disputes and spreading of risk coverage across multiple partners.

However, this has also resulted in added complexities and inefficiencies as each risk now undergoes multiple handovers.

While a longer value chain offers opportunities to new entrants to attack at multiple points, the added complexities and the importance of scale reduces opportunities to cause real disruption.

2.1.2. Stringent regulations

Insurance is one of the highest regulated industries in the world. And since the global financial crisis of last decade, when governments across the globe bailed out several financial service providers including insu-

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rers, the focus on capital adequacy and customer safety has increased manifold.

While a proactive regulatory regime ensures a healthy operating standard with potential measures in place to avoid another financial meltdown, multiple surveys have highlighted the implications of increased regulatory burden, leading to increased costs and limited product innovation.

2.1.3. Scale and volatility of losses

The true value of any insurance product is realised when the customer receives payments for incurred losses. This means that insurers must maintain enough reserves at any time to meet these claims.

Over the years volatility in high severity losses have made it difficult for insurers to accurately predict the required capital levels, as shown on graph 3.

Graph 3

Global Insured Losses (US$ billion) - All Natural Disasters (2000-2018) 148

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24

26

30

34

66

25

38

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37

60

147 81

65

49

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58

90

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 Source: Aon plc, 2019: 7.

In addition, regulators now require insurers to be adequately capitalised with enough buffer to sustain extreme losses for even the lowest probability of occurrence (for example 1-in-100 years event or 1-in-200 years event). This puts additional pressure on the insurers to maintain bulky balance sheets. On the other hand, a large capital base gives established insurers advantage of scale and limits growth opportunities for smaller industry players/new entrants.

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2.1.4. Need for proprietary and historical data

Accurate pricing of the risk is key to survival in the industry. The insurers (specifically underwriters supported by actuaries) rely excessively on experience and statistical analysis to determine the premiums that they would be willing to take to cover the risk.

Access to correct and historical data is of chief importance and has been a key differentiating factor amongst insurers. Since the dawn of Third Industrial Revolution in the 1980s, insurers have been involved in a race to acquire, store and develop proprietary databases that allow them to price risks better than the competitors.

The collection of these extensive databases by incumbent insurers have given them immense benefits over new entrants that do not typically have similar datasets. Additionally, the incumbents have continued to add on to these databases through an unchallenged continuation of underwriting– which has further widened the gap for new entrants.

2.2. Struggling to meet customer needs

Despite years of existence, the Insurance industry has failed to keep up with the demand for risk coverage. For example the economic value of losses from all natural disasters has consistently been more than the insured value of losses by an average multiple of 3x-4x. This gap is highlighted in graph 4.

The gap is not limited to natural disasters. As highlighted by Aon’s Global Risk Management Survey 20171, multiple top risks sighted by customers are either uninsurable or partially insurable leading to significant supply gap. Graph 5 highlights the Top 28 risks (in order of rank) from that survey.

1 Aon`s 2017 Global Risk Management Survey, the sixth of its kind since 2007, is designed to offer organizations the insights necessary to compete in an increasingly complex business environment. Conducted biennially, the survey gathered input from 1843 respondents at public and private companies of all sizes around the world responding to what their top risks are in their respective industries.

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Graph 4

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Gap in Insured and Economic Losses – All Natural Disasters (2000-2018) 77% 71% 73% 75% 70% 23% 29% 27% 25% 30%

60%

59%

67% 74% 74% 78% 72% 81% 71% 69% 70% 70% 73% 77%

41%

40% 26% 26% 22% 28% 19% 29% 31% 30% 30% 27% 23% 33%

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 Insured Losses (% of Total Economic Losses)

Source: Aon plc, 2019: 3;7.

Gap (% of Total Economic Losses)

Graph 5

Top Risks from Aon’s Global Risk Management Survey 2017

partially insurable

uninsurable

insurable

Source: https://www.aon.com/2017-global-risk-management-survey/index.html

Six of the top 10 risks, including Damage to reputation/brand and Cyber, require better data and analytical insights to achieve fully effective risk transfer. However, current capabilities are primarily applied to drive better pricing and claims certainty across existing risk pools, and have not yet reached their full potential for emerging risks.

This inability to meet customer need has been driven by both an expensive model (for most risks only 60% of premiums paid are actually

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returned to the insured) and a lack of innovation. Historically, the need for long data trends meant insurance products always trailed emerging risks.

2.3. Core business in decline

Attritional losses are defined as losses occurring from non-catastrophe events. These are high frequency-low severity losses that are generally stable and relatively easier to model and reserve for. Insurers are keen to cover attritional losses to counter-balance the volatility-prone and uncorrelated catastrophe-risks.

However, given the improvements in technology and infrastructure, an increase in consumer awareness on health and safety matters and a focus on prevention rather than claim, attritional losses have followed a downward trajectory. The data below highlights a reduction in frequency of incidents leading to lower attritional losses, which consequently impacts the demand for such insurance products.

Graph 6

Fatalities from Road Accident Per 100,000 Habitants, UK & USA 1994-2015

180 160 154.7 140 120 100 80 65.8 60 40 20 0

109.4 27.7

1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

UK

USA

Source: OECD Data, Road Accident Statistics, https://data.oecd.org/transport/road-accidents.htm –

Graph 6 shows the trend in fatalities arising from road accidents in the UK and the USA. Motor is one of the largest classes of insurance accounting for more than 40% of Global Property&Casualty premiums (MOODY´S, 2018: 8). Over the years, manufacturers have significantly

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improved the in-vehicle security mechanisms to reduce the impact of accidents, and road safety has improved. This has changed the basic nature of risk that insurers are used to underwriting and will impact the pricing and coverage of traditional motor insurance products.

This trend is repeated across many categories. For example, nonfatal occupational injury and illness incidence rates - whic is core to the Workers´ Compensation class of insurance in the USA - were dramatically reduced as a result of an increased focus on preventing work place accidents, an improvement in facilities and delivery of comprehensive worker education. In the period from 2003 to 2017, the per capita accidents went down from 5.0 to 2.8.

3. Status Quo is being challenged

While the industry has been losing relevance, its is now facing new challenges which are creating pressure for change. While these challenges are impacting the incumbents they also provide the potential for insurance to regain its key role in supporting innovation. Creating opportunity for lower costs and new innovations.

3.1. Growth in new ‘alternative’ capital

Insurers look for additional capital in the reinsurance market to protect their balance sheet against unexpected losses, to free-up capital to achieve other targets (geography and new class expansion) and to access expertise and services in product development, pricing and underwriting.

This risk spreading is a critical element in the operation of the insurance market.

Historically, both insurance and reinsurance markets have relied on traditional sources of capital - retained profits, shareholder funds/equity invements and market loans. Over the last two decades, a new source capital for the industry has emerged known as alternative capital. It is currently focused on the reinsurance market and has grown rapidly (now at c.16% of reinsurance capital) since its introduction. It refers to direct investments from the financial markets (hedge funds, mutual funds, sovereign wealth funds, pensions and institutional investors) into the reinsurance business.

It is estimated that global reinsurer capital stood at US$595 billion at September 30, 2018, down 2% relative to the end of 2017. Traditional

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capital fell by US$ 20 billion to US$ 496 billion (-4%), while alternative capital rose by US$ 10 billion to US$ 99 billion (+11%) as shown on graph 7.

Graph 7

Change in global reinsurance capital

700

USD (billions)

600 500 400 300 200 100 0

2006

2007

2008

2009

Traditional capital

2010

2011

2012

Alternative capital

2013

2014

2015

2016

Global reinsurer capital

2017

9M2018

Source: Aon own analysis based on Company financial statements; Aon Business intelligence and Aon Securities Inc.

Alternative capital firstly appeared in the early 1990s. Hurricanes Andrew and Iniki (both in 1992), followed by the Northridge Earthquake (in 1994), led to higher reinsurance prices and questions about the ability of traditional reinsurance to pay losses after catastrophes. In 2005, losses from hurricanes in the USA stimulated the growth of the non-traditional risk transfer market and increased the popularity of Cat Bonds, Industry Loss Warranties (ILWs)2 and Sidecars3. These products were supported by alternative capital. In essence, the capital was used to absorb the effects of a hard market (rising prices) or to manage complex or difficult risk exposures which were often uninsurable in the traditional insurance 2 Industry Loss Warranties (ILW): the specified limite denotes the amount of compensation received if the industry loss warranty is triggered.

3 Sidecar is a quota share contract between (re)insurers and investors covering a book of business.

CAN DATA AND TECHNOLOGY MAKE THE INSURANCE INDUSTRY RELEVANT AGAIN?

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market. (BRUGGEMAN, V. 2007: 5). This was aided by the increased availability of structured and historial data on losses.

After the financial crisis of 2008, the incentive to diversify investments and a need for returns further enhanced the appeal of Insurance industry to the holders of alternative capital.

With further improvements in data and analytics, alternative capital can potentially bypass the traditional value chain to access ‘pure’ insurance risks. Supported by detailed exposure data and facilitated by emerging technologies, this form of capital is cheaper and allows for more efficient transaction mechanisms compared to traditional forms of capital. It has significant potential in lowering the long term costs of gaining insurance due to its lower cost of capital. Enabling insurance to cover more risk.

3.2. Growth of intangible assets

The insurance customer landscape has changed considerably: traditional property and casualty losses are no longer the only main risks that corporations are focused on mitigating. The importance of intellectual property and brand/reputation in value creation is leading to a realignment in the customer risk profile.

Graph 8

Tangible vs Intangible assets for S&P Companies 1975-2018

83%/17% 1975

Tangible Assets

1985

Intangible Assets

1995

2005

2018

Source: Aon own analysis based on Company financial statements; Aon Business intelligence and Aon Securities Inc.

Value in the corportate world is no longer driven by physical/tangible assets. As technology has advanced, it has led to the growth of intangibles assets in the form of intellectual property. It can be interesting to see

JAMES PLATT, JOAQUIN PEDRUELO Y KSHITIJ NANGIA

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Alcañiz and Gómez-Bezares (2013) or Alcañiz, Gómez-Bezares and Ugarte (2017). The graph 8 shows that 84% of market capitalization in 2018 was driven by intangible assets. While the five largest corporations in 1975 were manufacturing companies (IBM; Exxon Mobil; P&G; GE; 3M), that has completely changed in 2018 as the first five positions were occupied by Tech companies (Apple; Alphabet; Microsoft; Amazon; Facebook).

Yet, organizations are only able to secure coverage to insure a relatively small portion of their intangible assets (15%) compared to insurance coverage for legacy tangible assets (59%), as shown on graph 9.

Graph 9

Percentage of Property, Plant & Equipment (PP&E) and Information assets covered by insurance 59%

70% 60% 50% 40% 30%

15%

20% 10% 0%

The percentage of potential loss to PP&E assets covered by insurance

Source: Ponemon Institute LLC, 2017: 3.

The percentage of potential loss to information assets covered by insurance

This shift represents both a challenge and an opportunity for the Insurance industry. The ability to provide coverage for intangible assets would enable insurance to regain relevance and support innovation and investment. Until it can, its importance is likely to remain muted.

3.3. Sharing economy

The sharing economy is an emerging economic system, based on the use of internet and mobile technology, to share assets or services on a peer-to-peer level. It allows the participants to gain instant access to goods, services, experiences, resources or information without the burden of ownership or long-term commitment.

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Popularized by the likes of Airbnb and Uber, the sharing economy has emerged as a global movement that continues to shape the global economy. Although still relatively small – revenues globally are estimated in US$ 15 billion in 2014 – it is projected to reach US$ 335 billion by 2025 (PwC, 2015: 14).

Shared assets promoted by these firms is beginning to have an affect on insurance, changing the relationships between insured and insurer.

Increasingly to support shared assets, insurance needs to be integrated into the shared service, rather than being a policy held by an individual.

No where is this more relevant that in the rise of shared and autonomous vehicles. By 2025, the car market for partially autonomous vehicles is expected to be at US$ 36 billion while the market for fully autonomous vehicles lags at US$ 6 billion4. Some industry experts predict up to 21 million autonomous cars could be sold globally in 2035, and that more than half of US traffic could be autonomous by 2050.

Graph 10

Automobile Premiums in US$ billions from passenger vehicles only in selected markets 1500

Combined premium if no technological development

Premium in USD bn

1200 900

Emerging markets

600 300 2015

Source: Moody´s, 2018: 9.

4

2020

2025

Advanced markets 2030

https://www.statista.com/topics/3573/autonomous-vehicle-technology/

2035

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JAMES PLATT, JOAQUIN PEDRUELO Y KSHITIJ NANGIA

Self-driving cars will change how cars are insured with most of the liability asscociated with self-driving cars stemming from manufacturer rather than driver. This new generation of cars will create new types of risks, such as cyber, which were not associated with traditional motor insurance (DELOITTE, 2016: 7).

However Swiss Re estimates that as self-driving vehicles become widespread, accident rates could fall by up to 40% by 2030, with motor premiums starting to fall in advanced markets5 as shown in the graph 10.

Given automotive insurance represents over a third of the global market this trend is highly significant.

The Insurance industry will need to both rethink its products and integrate them further into services. While an opportunity for some, it will be a major challenge for many current players.

3.4. InsurTech

The Insurance industry has had traditionally manual processes, and has been a paper driven industry with huge inefficiencies. While customers´ needs are evolving at an unprecedented quick pace, the incumbents´ large legacy systems and naturally conservative approach, make them slow to reach the market with new products and an improved customer experience.

InsurTechs are companies that use technology to make the traditional insurance value chain more efficient. They are beginning to reshape the Insurance industry by targeting particular value pools or services in the sector, rather than seek to provide end-to-end solutions.

InsurTechs have seen more than US$ 11 billion of funding since 2015, and the volume in 2018 is expected to reach US$ 3,8 billion (FT PARTNERS). While Insurtechs were originally viewed as a disruptive force competing with traditional insurers to gain market share, there is a growing collaboration and partnership with the incumbent players. Most of them are launched to help solve legacy insurer problems across the organization, from general inefficiency in operations to enhancing underwriting, distribution, and claims functions, especially in consumer facing insurance. More recently they are also moving into the commer5 Advanced markets include: Canada, France, Germany, Japan, UK and USA. Emerging markets include: Brazil, China, Egypt, India, Mexico, Russia.

CAN DATA AND TECHNOLOGY MAKE THE INSURANCE INDUSTRY RELEVANT AGAIN?

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cial segment focusing on loss prevention and efficiency. (CATLIN, T. et al. 2017). Incumbent insurers have managed to leverage InsurTechs to speed up innovation (DELOITTE, 2018: 11). From a funding perspective most of the US$ 2.6 billion that went into the InsurTechs in the first nine months of 2018 came from incumbent Insurers. (MOODY`S, 2018: 6).

The accelerated use of technology and digital capabilities again represents both a challenge for the industry but also an opportunity to innovate and develop more efficient products and services.

4. Data and technology with potential to transform

Traditionally, the Insurance industry has used proprietary historic data to match the demand from risk owners with the supply from capital providers. Focusing on relative simplistic regression analysis as the main approach. While robust, this approach is reliant on a long data history and limits insurers ability to move into new areas.

Graph 11

The Emerging Open Architecture Model

Source: Aon plc, 2017: 4.

Increasingly the transformative power of data and technology is changing this relationship, as shown in the graph 11. While underwriting data used to be in the hands of the incumbents only, emerging technologies, new analytical techniques and huge increases in sensors are

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JAMES PLATT, JOAQUIN PEDRUELO Y KSHITIJ NANGIA

enabling usage of new forms of data that are much more freely accessible. In addition, these technologies are supporting instant delivery of indepth analytics that can potentially lead to significant efficiency gains and new types of products.

This effect is pervasive. In the following sub-sections, the paper focuses on three key technologies of note for the Insurance industry.

4.1. Artificial Intelligence

Artificial Intelligence - Robotic Process Automation (RPA) and Cognitive Intelligence (CI) - is know as any system that can perceive the world around it, analyse and understand the information it receives, take actions based on that understanding and improve its own performance by learning from what happended.

Artificial Intelligence not ony gives the opportunity to reduce costs (process automation; reduction of cycle times; free up of thousands of people hours) but improves accuracy that results in better data quality.

For insurers this offers significant potential to both enable new ways of interpreting data and understanding risks. As well as reducing the costs of many critical processes such as claims assessment. This dual impact of better understanding and lower costs is highly valuable.

Insurers’ spend on cognitive/artificial intelligence technologies is expected to rise 48% globally on an annual basis over five years, reaching US$ 1.4 billion by 2021. (DELOITTE, 2017: 15).

4.2. Internet of Things

The Internet of Things refers to the digitizatation of objects around us. It works by embedding advanced hardware (e.g. sensors, cameras and meters) into everyday objects and even people themselves, linking those objects further to on-line networks. (MOODY`S, 2018: 11).

For example, connected devices in the homes such as water leakage detectors, smoke alarms, C02 readers and sophisticated home security systems will support prevention and reduction in losses from water damage, fire and burglary, respectively.

The Internet of Things has the potential to significantly change the way that risks are underwritten. The ability to have access to data in ‘real time’ will provide greater precision in the pricing of risk and also help insurers to respond better to the evolving customer needs. Consider the

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example of home insurance; customers will be forced to resconsider the decision to buy home insurance as packaged currently when their house is already monitored 24/7 for break-ins and the sensors are constantly monitoring the appliances to prevent fires. The insurers could utilise the same data to develop customised insurance policies depending on usage and scope of sensors.

The Internet of Things applies equally to wearable devices with embedded sensors for tracking vital statistics to improve the health, safety and productivity of individuals at work. It is predicted that the connected health market will be worth US$ 61 billion by 20206.

The Internet of Things offers the Insurance industry an opportunity to reinvent itself and to move from simply insuring against risk to helping customers protect the properties / health. This integration of insurance with products through live sensor data can revolutionise how insurance is embedded into our every day lives.

4.3. Blockchain

All disruptive technologies have a “tipping point” – the exact moment when it moves from early adopters to widespread acceptance.

Just as it was for Google in the late 1990s and smartphones in the 2000s, could we be approaching the tipping point for the next big disruptive technology – blockchain?

Essentially, blockchain is a shared digital ledger technology that allows a continuously growing number of transactions to be recorded and verified electronically over a network of computers. It holds an immutable record of data, stored locally by each party to remove the barrier of trust. Through smart contacts, blockchain can enable automation of tasks for more efficient processing. It made its debut in 2009 as the system used to track dealing in the first cryptocurrency, Bitcoin, and, since then, organisations around the world have spotted blockchain’s potential to transform operations.

Most industries are currently experimenting with blockchain to identify and prove successful use cases to embrace the technology in business as usual. IDC, a leading market intelligence firm, expects the spend 6

https://medium.com/iotforall/how-will-iot-transform-the-insurance-industry-609f89a12bf1

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on blockchain to increase from US$ 1.8 billion in 2018 to US$ 11.7 billion in 2022 at a growth rate of 60%.7 With all the aforementioned benefits, blockchain also has potential to impact the Insurance industry. It can help Insurers reduce operational and administrative costs through automated verification of policyholders, auditable registration of claims and data from third parties, underwriting of small contracts and automation of claims procedures. Equally, it can help reduce the fraud which would contribute to reduce total cost.

In an industry where ‘trust’ is critical, the ability to have guaranteed contracts, with claims certainty will help the take up of insurance in new areas.

BCG estimates that blockchain could drastically improve the end-toend processing of a motor insurance policy and any claims arising thereof as shown in the graph 12.

Chart 12

Settling a Motor Claim, Traditionally and with Blockchain

Cumulative cost index

100

Further information excange

80 60 40 20 0

Review of contract terms Document collection

Negotiation

Initial contact with all parties Negotiation Notification and claims settlements Accident Review of contract terms

Notification and automatic data collection

Traditional

20

40

Claims settlement

60

Blockchain

80

Source: https://www.bcg.com/publications/2018/first-all-blockchain-insurer.aspx

100 Time index

However, despite the flurry of activity and promising initial developments, blockchain faces a number of obstacles that will need to be over7

https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS44150518

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come before companies choose to adopt it on a broader scale. It is entering the ‘Trough of Disillusionment’ on the Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies for 2018. Gartner predicts that the technology will enter mainstream usage in 5 to 10 years.

5. How will the industry respond?

The Insurance industry is facing unprecedented challenges to its identity. After years of decline the industry finds itself at a cross roads.

Insurance needs are changing rapidly, new technologies and data are available and finally the barriers to change are coming down. The industry is at an inflection point and must decide a course of action to regain relevance. If insurance gains relevance all industries prosper as our ability to invest and innovate grows. So how will the Insurance industry respond?

5.1. The industry structure will change

Propietary data and a large capital base are the two most critical factors that have protected incumbents from competition. However, these factors are severely under challenge from the increased availability of digital data and the emergence of alternative capital. In response, Managing General Agents (MGAs) have emerged and are forcing a restructuring of the industry value chain.

MGAs act as underwriters without holding the actual risk on their books. They rely on availability of non-proprietary data to price and manage risks on behalf of a capital provider (traditional or alternative) and often support coverage of niche products. As the MGAs are not required to hold capital, same regulatory restrictions do not apply as they do to traditional underwriters. This allows for more innovative coverages with a higher speed to bring new products to market. Given their size and age, the MGAs are able to operate efficiently and adapt in accordance with customer demands.

MGAs are increasingly being supported by investors of alternative capital that are now seeking higher returns by covering ‘pure risks’. This is leading to a shortening of the value chain as shown in Graph 2.

The growth of MGAs is a sign of the industry beginning to innovate.

By the end of 2015, MGAs wrote US$ 41.6 billion Property & Casualty insurance premiums in the USA. This reflected an annual increase of

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8.9% between 2011 and 2015. During the same time, the number of active MGAs in the USA increased from 399 in 2011 to 610 in 2015 at an annual rate of 10.0%. (USA Statutory Filings) To put this into perspective – in 1999, MGAs accounted for 4% of the Commercial Property & Casualty insurance business written in the USA. By 2015, this share had increased to over 14% and is expected to rise further. (USA Statutory Filings).

5.2. We will have new products

There is a growing demand for coverage of new risks emanating from emerging technologies, new business models – like Airbnb - and the increased interconnectivity. To gain relevance, the industry must address these demands in a timely manner.

Cyber is the most important of such new risks. A Cyber attack impacts every area of an organization and could lead to an infinite number of further loss events. The reality is that only 30% of the corporations surveyed in the “2017 Global Cyber Risk Transfer Comparison Report” are “fully aware” of the economic and legal consequences of an international data breach or security exploit. It therefore requires a holistic, multi-disciplinary approach to manage.

There´s been a tremendous rise since 2017 in the sophistification, scale and impact of Cyber attacks. As corporations strive to enrich their customer experiences through a spectrum of endpoints - ranging from mobile devices to automobiles – the attack surface has increased dramatically. The table 1 shows some of the most notable breaches and its commercial impact.

Initially developed as add-on-covers or bundled into existing liability or professional indemnity policies, there´s been a growing demand for standalone Cyber products. However, the handling of cyber risk has moved beyond traditional insurance - quantify and transfer risk— to a comprehensive approach where pre-and-post breach services to identify and mitigate risk are included, as well as the ability to quickly recover should such an incident occur. (Aon plc, 2017: 8-9).

Currently, up to 85% of the total Cyber premium originates from the USA, being Europe 8%, and the remaining 6% corresponds to the rest of the world. Assuming the USA standalone Cyber growth rates could continue at a 30% rate year on year, total premium could reach US$ 5,6 billion by 2020, as shown on graph 13.

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Table 1

Notable Data breach / Intrusion Commercial impacts

Source: Aon own analysis.

$6bn

Graph 13

USA standalone Cyber market projection Assuming a continued 30% growth year on year

$5bn $4bn $3bn $2bn $1bn 0

$1.5bn

2015

Source: Aon plc, 2017b: 6.

2016

2017

2018

2019

$5.6bn

2020

25

26

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Regardless of the promising growth figures, Cyber is another example of the lack of relevance of the Insurance industry today: out of a total of US$ 450 billion in reported loss, the total written premium amounts only to US$ 3 billion.

5.3. Products will be increasingly integrated

Insurance will increasingly need to be integrated into products and services. As we shift towards a more shared economy with fewer owned assets we would expect insurance to respond by increasingly becoming integrated and invisible.

Insurance as part of a car journey, insurance as part of a home rental, insurance as part of a flight cost. The ability for manufacturers and service providers to understand their own data and use it to manage risk will change how we interact with insurance.

5.4. Insurance will be cheaper

Perhaps the major driver of insurance loss of relevance is its cost.

Any service which has a 40% cost of usage is unlikely to make economic sense except when it is either required, or in the most high risk situations.

The availability of cheap capital and the availability of cheap data, as well as the technology to analyse it and the technology to automate and simplify processes, will be revolutionary in insurance. Ultimately this lower cost will drive demand and support growth and relevance.

6. Conclusion

The relevance of insurance, which has declined over the last few decades, after peaking in the early 1980s, is set to increase again.

Big shifts in insurance needs, both in the commercial and consumer segments, new sources of cheap capital, the prevelance of cheap and accessible data and the technology to automate and analyse will transform the Insurance industry.

Not only is this important for insurers, it is also important for all of us. Insurance is the grease behind investment and innovation. The long term decline in the Insurance´s industry ability to reduce risk could be a significant impediment on future growth. However we believe that the

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reversal of this trend will mean that insurance can once again grow in its importance of protecting our key investments and activities.

7. References

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SWISS RE SIGMA EXPLORER DATASET: searched in 2019 on http://sigmaexplorer.com/

boletin de estudios economicos Vol. lXXiV - n.º 226 - Abril 2019 (Páginas 29-69)

BLOCKCHAIN Y SU IMPACTO EN LA EVOLUCION DEL MODELO DE NEGOCIO DEL SECTOR ASEGURADOR

BLOCKCHAIN AND ITS IMPACT ON THE EVOLUTION OF THE BUSINESS MODEL OF THE INSURANCE INDUSTRY oscar Paz

Responsable de AXA opensurance RESUMEN

el sector asegurador es, sin lugar a dudas, un sector estratégico para el desarrollo de cualquier país. muchos de los avances, sociales, económicos o incluso tecnológicos que se han producido a lo largo de la historia no hubieran sido posibles sin su existencia. sin embargo, nos encontramos en un momento especialmente singular, en el que la tecnología desafía cualquier modelo de negocio existente y nos obliga a reflexionar sobre si modelos tradicionales siguen teniendo sentido en un mundo en constante cambio, donde nuevas inquietudes, hábitos y necesidades emergen casi a diario. en este contexto el sector asegurador vive su propia revolución de la mano del Insurtech, pero la llegada, casi inesperada, de Blockchain, ha hecho que esta reflexión se tenga que hacer de forma mucho más profunda si cabe. si Blockchain es capaz de avanzar y cumplir con muchas de las bonanzas que se le atribuyen, podemos afirmar que el mundo está en la antesala de uno de los cambios más disruptivos de su historia, y el sector asegurador también.

Palabras clave: blockchain, insurtech, seguros, tecnología, modelo de negocio, innovación, disrupción.

SUMMARY

the insurance industry is strategic for the development of any country. many of the social, economic or even technological advances that have occurred throughout history have not been possible without its existence. However, currently, we are in a singular moment, in which technology is challenging the business models of any industry, and it forces us to reflect on whether traditional models continue to make sense in a world in constant change, where new concerns, habits and needs emerge almost daily. in this context, the insurance sector lives its own revolution called Insurtech, but the arrival, almost unexpected, of the Blockchain, has made this reflection is carried out in the deepest way, if possible. if Blockchain is able to advance and meet many of the bonanzas that are attributed to it, we can affirm that the world is in the lead-up to one of the most disruptive changes in its history, and the insurance industry as well.

Key words: blockchain, insurtech, insurance, technology, business model, innovation, disruption.

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1. Introducción

oscAR PAz

Blockchain es la palabra de moda, basta con incluirla en el título de un evento para garantizar el aforo completo, pero sin embargo, como cualquier otra tecnología, necesita un contexto en el que poder aplicarse, necesita un porqué y un para qué. en muchas ocasiones pecamos de elevar una tecnología a los altares, sin haber comprendido del todo bien cómo funciona, y sobre todo, sin haber analizado cuál puede ser su impacto real en el mundo en general, y en cada uno de los sectores en particular. decía Arthur c. clarke1, escritor y científico británico, que “Cualquier tecnología suficientemente avanzada es indistinguible de la magia”, Blockchain va camino de ello, pero todavía le queda recorrido por avanzar. este recorrido lo irán determinando los diferentes casos de uso que en cada sector se vayan identificando y que permitan a Blockchain avanzar y extenderse. un recorrido que no estará exento de errores y fracasos, pero que como en cualquier otro proceso de innovación, forman parte natural del camino y son imprescindibles para ir corrigiendo, mejorando y adaptando al mundo real una tecnología que todavía está dando sus primeros pasos. cada sector es diferente, tienen su particular porqué y para qué, y en este artículo vamos a centrarnos en el impacto que Blockchain puede tener en el sector asegurador, un sector con miles de años de historia y de vital importancia en el desarrollo económico y social. Así que antes de seguir hablando de Blockchain, vamos a adentrarnos en el extenso mundo del seguro, para entender de dónde viene y a dónde va, cuáles son sus retos actuales, qué otras tecnologías ya están impactando en él, para, entonces sí, entender cómo Blockchain, podría llegar a aplicar su magia al sector asegurador.

2. La importancia del seguro en la historia, en la sociedad y en la economía

el riesgo y la incertidumbre han sido factores que han estado siempre presentes en la historia de la humanidad. desde las más primitivas civi-

1 Autor de obras de divulgación científica y de ciencia ficción, como la novela 2001: “una odisea del espacio”, “el centinela” o “cita con Rama” y coguionista de la película 2001: “una odisea del espacio”.

blocKcHAin Y su imPActo en lA eVolucion del modelo de neGocio del ...

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lizaciones, las agrupaciones entre iguales han sido uno de los mecanismos más efectivos para combatirlos: vivir en comunidad, en grupo, hacía más fáciles tareas como buscar y encontrar alimentos, defenderse de animales peligrosos, e, incluso, sobrellevar adversidades, como el hecho de que cuando un hombre fallecía, cazando o luchando, por ejemplo, otro adquiría el compromiso de proteger a la familia que quedaba desamparada. no obstante, el punto de partida del seguro se puede establecer en el año 3.000 a.c. en china concretamente, donde los mercaderes repartían la carga a transportar entre diferentes barcos, para así reducir el riesgo de perder la carga completa ante un naufragio o ataque pirata a uno de ellos. esta práctica dio lugar a lo que más adelante se conoció como “préstamo a la gruesa ventura”, ya recogido de una forma muy inicial en el código de Hammurabi (1.728 a.c.) por lo babilónicos, y que más adelante desarrollaron los griegos, un préstamo en el que el prestamista entregaba dinero u otro tipo de bienes fungibles a un naviero con el fin de que pudiera realizar el transporte marítimo, con la obligación del naviero de pagar al prestamista el precio del riesgo (“pretium periculi”) si el viaje llegaba de forma satisfactoria al puerto de destino, en otro caso, si el barco naufragaba o no llegaba a puerto, el naviero no debía de abonar nada al prestamista (perdiendo tanto el capital prestado como los intereses). desde estos inicios, donde la solidaridad ante todo tipo de infortunios primaba sobre cualquier base técnica y jurídica, hasta nuestros días muchas han sido las fórmulas que las diferentes civilizaciones y sociedades han ido adoptando para amortiguar los efectos que cualquier contingencia imprevista pudiera causar (Figura 1) todo este recorrido histórico da una idea de la importancia que ha tenido el seguro para el desarrollo económico y social de las diferentes civilizaciones a lo largo y ancho de todo el mundo, pudiendo afirmar que no hay país o nación que no cuente con algún tipo de seguro que proteja, de forma directa o indirecta, a sus ciudadanos.

Además, el sector asegurador es un proveedor de empleo de excelente calidad, tanto en estabilidad y retribución, como en otro tipo de políticas laborales. en españa2 el 96,04% de los casi 50.000 empleados de compañías aseguradoras tienen contrato fijo, y su antigüedad media en el 2

unesPA (2018).

32

oscAR PAz

Figura 1

El seguro a lo largo de la historia

Fuente: elaboraciรณn propia.

blocKcHAin Y su imPActo en lA eVolucion del modelo de neGocio del ...

33

puesto de trabajo es, casi, de 14 años (13,9 para ser exactos), sólo, ligeramente, por debajo del sector público. A estos datos hay que añadir: • Los puestos de trabajo inducidos3 que genera el sector asegurador se pueden estimar entre 550.000 y 600.000 en españa, como consecuencia de las actuaciones del seguro, tras la ocurrencia de un siniestro o percance, y su posterior transferencia desde las aseguradoras hacia diversos profesionales, mayormente ligados con la reparación.

• Los efectos multiplicadores que se generan derivados de los servicios prestados o los pagos de las indemnizaciones después de un siniestro y que contribuyen a elevar los niveles de actividad en los diferentes sectores y personas. en españa, las aseguradoras devuelven cada hora 5,2 millones de euros que sus clientes habrían perdido a causa de incidentes, aumentando su resiliencia y ayudándoles a sobreponerse ante todo tipo de peligros y situaciones, lo que influye directamente en la creación de riqueza de la economía en unos cuatro puntos porcentuales cada año.

• Las inversiones que efectúa el sector asegurador (en españa en el tercer trimestre de 2018 el volumen estimado de inversiones ha sido de 295.995 millones de euros), y que practica una política de inversión prudente y con vocación de largo plazo, de forma que se convierte en un proveedor de financiación estable, algo que se ajusta perfectamente a las necesidades de los diferentes agentes económicos y que, en el caso de españa, tiene al estado como principal beneficiario, ya que gran parte de esta inversión se destina a deuda pública española. en definitiva, el seguro es un parámetro relacionado directamente con el desarrollo de cualquier país, y su importancia va mucho más allá de su aportación directa al Pib.

3. Insurtech, la transformación existencial del sector asegurador

sin embargo, y pesar de su alta presencia en la sociedad4, la importancia del seguro no es del todo bien percibida y hay dos factores que

3 empleo inducido es el derivado de los pagos que las aseguradoras efectúan a sus principales proveedores: sector sanitario, talleres de reparación de vehículos, reparadores del hogar y servicios funerarios.

4 los seguros más comunes están presentes en el 96% de los hogares españoles, y de cada 100 euros gastados, 4,5 euros van destinados a seguros.

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constantemente son objeto de estudio y sobre los que pivota, en muchos casos, la percepción social del seguro5: • Desconocimiento: alrededor de un 80% de las personas tiene algún grado de dificultad en saber lo que cubre o no un seguro.

• Desconfianza: alrededor de un 70% de las personas piensan que cuando tengan un siniestro el seguro, de alguna u otra forma les va a plantear problemas y no se lo va a cubrir. en gran medida esto viene dado por el lenguaje técnico y poco claro utilizado en las pólizas de seguros, y aunque el sector asegurador ha hecho en los últimos años un esfuerzo por simplificarlo, sigue siendo insuficiente. como consecuencia, sólo el 28,5% de la población está totalmente de acuerdo con la afirmación de que el sector asegurador tiene una imagen positiva, y que sólo un 35,6% (2014) opine rotundamente que la calidad del servicio ofrecido es cada vez mejor, un porcentaje que se ha reducido respecto a años anteriores (40,4% en 2011), probablemente debido a la mayor exigencia de los consumidores, motivada en gran parte por las experiencias de nuevos modelos de negocio y servicio derivados de la economía digital y de un mundo cada vez más conectado e inmediato.

A esta mejorable percepción social tampoco ayuda el hecho de que el modelo de negocio asegurador tenga una frecuencia de contacto muy baja con el cliente, y que muy esquemáticamente podríamos resumir en: una vez en el momento de la contratación, anualmente en la renovación/cobro, cada varios años en el momento de producirse el siniestro. esta baja frecuencia de contacto no es un elemento a favor en un mundo en el que estamos continuamente impactados por todo tipo de estímulos y experiencias6 y “favorece” el que la percepción del seguro se asocia a momentos emocionalmente negativos (Figura 2).

A esta percepción social que tiene el seguro se han unido otros factores, derivados de la revolución digital que estamos viviendo, que han hecho que surja un movimiento transformador alrededor del sector asegurador, denominado Insurtech7, y que ya es una realidad con un ritmo FundAcion mAPFRe (2014). se estima que una persona diariamente, de media, recibe 3000 impactos publicitarios, consulta 150 veces su smartphone y pasa cuatro horas frente al televisor.

7 Insurtech, de forma muy esquemática, se puede definir como “el movimiento de personas que a través de una actitud emprendedora están llevando al siguiente nivel el sector asegurador, apoyándose en la tecnología”.

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de crecimiento exponencial8. A continuación se describen algunos de los factores que han desencadenado este movimiento: Figura 2

¿Qué situaciones asocias más con el seguro?

Fuente: elaboración propia.

1. Baja satisfacción en interacciones digitales: desde la llegada de internet en los años 90, prácticamente, todos los sectores tienen presencia online, y el sector asegurador ha sido uno de ellos, bien sea a través de nuevas aseguradoras de directo (basadas en una interacción a través de contact centers, Webs y Apps) o bien a través de aseguradoras ya existentes que han incorporado estos nuevos canales a sus canales tradicionales. sin embargo los clientes manifestaban una muy baja satisfacción en las interacciones digi-

8 FinnoVAtinG (2018), como ejemplo el mapa de Insurtech en españa recogía 179 startups en diciembre de 2018, cuando en enero de 2018 esta cifra era de 90 startups.

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tales9 con las aseguradoras, muy por debajo de la banca online, los marketplaces (bien sean de alimentación, textiles, tecnológicos…) o el sector turístico (reserva online de vuelos y hoteles). los únicos sectores por debajo del asegurador en satisfacción online son el inmobiliario y el de las telecomunicaciones.

2. Modelo de negocio pre-internet: la antigüedad media de las aseguradoras actuales es de casi un siglo, 95 años en concreto para el grupo de aseguradoras del Fortune 50010, lo cual, para muchos, es representativo de un sector basado en un modelo de negocio preinternet, en el que hay mucho margen de mejora y muchas ineficiencias que pueden ser resueltas mediante nuevos modelos de negocio aseguradores más alineados con las experiencias que ya ofrecen desde hace tiempo otro tipo de modelos relacionados con la economía digital.

3. El Fintech como espejo en el que verse reflejado: el sector financiero, muy similar en nivel de regulación al sector asegurador, lleva años viviendo su propia disrupción a través del movimiento Fintech, que comenzó 2 ó 3 años antes que el movimiento Insurtech y que ha hecho de “hermano mayor” abriendo algunas puertas, en muchos casos mentales. cómo anécdota, durante 2015 y 2016, cuando el movimiento Insurtech despegó y empezó a ser conocido a través de eventos, algunos de estos llevaban títulos similares a “¿es el Insurtech el nuevo Fintech?”.

4. Nacimiento de nuevos modelos de negocio que proteger: estamos siendo testigos de un escenario en constante transformación donde nadie escucha música, lee un libro o ve una película como lo hacía hace 15 años, donde la movilidad, sobre todo urbana, está en pleno proceso de mutación hacia modelos donde el coche en propiedad tiene cada vez menos sentido, o donde todo tipo de plataformas para el intercambio de servicio entre particulares y/o profesionales están desafiando los modelos de todo tipo de sectores. un mundo en constante disrupción de modelos de negocio, no puede ser pro-

9 tHe boston consultinG GRouP y moRGAn stAnleY ReseARcH (2014), la satisfacción de la experiencia online en el seguro es de 4 puntos, mientras que la media de todos los sectores es 7,3 y la de la banca personal 15,2 (el máximo de todos).

10 sPenceR (2016).

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tegido con el mismo modelo asegurador del pasado, requiere de modelos de seguros disruptivos11.

5. Internet of Things12: el impacto que el iot puede tener en el sector asegurador es de especial relevancia, ya que permite medir variables asociadas a riesgos físicos que hasta ahora no era posible, y además hacerlo en tiempo real, lo cual no sólo permite calcular la probabilidad de un riesgo y plasmarlo en una prima, sino que permite incluso la predicción o detección del mismo, con la posibilidad de actuar para evitarlo o al menos reducir sus consecuencias mediante una actuación temprana.

6. Otras tecnologías emergentes: de forma complementaria al iot todo el resto de tecnologías que podamos imaginar como inteligencia y Visión Artificial, Realidad Virtual, chatbots, Robótica, etc… son de especial interés y utilidad en la gestión de los diferentes riesgos a los que nos exponemos cada día. en el camino hacia la “singularidad tecnológica”, estimada para la década de 2040, nos encontramos, por ejemplo, con el coche autónomo, que puede llegar a reducir hasta en un 90% los accidentes de tráfico13.

7. Sector trillonario: el sector asegurador es uno de los sectores con mayor volumen de negocio a nivel mundial, del orden de los 4 trillones americanos de dólares, por lo que no es extraño que alrededor del 10% de las compañías del Fortune 500 sean aseguradoras14. esto hace que sea un sector muy atractivo para emprendedores e inversores, que ven en él un gran pastel al que poder dar un buen “bocado” a través de propuestas disruptivas. como, por ejemplo, modelos que sean capaces de asegurar objetos o situaciones que hasta ahora nunca se habían asegurado, y por periodos de tiempo que pueden llegar a ser de horas o incluso minutos (“on demand insurance”). una bici durante una tarde, una cámara de fotos durante un viaje, un smartphone durante un concierto.

12 Aunque el término internet of things, surge en los albores del cambio de milenio, concretamente en 1999, es utilizada únicamente en círculos internos de investigación, hasta que en 2009, se hace pública en un artículo publicado por Kevin Ashton en el diario RFid, momento a partir del cual, su crecimiento y expectación alrededor de ello se vuelve exponencial.

13 según la dGt cerca del 90% de los accidentes están relacionados con tres únicos factores: distracciones (33%), velocidad excesiva (29%) y alcohol (26%). datos de 2017.

14 sPenceR (2016).

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8. Emprendedores en serie: desde la llegada en los noventa de las primeras puntocom y más recientemente con el auge de las startups, cada vez son más los emprendedores, de todo tipo y condición, que hacen del emprendimiento constante su estilo de vida. esto hace que actualmente haya un mayor volumen de “emprendedores en serie” para los que el índice de fracaso es mucho menor. de hecho se estima que cerca de la mitad de los emprendedores que triunfan han creado ya varias startups15.

Figura 3

El Insurtech en tres niveles

Fuente: elaboración propia.

15 en concreto el 46%, según el mapa de emprendimiento 2018 elaborado por spain startup-south summit.

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9. Llegada de inversores: todo lo anterior ha ido haciendo que la inversión vaya llegando a las nuevas propuestas disruptivas, siendo 2015 el año en el que realmente despegó, con un volumen de inversión a nivel mundial de 2,65 miles de millones de dólares, triplicando la cifra de 2014, estimada en 740 millones de dólares16.

Aunque el sector asegurador, en su larga trayectoria, se ha ido adaptando para dar solución a los nuevos y diferentes riesgos que han ido surgiendo a lo largo y ancho del mundo, se puede afirmar que estamos viviendo un momento único en la historia, donde es tal la magnitud y concentración de acontecimientos derivados de la explosión digital (tecnologías exponenciales, globalización, hiperconectividad, …) que ya no es suficiente hacerse la pregunta “¿Cómo digitalizo mi modelo de negocio?” sino que es más realista cuestionarse si sigue teniendo sentido que nuestro modelo de negocio siga existiendo en un entorno en continua digitalización, es decir más que de una transformación digital, podemos hablar de una transformación existencial (Figura 3). en el caso del sector asegurador, el reto para la transformación existencial, puede formularse mediante la siguiente pregunta: “con tantos datos y la tecnología ¿tiene sentido que la industria de seguros continúe “esperando” a que suceda el siniestro para reparar y/o indemnizar o tiene más sentido aprovechar estas tecnologías para intentar evitar que ocurran los siniestros o al menos reducir sus consecuencias?”

4. Blockchain, la tecnología que lo va a volver a cambiar todo

Blockchain es un término que lleva muy poco tiempo entre nosotros17, pero que algunos ya definen como la tecnología más disruptiva que han conocido en su vida, y no hablamos de cualquier persona, sino de prestigiosos emprendedores en serie como salim ismail, uno de los fundadores de la singularity university. en todo caso, a estas alturas hay publicada información más que suficiente sobre Blockchain, quizás demasiada, para entender realmente su esencia diferencial y sus principales aplicaciones. cbinsiGHts (2016). según Google trends hasta mediados de 2016 no empieza a mostrarse un interés creciente por el término Blockchain.

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Antes de entrar en más detalle es bueno recordar algunos de los consejos que muchos expertos dan a quienes quieren entender, a nivel general, Blockchain y sobre todo entender sus posibles aplicaciones a casos de negocio: • No leer sobre bitcoin ni tampoco sobre criptomonedas, de las que existen miles, y que están sometidas a una constante especulación y volatilidad.

• Tampoco leer sobre ICOs (Initial Coin Offering), que son un sistema de financiación mediante cripto activos o tokens, en el que por cierto, por ahora se han producido numerosas estafas18.

• Leer lo justo sobre la tecnología y abtraerse de entrar en detalles técnicos, no sólo por la complejidad de los mismos, apta sólo para expertos, sino porque se encuentran en constante cambio y evolución.

• Centrarse en entender los beneficios/ventajas y funcionalidades diferenciales que aporta, sobre todo respecto a otras tecnologías ya existentes.

• leer sobre casos de uso y a poder ser en diferentes sectores, porque una de las ventajas de blockchain es su capacidad de transversalidad, de poder hacer que diferentes sectores se entiendan a nivel de intercambio/comunicación de transacciones, y que hasta ahora no había sido posible debido, por ejemplo, a la ausencia de estándares para ello. dicho esto, a partir de este momento seguiremos estos consejos en las próximas páginas con el objetivo de entender, a alto nivel, qué es blockchain y sus posibles impactos en el sector asegurador.

4.1. Una primera aproximación a Blockchain

Blockchain es al valor lo que internet es a la información, por eso a Blockchain se le conoce también como el “internet del valor” (Figura 4).. Para entenderlo, lo mejor es viajar al pasado, antes de que internet se popularizara, por ejemplo, a la década de los ochenta. ¿Cómo una persona enviaba a otra la información almacenada en un soporte como una 18 el propio Jordan belfort, el “lobo” de Wall street declaró en 2017 que “las ico son una estafa masiva de primer orden”, e incluso un estudio de statis Group (empresa especializada en icos) llegó a revelar que más del 80% de las icos realizadas en 2017 fueron identificadas como estafas.

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hoja con texto, una cinta con audio, un carrete con fotos o una cinta con vídeos? la única forma de hacerlo era duplicar esa información y enviarla a través de correo postal. sin embargo, en los años 90, esa información empezaba a poder ser enviada a otras personas mediante un primitivo internet, que empezó a revolucionar la forma en la que nos intercambiábamos información y nos comunicábamos. esta revolución hizo que cada vez surgieran más dispositivos que permitían digitalizar la información existente en el mundo físico, como fueron los escáneres, las cámaras digitales, las tarjetas capturadoras de audio y video, etc., en definitiva, que permitían representar en formato digital, información que hasta ese momento sólo había existido en formato analógico, algo que hoy podemos hacer desde cualquiera de nuestros smartphones, que disponen de sofisticadas cámaras y micrófonos entre otras capacidades.

Blockchain, permite hacer algo similar pero con el valor. Permite representar digitalmente valor (tokenizar19), como pueden ser: monedas, contratos, certificados, propiedades, todo tipo de bienes, etc… e intercambiar y transferir ese valor de forma digital y totalmente segura, sin utilizar terceros confianza ni ningún tipo de autoridad central, algo que lo hace totalmente diferente a cualquier sistema conocido hasta ahora, incluido internet.

Para entender cómo internet siempre necesita un tercero de confianza para intercambiar valor, vamos a imaginar dos personas, una de ellas tiene un billete de 50€ y necesita enviar digitalmente su valor a la otra persona. si saca una foto del billete y se la envía por email a la otra persona, no está enviando el valor sino la información, con lo cual no está consiguiendo su objetivo. la única forma de enviar digitalmente ese valor de 50€, es mediante un tercero de confianza, como puede ser un banco, PayPal o cualquier otra pasarela de pago, que permite comprobar que la primera persona tiene un saldo de al menos 50€, para a partir de ahí restar 50€ de su saldo y sumarlos al saldo de la segunda persona, donde el tercero de confianza cobra una comisión por realizar esta transacción.

19 mouGAYAR ( 2016), “token es una unidad de valor que una organización crea para gobernar su modelo de negocio y dar más poder a sus usuarios para interactuar con sus productos, al tiempo que facilita la distribución y reparto de beneficios entre todos sus accionistas”.

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Figura 4

Blockchain, el internet del valor

Fuente: elaboraciรณn propia.

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¿Y cómo puede Blockchain certificar que esa transacción se ha producido sin utilizar un tercero de confianza? Para ello imaginemos esas dos mismas personas sobre el escenario de un auditorio, en el que hay 1000 espectadores. entonces la primera persona entrega a la otra el billete de 50€, algo que pueden ver perfectamente todos los espectadores, con lo que tenemos 1000 testigos de que esa transacción ha sucedido. ¿Qué pasaría si un espectador afirmara que la transacción no se ha producido? Pues que los 999 restantes se lo rebatirían, esto es lo que llamamos confianza de multitudes, y es lo que hace que Blockchain no necesite de una autoridad central o tercero de confianza que valide cada una de las transacciones. Para Blockchain esas dos personas y los 1000 espectadores serían nodos que estarían conectados sobre una red digital. esta confianza de multitudes no es algo nuevo, y de hecho, ya en el 2006 se acuñó el término wikinomía20 para referirse al arte y a la ciencia de la colaboración masiva y que ha hecho que surjan plataformas como Youtube, Wikipedia o los diferentes tipos de plataformas de financiación e inversión colectiva: crowdfunding, crowdlending, crowdequity.

4.2. ¿Cuál es el origen de Blockchain?

el origen del Blockchain, como muchas otras situaciones que estamos viviendo en la actualidad, se sitúa en la crisis financiera de 2008 en la que las hipotecas subprime camparon a sus anchas. en agosto de 2008 se produce el registro del dominio bitcoin.org y a partir de ahí comienza todo. su creador o creadores, porque no se sabe quién está realmente detrás, utiliza el seudónimo de satoshi nakamoto, y en enero de 2009 se pone en marcha oficialmente Bitcoin un protocolo tecnológico y red P2P (entre iguales, sin servidores), con carácter totalmente descentralizado, sin estar respaldada por ningún gobierno ni banco central. sobre este protocolo tecnológico Bitcoin (con mayúscula inicial) opera el bitcoin (con minúscula inicial), que es su unidad de cuenta nativa y que sirve para contabilizar y transferir valor, por lo que es clasificado como moneda digital y en concreto como criptomoneda. Y precisamente este protocolo se sustenta en la tecnología de “cadena de bloques” (Blockchain), que permite que el histórico de todas las transacciones 20

tAPscott y WilliAns (2006).

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quede reflejado de forma que sea altamente seguro, incorruptible, pero a la vez transparente, algo que lo convierte en una especie de gran libro contable público y distribuido, es por eso que esta tecnología a la que pertenece Blockchain, se conoce de forma más genérica como dlt (distributed ledger technology).

4.3. ¿Cómo funciona el Blockchain?

explicar cómo funciona Blockchain no es una tarea sencilla, y como hemos comentado anteriormente, no es recomendable llegar a hacerlo en detalle, sobre todo si el objetivo pasa por entender, a nivel general, el posible impacto que puede tener esta tecnología en los diferentes sectores y modelos de negocio. A día de hoy todos utilizamos internet y nos hacemos una idea de cómo ha impactado y cómo puede seguir haciéndolo en nuestra sociedad, pero no por eso sabemos cómo funcionan los diferentes protocolos que lo forman: sFtP, telnet, tFtP, ssH, icmP, imAP, PoP, tcP, smtP… es por eso que vamos a explicarlo a alto nivel, a través de una representación gráfica para facilitar al máximo su compresión (Figura 5, ver página siguiente).

4.4. ¿Qué aporta el Blockchain respecto a la tecnología ya existente?

como decíamos anteriormente, salim ismail, prestigioso emprendedor en serie e inversor, y fundador de la singularity university afirma que Blockchain es la tecnología más disruptiva que ha conocido en su vida, lo cual, proviniendo de una persona que vive en contacto constante con el futuro, nos da una idea de que la tecnología Blockchain va a ser capaz de llevar a un siguiente nivel muchas de las realidades que vivimos actualmente. Realidades que están basadas en la ineficiencia de muchos procesos que las tecnologías actuales no han sido capaces de resolver, pero que los emprendedores que impulsan iniciativas Blockchain cuestionan constantemente y eficientarlos es su principal motivación. estas ineficiencias pueden deberse a la incompatibilidad tecnológica entre sistemas de diferentes entidades/instituciones, a la falta de confianza o de nivel de seguridad entre ellos, pero también a la mera inercia o burocracia que se arrastra de procesos anteriormente analógicos y que ahora en un mundo digital ya no tienen sentido. sin embargo, la tecnología Blockchain lleva al siguiente nivel funcionalidades como las siguientes:

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Figura 5

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Cómo funciona BLOCKCHAIN

Fuente: elaboración propia basada en diferentes infografías.

• Seguridad máxima: la combinación de encontrarse físicamente distribuida y de su sistema criptográfico la hacen, prácticamente, inmutable e incorruptible, un nivel de seguridad que ninguna otra tecnología había conseguido hasta ahora.

• Esperanto digital: a pesar de encontrarse físicamente distribuida, desde el punto de vista conceptual/lógico representa un entorno único y homogeneizado, un estándar sobre el que pueden operar diversidad de actores, sin importar barreras sectoriales, ni fronterizas. de hecho el mayor logro de muchos de los consorcios Blockchain que se están creando, no es tecnológico, sino la capacidad de “sentar en una misma mesa de consenso y diálogo” a una gran diversidad de actores (grandes multinacionales/corporaciones, startups, universidades, pymes, grandes consultoras, despachos de abogados, …) que de otra forma no lo hubieran hecho.

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• Confianza y verdad absoluta: todo lo anterior otorga a Blockchain el poder, casi “divino”, de ser lo más parecido a la “verdad absoluta”, un poder basado en el consenso de todos los actores que intervienen en el proceso y en una tecnología que aporta un máximo nivel de transparencia y trazabilidad, algo que encaja perfectamente con las reglas de negocio de cualquier sector, y que le legitima para poder ejecutar los procesos de negocio, a través de los Smart Contracts o contratos inteligentes21. si a todo esto le sumamos que uno de los principales retos de Blockchain pasa por ser capaz de crear la Identidad digital soberana, algo que nos va a permitir a los usuarios no sólo identificarnos/autenticarnos digitalmente, sino ser capaces de elegir a qué datos nuestros tienen acceso cada una de las otras partes (particulares u organizaciones) en las que confiamos. incluso podremos donar o vender nuestra información a terceros, por ejemplo datos de salud que podemos medir con un reloj inteligente, bien con fines de investigación, o a cambio de productos y servicios más personalizados. todo esto hace que estemos ante una tecnología que nos va a abrir escenarios inimaginables actualmente, del mismo modo que en los años noventa, en pleno aterrizaje de internet, nadie podría llegar a haber imaginado que millones de personas publicarían videos y fotos de su actividad diaria y que alguna de ellas, denominados “influencers”, pudieran incluso llegar a monetizar esta actividad y vivir de ella.

4.5. ¿En qué estado se encuentra actualmente Blockchain?

la respuesta más frecuente y sencilla a esta pregunta es “como internet en los años 90”, es decir, ha saltado de su entorno más originario a diferentes sectores que nada tenían que ver con lo que motivó su nacimiento y que están empezando a entender cómo funciona para ver cómo puede impactar a su sector.

21 un Smart Contract es un programa informático que facilita, asegura, hace cumplir y ejecuta acuerdos registrados entre dos o más partes (por ejemplo personas u organizaciones) y que reside en los nodos de la red Blockchain, de forma que no es controlado por ninguna de las partes. cuando se dispara una condición pre-programada, no sujeta a ningún tipo de valoración humana, el contrato inteligente ejecuta automáticamente la cláusula contractual correspondiente.

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si bien es cierto que la evolución y popularización que ha conseguido internet en estos 25 años se verá reducida en tiempo en lo que se refiere al Blockchain, de hecho, según el Hype cycle de Gartner22, Blockchain se encuentra en el “pico de expectativas sobredimensionadas”, aunque con una tendencia ya hacia el “abismo de la desilusión” que previsiblemente en unos años remontará hacia la “rampa de la consolidación” y acabará asentándose en la “meseta de la productividad”, algo que se estima suceda entre los próximos 5 y 10 años (Figura 6).

Figura 6

Hype Cycle para tecnologías emergentes

Fuente: Gartner (2018).

22 el Hype cycle de Gartner es una representación gráfica de la madurez, adopción y aplicación comercial de tecnologías específicas. se publica de forma anual y ayuda a conocer en qué tecnologías hay sobre expectativas o cuales empiezan a resultar viables.

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Para poder llegar a esta “meseta de la productividad” antes tendrá que superar los retos que tiene pendientes a día de hoy, entre los que destacan: • La diversidad de tecnologías “Blockchain” existentes: actualmente vivimos en un auténtico “hype” donde coexisten infinidad de redes Blockchain públicas, privadas, semipúblicas de todo tipo y condición y donde deberá producirse una “purga natural” en los próximos años, algo similar a lo que pudo suceder en los noventa con la burbuja puntcom. el efecto de añadir hoy la palabra “Blockchain” a cualquier propuesta, es muy similar al que generaba añadir puntocom en los noventa, donde las expectativas podían verse multiplicadas exponencialmente, sin tener todavía realmente claro, cómo y cuándo se iba a generar el retorno.

• La velocidad y escalabilidad: es inevitable seguir comparando Blockchain con internet, y en los noventa muchos eran los que se referían (nos referíamos) a internet como el “ciberdespacio”23. Y es precisamente este uno de los motivos de la creciente diversidad de tipologías de redes Blockchain que surgen, ser capaces de superar los actuales ratios de “transacciones por segundo” que tienen redes como Bitcoin (3 tps de promedio y 21 tps como máx.) o ethereum (20 tps de promedio y 40 tps como máx.), que si los comparamos con otros servicios como PayPal (193 tps de promedio y 450 tps como máx.) o Visa (1667 tps de promedio y 24.000 tps como máx.) todavía son escasos. es por eso que existen propuestas que desafían al propio Blockchain, como es la tecnología dlt llamada iotA (bajo la que se encuentra la arquitectura tangle) y que está pensada, especialmente, para permitir el intercambio de información y valor en el internet de las cosas, y que pretende llegar a 1 millón de tps.

• El consumo de energía: que está directamente relacionado con la capacidad de computación necesaria para minar los bloques. se estima que sólo la minería de bitcoins ya representa el 1% del consumo total a nivel mundial.

• El marco regulatorio/jurídico: a nivel mundial todavía son excepcionales las regulaciones que establezcan con precisión las reglas del juego en el “criptomundo”, y si bien la llegada temprana de regulación puede matar la innovación, la ausencia de ellas puede 23

como un juego de palabras con ciberespacio.

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hacer que personas con pocos escrúpulos campen a sus anchas y se produzcan todo tipo de estafas. en todo caso, existen consorcios, como es el caso de AlAstRiA24, que trabajan para garantizar que cualquier servicio que se ejecute sobre su infraestructura tenga eficacia legal en el ámbito español y esté acorde con la regulación europea, algo que tranquiliza a cualquier organización que esté pensando en desarrollar una estrategia sobre blockchain.

• La escasez de talento: como ejemplo de la alta demanda existente, que supera a la oferta, el puesto de desarrollador Blockchain encabeza el informe de empleos emergentes de 2018 en linkedin, habiéndose multiplicado por 33 en los últimos 4 años, en segundo lugar se encuentra el puesto de ingeniero de Aprendizaje Automático con un crecimiento de 12 veces25. como en otras tecnologías emergentes la relación entre demanda y oferta se irá equilibrando en los próximos años, ya que entre otros factores cada vez hay más centros académicos que ofrecen formación Blockchain26.

• La seguridad: aunque una de las principales características de Blockchain es su seguridad, esto es precisamente lo que también resulta retador para muchos hackers, y precisamente en 2018 aumentaron un 459% los ataques relacionados con las criptomonedas27, algo que está empezando a abrir interrogantes y que confirma que todavía existe recorrido de mejora. como ejemplo el 2019 se estrenó con un ataque del 51%28 a ethereum classic en el que se duplicaron hasta 12 transacciones, por un valor de 1,1 millones de dólares.

24 AlAstRiA es el primer consorcio multisectorial promovido por empresas e instituciones para el establecimiento de una infraestructura semipública blockchain/dlt, que soporte servicios con eficacia legal en el ámbito español y acorde con la regulación europea que permite a los asociados experimentar estas tecnologías en un entorno cooperativo.

25 datos obtenidos de linkedin economic Graph, que sirve como una “representación digital de la economía global” al analizar las habilidades y las ofertas de trabajo de 590 millones de miembros y 30 millones de empresas.

26 según un estudio en 2018 de coinbase y Qriously el 42% de las mejores 50 universidades del mundo ya imparte al menos un curso sobre Blockchain o criptomonedas y al menos un 22% ofrece más de uno.

27 la mayoría relacionados con el Ransomware, cryptojacking, clonaciones, ataques del 51% y robos, según un estudio realizado por la Alianza de Amenazas cibernéticas (ctA).

28 consiste en hacerse con el 51% del poder de procesamiento de una red distribuida. Al tener la mayoría del control de la red los hackers pueden realizar cambios en Blockchain, como rechazar transacciones ya realizadas, permitiéndoles volver a tener la misma cantidad de dinero otra vez.

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• La percepción social: aunque estos ataques suponen una ínfima parte de todas las transacciones que se realizan sobre redes Blockchain, su impacto mediático es alto y hace que la percepción respecto a una tecnología, que tiene como seña de identidad la seguridad, se vea afectada. Algo que ya sucedió en internet, en el que durante muchos años fueron noticia los fraudes en las compras online, y que hizo que fueran muchos los que se resistieran a dar el paso de comprar a través de internet, algo que, afortunadamente, se encuentra ya superado, y que se confirma en la imparable tendencia ascendente del ecommerce, como ejemplo, según un estudio de salesforce, en la campaña navideña de 2018 se registró un crecimiento del 18% en número de compras online y de un 12% en volumen de facturación respecto al año anterior.

5. Cómo Blockchain puede resolver los retos del sector asegurador

como hemos ido viendo, y a pesar de los retos pendientes, las ventajas que ofrece Blockchain son claras: transparencia, confianza, trazabilidad, automatización, estandarización, seguridad. Ventajas que son directamente aplicables a los retos que tiene por delante el sector asegurador: mejora de la confianza en los clientes, mejora del conocimiento de sus productos, mayor eficiencia de sus procesos, reducción y control del fraude, adaptación a nuevos modelos de negocio… es por ello que no han tardado en surgir iniciativas que tienen como objetivo reunir a los principales actores de la industria aseguradora para idear y construir de forma conjunta soluciones que puedan aplicarse a casos de uso concretos. Algunos ejemplos de ello son los siguientes: • Blockchain Insurance Industry Initiative (B3i): se creó en 2016 como un consorcio de aseguradoras y reaseguradoras mundiales para explorar el potencial del uso de la tecnología dlt en el sector asegurador. en 2018 este consorcio pasó a constituirse como empresa que ofrece servicios y productos, el primero de ellos, denominado “Property cat Xol”, un sistema de Smart Contracts que permite optimizar las transacciones (suscripciones, autorizaciones, liquidaciones, transferencias…) entre aseguradoras, reaseguradoras y brókeres, pudiendo reducir los plazos de semanas a días. según explican “si Google ayuda a organizar la información del mundo, nosotros ayudamos a organizar la información relacionada con el riesgo”.

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Figura 7

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Seis formas en las que Blockchain puede disrumpir el seguro

Fuente: Willis towers Watson29.

• The Institutes Riskblock Alliance: consorcio creado en 2018 y que reúne a más de 30 aseguradoras mundiales y corredores, y en el que también se encuentran las consultoras deloitte y Accenture. Ha identificado hasta 40 casos de uso que tiene intención de ir probando e implementando, como por ejemplo el proceso de intercambio de datos en las aperturas de siniestros que permite una mejor experiencia de usuario y eficiencia en los procesos.

• Además, hay también otras asociaciones de seguros como The American Association of Insurance Services (AAIS) o la italiana

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RAmAdA-sARAsolA (2016).

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National Association of Insurance Companies (ANIA) que están lanzando sus propias iniciativas y pilotos. todas estas iniciativas y otras similares que van surgiendo tienen como objetivo, no sólo resolver muchos de los retos que tiene actualmente el sector asegurador, sino a plantear escenarios totalmente disruptivos (Figura 7).

6. Casos de uso de Blockchain en el sector asegurador

llegados a este punto empezamos a entrever las enormes posibilidades que ofrece Blockchain al sector asegurador, y que según b3i podría llegar a mejorar la eficiencia del sector en un 30%, no obstante lo interesante es analizar casos de uso concretos que ya se están empezando a poner en marcha a través de todo tipo de iniciativas y que se prevé que alcancen un volumen de negocio de 1.398 millones de dólares en 2023, respecto a los 64,5 millones de dólares registrados en 201830.

6.1. Seguros paramétricos

los seguros paramétricos o indexados son un tipo de seguros donde la probabilidad del riesgo se representa a través de uno o varios parámetros, y son seguros que se llevan aplicando con éxito a sectores como el agrícola, el textil o el turístico. ¿y que tienen en común estos sectores?

Pues que son altamente estacionales, es decir, que la climatología asociada a una estación es su razón de ser, pero también puede ser su mayor riesgo si no se comporta de la manera esperada. un par de ejemplos: • en un campo de olivos, si no llueve durante 10 días seguidos en mayo (periodo de la floración), se indemniza con XX€ por hectárea cultivada.

• en un establecimiento turístico, si en verano hay menos horas de sol que la media histórica de los últimos 10 años, se indemniza con XX% de la facturación media de los últimos 10 años. este tipo de seguros tienen gran aceptación porque, entre otras cosas, lo simplifican, ya que las condiciones se basan en unos pocos parámetros (días con lluvia y horas de sol) y la decisión de la indemnización no 30

mARKets And mARKets (2018).

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depende de la supuesta “subjetividad” de la aseguradora, sino de la objetividad de medición del parámetro (estaciones meteorológicas), con lo cual estamos solucionando dos de los principales problemas de percepción social del seguro: 1) el 80% de las personas que tienen un seguro no tienen un conocimiento detallado de las coberturas contratadas 2) más de un 70% de las personas tiene dudas sobre si realmente la aseguradora responderá tras un siniestro. A esto hay que sumar la ventaja de que las indemnizaciones se producen de forma mucho más rápida, ya que se elimina la complejidad que puede suponer una peritación más detallada, con lo que los asegurados disponen de la indemnización en semanas o incluso días, en lugar de meses, lo que incrementa su capacidad de resiliencia para poder “recuperarse” tras el siniestro.

Hasta ahora el seguro paramétrico se había aplicado sobre modelos de negocio donde el parámetro a medir era, principalmente meteorológico, debido a la gran precisión y capilaridad con la que es posible medir este tipo de variables (sólo en españa hay más de 3000 estaciones meteorológicas repartidas por todo el territorio nacional31). Pero si pensamos en que el mundo está cada vez más conectado y cuantificado (en 2020 alcanzaremos la cifra de 20.000 millones de objetos conectados y para la siguiente década llegaremos a los 50.000 millones), se nos abren unas posibilidades infinitas para poder diseñar todo tipo de seguros paramétricos, que cubran incluso las situaciones más cotidianas de cualquiera de nosotros.

Prueba de ello son iniciativas como FIZZY (Figura 8), desarrollada por AXA, y que se define como un seguro paramétrico de siguiente generación, basado en Blockchain, contra retraso de vuelos, en los que el cliente es indemnizado automática e inmediatamente, tan pronto como el vuelo retrasado aterriza, con su correspondiente notificación instantánea por email. Para ello el contrato de seguro se almacena en un Smart Contract, y en el que cada vez que aterriza un vuelo se comprueba si se ha retrasado por encima del tiempo establecido en el contrato de seguro, para, en caso afirmativo, ordenar automáticamente el pago de la indemnización al asegurado. el parámetro es la hora de aterrizaje del vuelo, y se recoge del proveedor de datos de vuelos Flightstats.

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Fuente: Agencia estatal de meteorología (Aemet).

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Figura 8

Cómo funciona FIZZY, el seguro paramétrico contra retraso de vuelos

Fuente: elaboración propia basada en https://fizzy.axa

la aplicación de este tipo de seguro puede extenderse, más allá de los retrasos de vuelos, a cualquier otro tipo de situaciones/contingencias que se encuentren trazadas/parametrizadas, como pueden ser cancelaciones, desvíos a otros aeropuertos, pérdidas de conexión entre vuelos, etc… y por supuesto a otros medios de transporte como trenes de larga distancia, autobuses interurbanos, etc… sin olvidar la aplicación que puede tener sobre todo tipo de servicios que ya se producen sobre multitud de plataformas de economía colaborativa: alquiler de pisos/coches entre particulares, viajes compartidos… ciertamente, el seguro paramétrico y los Smart Contracts parecen hechos el uno para el otro, por lo que se espera la aparición de nuevas iniciativas que operen únicamente sobre este tipo de seguros, de hecho, AXA consciente de ello ha creado en 2017 la unidad especializada de AXA Global Parametrics, y están surgiendo nuevas propuestas como Etherisc, una startup europea que ya ha lanzado un seguro similar a FizzY contra retraso de vuelos, y que está diseñando seguros para pro-

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tección contra huracanes para personas con bajos ingresos y pequeños negocios, con indemnización automática activada por la medición del viento en un radio de 30 millas alrededor de la ubicación registrada en el contrato del seguro, o incluso seguros para cosechas donde la indemnización se activa automáticamente ante eventos de sequía o inundación que han sido reportados por las agencias gubernamentales. otros ejemplos de nuevas startups especializadas en seguros paramétricos y en los que la tecnología Blockchain e internet of things van a empezar a jugar un papel fundamental son: • Worldcover: que ofrece un seguro para proteger los cultivos contra contingencias meteorológicas en países en vías de desarrollo y que lo ha estado trabajando junto a lloyd´s of london y nephila capital, una firma especializada en inversiones en el reaseguro de siniestros meteorológicos. utiliza satélites para monitorizar las lluvias y otros fenómenos meteorológicos32.

• Floodflash: seguro contra inundaciones en cualquier parte del mundo y para cualquier persona y en el que el cliente puede ajustar la prima y el nivel de agua a partir del cual se activará el pago de la indemnización. la medición de este nivel se realiza a través de sensores propios de FloodFlash. esta startup ha recibido 1,9 millones de libras de inversión semilla en verano de 2018, para seguir desarrollando su modelo de negocio33.

• Trustabit: esta startup ofrece ayuda a las compañías aéreas a mejorar la experiencia de usuario de sus pasajeros ante posibles contingencias en sus vuelos, permitiendo que los mismos puedan personalizar el formato de su compensación (ej: económica, voucher, puntos/millas aéreas, …). Además, los pasajeros son informados automática e instantáneamente (vía sms y email) ante cualquier posible contingencia, antes incluso, de que llegue a producirse. todo esto redunda en la satisfacción del pasajero, en un sector que es utilizado por más de 8 millones de personas todos los días y en el que el 68% de los mismos permanece fiel a aquellas compañías que mejores experiencias y recompensas ofrecen en sus programas de fidelización. este tipo de seguros puede ayudar a atenuar los 60.000 millones de dólares que suponen, anualmente, para las com32 33

biRd (2018).

RimmeR (2018).

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pañías aéreas todo tipo de contingencias. Y sin olvidar que este es un sector con una alta utilización por el segmento más joven en sus viajes de negocio, y donde el 97% suele postear sus experiencias en redes sociales, con el potencial de prescripción que ello puede suponer si la experiencia compartida es positiva.

6.2. Trazabilidad y sistemas anti-fraude

según datos de iceA34, sólo en 2017 se reportaron en españa 165.959 intentos de fraude. esta cifra no son los intentos totales de fraude al seguro, sino que representan aquellos que las 38 aseguradoras, con una cuota de mercado del 54,5%, detectaron, lo cual les permitió evitar el pago, en concepto de indemnizaciones, de 430 millones de euros, un millón más que durante el ejercicio 2016. el 63,5% de los fraude detectados se dieron en el ramo de autos, el 29,4% en el de diversos (incluye hogar, comercios y pymes) y el 5,9% restante en los ramos de vida, accidentes y salud. la gestión del fraude se ha convertido en los últimos años en una de las prioridades del sector asegurador: con la creación de unidades especializadas, la inversión en tecnología y concursos sectoriales, como el organizado por iceA, que en 2019 celebra su 24ª edición. iniciativas que han dado resultado, ya que durante 2017 por cada euro invertido en la detección e investigación del fraude se recuperaron 48,10€ por parte de la aseguradora. un ratio que puede verse mejorado en la medida en la que se introduzcan nuevas soluciones que permitan mejorar la trazabilidad sobre los bienes o las personas aseguradas, ya que las tipologías más frecuentes de fraude están relacionadas con las reclamaciones desproporcionadas, la ocultación de lesiones o daños preexistentes o la simulación de siniestros.

A raíz de esta situación, están empezando a surgir iniciativas y startups que, basadas en tecnología Blockchain, trabajan para mejorar la trazabilidad, tanto antes y después de la suscripción, como en el momento más inmediato tras un siniestro, de forma que las aseguradoras puedan conocer con mayor nivel de detalle y fiabilidad el estado de un bien o incluso de la persona que se encuentra asegurada.

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iceA (investigación cooperativa entre entidades Aseguradoras y Fondos de Pensiones).

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una de las primeras fue la plataforma everledger, fundada en 2015 y basada en londres, que ha ido desarrollando una solución para conocer la procedencia de los diamantes y así poder confiar en su autenticidad. una idea que según cuenta leanne Kemp, su ceo y Fundadora, se empezó a gestar en 2006 tras haber visto la película de leonardo dicaprio “diamante de sangre”, y que le hizo preguntarse cómo resolver el problema de la cadena de suministro en el negocio del diamante.

Actualmente everledger conecta a proveedores e intermediarios, de manera que los diamantes pueden ser rastreados en su transporte de un punto a otro por el mundo. Ya ha rastreado más de 2,2 millones de diamantes y para 2020 espera rastrear entre 2 y 4 millones de piedras preciosas anualmente, y no sólo eso, sino que ya ha empezado a extender sus servicios de rastreo y trazabilidad a todo tipo de sectores como vinos, cualquier objeto de lujo y piezas de arte, lo cual le convierte en el aliado perfecto de las aseguradoras especializadas en asegurar este tipo de bienes. otras iniciativas similares que se están desarrollando para mejorar la trazabilidad de todo tipo de situaciones son las siguientes: • Monuma: fundada en 2017 y basada en París, ofrece soluciones para objetos de alto valor como pueden ser piezas de arte, vino, joyas, pero también dispositivos electrónicos de alta gama o incluso cualquier tipo de vehículo. A través de su App móvil es capaz de certificar el estado de un bien, o incluso que un experto sea capaz de verificar y evaluarla de forma remota. en 2018 ha firmado un partnership con la aseguradora Allianz para incorporar su solución, llamada Blockchain Patrimonia, y poder certificar y valorar de forma remota, a través de fotos y vídeos, los bienes de sus asegurados, evitando así, que los expertos tengan que desplazarse físicamente hasta sus correspondientes hogares, lo que unido a los metadatos (posición GPs, time stamping) y a la tecnología Blockchain, hace que la fiabilidad e inmutabilidad de la información, conforme una prueba de trazabilidad imposible de conseguir con otras tecnologías, que hace más sencillos y eficientes los procesos de tramitación de siniestros.

• Blockverify: fundada en 2014 y basada en londres, trabaja para incorporar transparencia a las cadenas de suministro de diferentes industrias (farmacéutica, lujo, diamantes, electrónica) reduciendo así, el riesgo de falsificaciones, ya que cada producto lleva una etiqueta que permite al consumidor final comprobar la autenticidad

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del mismo, algo que favorece la gestión de todo tipo de siniestros de robo, pérdida, daños, transporte, etc… que se puedan producir en empresas relacionadas con esos sectores.

• Visualeo: en este caso esta plataforma con base en madrid y fundada en 2017, se define a sí misma como un testigo ocular de confianza basado en Blockchain, y es que a través de su App móvil y su red de verificadores, repartidos por todo el territorio nacional, es capaz de crear una evidencia digital inmutable que actúa como una especie de notario/perito que confirma que esa información es fidedigna.

Verificación que incluso puede hacer el mismo asegurado para comunicar un siniestro (coche, hogar,..) en tiempo real a su aseguradora, y que al estar registrada en Blockchain puede tener una validez legal más allá de la propia aseguradora, lo cual puede incluso automatizar la tramitación con otras aseguradoras y/o entidades intervinientes en el proceso. es por ello que Visualeo ofrece ya soluciones para diferentes sectores como el inmobiliario, construcción, exportación, automoción, legal, arte, medios de comunicación…

6.3. Coaseguro

el coaseguro es un tipo de seguro donde dos o más aseguradoras se reparten la cobertura de un determinado riesgo, asumiendo cada compañía un porcentaje del riesgo y de la prima. se utiliza para cubrir grandes riesgos, como pueden ser los relacionados con la aviación, museos con piezas de alto valor, fábricas o plantas especializadas, o incluso los riesgos a los que puede estar expuesto un deportista de élite. de hecho, sin la existencia de este tipo de seguro es muy probable que determinados riesgos, por su magnitud, fueran no asegurables, quedando desprotegidos ante un siniestro.

Algunos ejemplos de siniestros que han ocurrido y que se han cubierto bajo la fórmula de coaseguro han sido el incendio del edificio Windsor (madrid) en 2005, donde Allianz contaba con una participación del 60% y mapfre del 40%, o el incendio de la fábrica de Ybarra (dos Hermanas) que tuvo lugar en verano de 2016 y donde el cuadro de coaseguro de la póliza de incendios se repartía en los siguientes porcentajes: AXA 47,5%, segurcaixa Adeslas 25%, Allianz 17,5 y Plus ultra 10%. desde el punto de vista administrativo el coaseguro puede ser una póliza única, firmada por todos los coaseguradores y fijándose en ella el % de participación en el riesgo de cada uno de ellos, o bien pólizas sepa-

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radas, si cada coasegurador emite su propia póliza. desde el punto de vista comercial es muy habitual que la aseguradora (llamada abridora) que consiguió negociar la operación sea la que coordine con los otros coaseguradores el reparto del riesgo, y sea la encargada, tanto de cobrar las primas como del liquidar los siniestros, una gestión en la que la mejora de la eficiencia es un reto constante, dada su complejidad y la cantidad de partes implicadas en las que se necesita una confianza mutua, y donde, actualmente, no existe un estándar para la tramitación de los mismos. de hecho el sistema español de seguros Agrarios (Agroseguro), nacido en 1978, y que se realiza bajo la fórmula de pool de coaseguro (actualmente conformado por 21 compañías), ha registrado en 2017 la segunda mayor siniestralidad de su historia, con más de 745 millones de euros, y en el que se han declarado más de 1,6 millones de siniestros, unas cifras que han supuesto un notable esfuerzo en las tareas de tasación y tramitación para que los asegurados puedan recibir su correspondiente indemnización en un plazo inferior a 50 días. en este tipo de contextos Blockchain y en concreto los Smart Contracts son una herramienta perfecta para resolver los problemas de ineficiencia y falta de estandarización que actualmente impera en el coaseguro. Algo que no ha pasado inadvertido para la consultora Grant thorton y tirea, la empresa de servicios de tecnologías de la información y redes para entidades aseguradoras en españa, que en 2018 ha firmado un acuerdo para impulsar la tecnología Blockchain en el sector asegurador, y que contempla la creación de una solución que cree un marco normalizador para el intercambio de información entre todas las entidades que formen parte del proceso de coaseguro, de una forma segura y confiable. Además, esta solución servirá como base para mejorar la eficiencia de otro tipo de procesos en los que las entidades aseguradoras, mediadores y otro tipo de entidades se intercambian información actualmente.

6.4. Seguros de salud

los seguros de salud gozan de buena salud, valga la redundancia, y es que en los últimos 10 años, su crecimiento en españa ha sido imparable, siendo la tipología de seguros que más auge ha tenido, algo que en gran parte ha venido motivado tanto por: • la cada vez mayor exigencia que los ciudadanos tienen respecto a los equipos médicos, instalaciones y plazos tanto de cara a las consultas médicas como a las intervenciones quirúrgicas, como

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• el interés que la salud despierta en este caso en la sociedad española, y como evidencia de ello es su presencia continua en el historial de los barómetros del cis (centro de investigaciones sociológicas) el resultado es que más del 20% de la población española esté cubierta por un seguro privado de salud, bien sea contratado de forma individual, o como beneficio social contratado por la empresa para la que trabaja. Además el ramo de salud es uno de los ramos con mayor retención de clientes, por lo que constituye un eje estratégico sobre el que pivota el crecimiento de muchas compañías aseguradoras. conscientes de ello, la compañía española de medición emocional emo insights international, ha publicado en 2018 su primer estudio de emociones en el sector de seguros de salud que revela que los asegurados durante su experiencia con su seguro de salud sienten hasta ocho emociones básicas, cuatro positivas (tranquilidad, orgullo, alegría y agradecimiento) y cuatro negativas (irritación, frustración, decepción, e inseguridad). muchas de estas emociones negativas están asociadas a los momentos en los que el asegurado necesita comunicarse con su compañía aseguradora (canales de contacto, 902, tiempos de espera…) y también a la gestión de autorizaciones y reembolsos o incluso a la falta de información y seguimiento que el asegurado, en este caso paciente, recibe por parte de la aseguradora. tanto en el contexto de la sanidad pública, como en el de la privada y seguros de salud, hay mucho que eficientar en los procesos no asistenciales, que son aquellos relacionados con las gestiones administrativas que conlleva, es por ello que en dubai se esté desarrollando el Registro electrónico de salud (eHR), que bajo un marco regulatorio, obliga tanto a ciudadanos y expatriados a tener un seguro de salud y que permite que la información sea utilizada por los diferentes actores del sistema de salud: • Automatiza la gestión de autorizaciones y reembolsos médicos: el registro almacenado en Blockchain serviría de comprobante para gestionar, a través de Smart Contracts, el reembolso correspondiente sin necesidad de que se duplique la información y/o que el asegurado tenga que presentar un comprobante adicional a la aseguradora.

• Control de los datos médicos por parte del paciente: el que el historial médico pueda estar almacenado de forma normalizada y que pueda ser compartido de forma segura, facilita el proceso de transferir esta información entre diferentes proveedores de servicios sanitarios a voluntad del paciente.

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estas son un par de ventajas significativas que Blockchain puede llegar a traer al sector sanitario y a los seguros de salud, y que pueden ayudar a mejorar las emociones negativas que actualmente muchos asegurados de salud experimentan en el mar de procesos administrativos que lo rodean. este tipo de iniciativas, más allá de retos tecnológicos, plantean retos relacionados con la dinamización de todos las partes involucradas en el ecosistema sanitario, a las que es importante dar visibilidad de los beneficios que pueden obtener a través de una plataforma Blockchain (Figura 9). en este sentido ya existen países que están lanzando diferentes iniciativas basadas en Blockchain: • Estonia: cada persona que ha visitado a un médico de su sistema público de salud tiene un registro de salud en online. disponen de una tarjeta de identificación electrónica y la información de salud se mantiene completamente segura y al mismo tiempo accesible para las personas autorizadas. la tecnología KSI Blockchain se utiliza para que el sistema garantice la integridad de los datos y mitigue las amenazas internas a los datos. en este contexto se ha conseguido que el 99% de los datos de salud se encuentren digitalizados, que el 99% de las recetas médicas sea digital y que el 100% de facturación sea electrónica35.

• Suecia: el consorcio carechain, fundado en 2017, está empezando a implementar una infraestructura para comenzar a testar los beneficios que Blockchain puede aportar en cuanto a automatización y seguridad, y para ello está esforzándose en conseguir el mayor número de miembros para conformar la red.

• EEUU: en 2018 Arizona ha lanzado su propia plataforma Blockchain, Arizona care network, desarrollada por solve.care, con el objetivo de reducir los enormes costes, tanto en tiempo como económicos, que tiene el sistema tradicional. esta revolucionaria plataforma ofrece beneficios para todas las partes relacionadas con el ecosistema, entre los que se encuentran delegar una mayor autonomía a pacientes y profesionales médicos.

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Fuente: https://e-estonia.com/solutions/healthcare/e-health-record (accedido 23/01/2019).

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Figura 9

Beneficios de una plataforma Blockchain para cada una de las partes de un sistema sanitario

Fuente: https://solve.care

todo esto hace que alrededor de un 73% de los ejecutivos de las aseguradoras de salud esté esforzándose en comprender cómo Blockchain puede ayudarles a optimizar sus sistemas36.

6.5. Peer to Peer (P2P) insurance

si algo caracteriza a la revolución tecnológica que vivimos es la capacidad de conectar personas físicamente dispersas y que comparten inquietudes comunes, algo que está detrás del éxito de muchas redes

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blAcK booK mARKet ReseARcH (2017).

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sociales y de plataformas, como por ejemplo de crowdfunding (financiación colectiva), un fenómeno desconocido hace 10 años que a día de hoy recauda casi 8.000 millones de euros a nivel mundial y que para 2022 prevé aumentar a más de 22.000 millones de euros37. bajo este mismo concepto muchas startups están intentando lanzar sus modelos de Crowdinsurance o P2P insurance, que no es otra cosa que volver a las mutuas, donde personas que compartían unos riesgos similares se encontraban pagando una prima/cuota periódicamente. la diferencia de una mutua respecto de una aseguradora es que si el dinero aportado por los mutualistas no se emplea íntegramente en el pago de siniestros, se devuelve la parte sobrante a los mismos y/o a obras de caridad o con fines sociales. el modelo de negocio para la mutua está en cobrar un % de las primas, pero sin maximizar los beneficios a costa de los mutualistas, e intentando evitar al máximo el repercutirles cualquier aumento de coste derivado de una mayor siniestralidad. uno de los argumentos sobre los que se basan las nuevas iniciativas P2P insurance es que en un modelo “entre iguales”, en el que sus miembros comparten un mismo perfil de riesgo, el índice de fraude es menor debido a que sus miembros sienten más de cerca el concepto de “comunidad” y se ven más identificados entre sí que en un modelo asegurador más tradicional. si a esto le sumamos la eficiencia que las tecnologías (iA, chatbots, etc…) pueden aportar en las diferentes fases (suscripción, emisión, tramitación, …), sin que la experiencia de usuario se vea afectada, más bien mejorada38, tenemos un modelo lo suficientemente optimizado y rentable como para que los potenciales mutualistas lo prefieran respecto a otros modelos aseguradores, tanto por precio, como por experiencia de usuario, e incluso porque los productos aseguradores que les ofrece un modelo P2P insurance son más personalizados que en una aseguradora más generalista. desde 2013 ha habido varias startups pioneras en lanzar modelos P2P insurance: Friendsurance (Alemania), inspeer (Francia), Peercover (nueva zelanda), Guevara (uK), tongJubao (china) o lemonade (us), bbVA (2018). el 23 de diciembre de 2016, brandon Pham, un cliente de lemonade (P2P insurance de hogar) envío una reclamación en relación a un abrigo por valor de 979 dólares. en escasos 3 minutos, A.i. Jim, el bot de lemonade, revisó la reclamación, cruzo la información con la póliza, ejecutó 18 algoritmos antifraude, aprobó la reclamación, envió instrucciones al banco para hacer la transferencia bancaria e informó a brandon que la reclamación estaba cerrada.

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sin embargo muchas de ellas han ido desapareciendo por el camino, en muchos casos debido a que la optimización de procesos todavía no ha supuesto una reducción del coste de la prima lo suficientemente significativa como para que los clientes lo prefieran respecto a las opciones más tradicionales de aseguradoras, cuyas marcas les inspiran más confianza. Además, los clientes necesitan todavía tiempo para entender las ventajas de estos nuevos modelos aseguradores, en un sector en el que, como hemos visto, sigue habiendo bastante desconocimiento por parte de la sociedad en general, y en el que la referencia principal sigue siendo el importe de la prima. estos nuevos modelos, que realmente se configuran como brókeres, necesitan por detrás el apoyo de compañías aseguradoras y/o reaseguradoras que hagan de “carrier” soportando los riesgos, apoyo que va llegando poco a poco, ya que, como decíamos anteriormente, el Insurtech es todavía un fenómeno incipiente y que las grandes compañías del sector están todavía empezando a digerir. es por eso que las Insurtech que sobreviven más allá de los 3 ó 4 años suelen ser aquellas que cuentan con el “músculo financiero” suficiente como para seguir desarrollando su modelo de negocio, sin estar pendientes de generar beneficios en el corto, como es el caso de lemonade, una P2P especializada en seguros de hogar, que a finales de 2017 recaudó 120m$ en una ronda de financiación serie c, y que a finales de 2018 ha anunciado su aterrizaje en europa después de haberse expandido por eeuu. en este contexto Blockchain puede aportar a los modelos P2P insurance: • Mayor transparencia: al reflejarse de forma pública en Blockchain y en los Smart Contracts las reglas que rigen la aprobación/indemnización de los siniestros y el historial de los mismos. Y en el que incluso los propios mutualistas podrían llegar a votar si un siniestro concreto es aprobado o rechazado.

• Refuerzo del modelo descentralizado: que coincide con la propia naturaleza descentralizada de las mutuas, donde los propios mutualistas son los propietarios de la mutua, al contrario que en las aseguradoras tradicionales donde lo son los accionistas.

• Automatización de procesos: a través de los Smart Contracts se puede automatizar tanto el proceso de aprobación como de indemnización de los siniestros, así como la redistribución a los mutualistas y a las causas sociales de las primas restantes una vez han sido indemnizados los siniestros.

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6.6. Asegurar el propio Blockchain

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en un mundo cada vez más digitalizado y conectado los riesgos ya no son sólo físicos (accidentes entre vehículos, escapes de agua y robos en viviendas…). de hecho, si algo trajeron los años 90, además de internet, fueron los ciberdelitos, y con ellos la aparición de los primeros ciberseguros. en todo caso, más allá de los ataques intencionados, también existen errores de programación informática que pueden traer consecuencias para las empresas que desarrollan el software y que pueden verse cubiertos por seguros de Responsabilidad civil Profesional personalizada para este tipo de actividades informáticas. todo este tipo de riesgos, intencionados o no, que ya suceden desde hace años en el mundo internet empiezan a suceder también en el mundo Blockchain: • en 2016 unos hackers robaron casi 55 millones de euros en bitfinex, unos de los mercados de criptodivisas más grandes del mundo, y aunque todavía no está claro cómo lo consiguieron, puede que se debiera a algún fallo en la implementación de la plataforma.

• A principios de 2018 se robaron más de 400 millones de euros en criptomonedas al operador japonés coincheck, poniendo en evidencia que coincheck no implementó alguna de las medidas básicas de seguridad, ya que las criptomonedas robadas estaban almacenadas en una “cartera caliente” (conectado a internet), cuando la forma más segura de almacenarlas es hacerlo en una “cartera fría” (desconectada de internet), lo que suele requerir hardware específicamente diseñado para ello.

• en 2018 la empresa PayPro, fundada por dos españoles y con sede en londres y oficina en barcelona, perdió todo el dinero recaudado en su emisión de criptomonedas por un error de programación en el Smart Contract sobre ethereum (en total unos 1.000 ethers, unos 450.000€ al cambio del momento). el error consistió en escribir esto g web3.toHex(0x132623d797Fe61f8e1d1ae2aA17Fc997a 4f9bf77), en lugar de escribir esto web3.toHex(“0x13262 3d797Fe61f8e1 d1ae2aA17Fc997a4f9bf77”) con comillas. esto supuso que los ethers en lugar de ir a la cuenta correcta fueron a otra. en Blockchain cada clave pública lleva asociada una clave privada y casualidad que nadie tiene la clave privada asociada a la clave pública en la que está el dinero perdido.

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estos son sólo algunos ejemplos de cómo los hackers o los errores humanos pueden producir brechas de seguridad en sistemas basados en Blockchain, algo que se estima ha supuesto unas pérdidas de casi 1000 millones de dólares durante 2018. Por ello ya se están empezando a tomar medidas regulatorias, y como ejemplo, a finales de 2018, coincheck recibió dos órdenes por parte de la FsA (Agencia de servicios Financiero de Japón), para mejorar sus medidas de protección al cliente y el anti-lavado de dinero. coincheck, además, reorganizó su composición y gestión de accionistas, convirtiéndose en una subsidiaria de propiedad absoluta del grupo monex39 a mediados de abril de 2018, poco después de ser ciberatacada. todo esto pone de manifiesto que aunque blockhain es una tecnología que mejora considerablemente la seguridad de los sistemas actuales, todavía sigue siendo vulnerable en ciertas situaciones, y de hecho ya se han empezado a clasificar los tipos de vulnerabilidades existentes en los Smart Contracts: contratos pródigos, contratos suicidas, contratos codiciosos y contratos póstumos40. A partir de aquí, de igual forma que surgieron los ciberseguros, tendrán que plantearse nuevas soluciones aseguradoras a las que poder transferir estos riesgos, algo que no es fácil, debido no sólo al escaso histórico de siniestros, sino a la complejidad, diversidad y constante evolución tecnológica en la que se encuentran los sistemas Blockchain, y que dificulta tanto la comprensión, como el análisis de los riesgos por parte de los profesionales del sector asegurador.

6.7. Cumplimiento de la RGPD

como último caso queremos presentar uno que, aunque es común a cualquier tipo de sector, ya está encontrando en el sector asegurador una iniciativa sobre Blockchain que tiene como objetivo mejorar la experiencia de usuario y la eficiencia de los procesos en el cumplimiento de la RGPd, y en concreto de la recogida del consentimiento expreso y de la documentación asociada.

Y es que ninguno de nosotros somos ajenos a la “experiencia” que suponen la cantidad de avisos de privacidad que se nos muestran a lo largo del día en las diferentes webs que visitamos, o a las veces que tene39 40

monex es uno de los proveedores de cambio de divisas más grandes del mundo. scHool oF comPutinG, nus – singapore (2018).

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mos que clicar en botón “Aceptar cookies” sin, realmente, habernos leído las políticas que hay detrás. la entrada en vigor en mayo de 2018 de la nueva ley de protección de datos RGPd ha traído consigo una serie de exigencias adicionales que, con el objetivo de proteger al máximo nuestra privacidad, pueden, sin embargo, hacer todavía más farragosa la experiencia de usuario. una de estas nuevas exigencias está relacionada con recoger el consentimiento expreso para un determinado conjunto de finalidades que habilite el tratamiento de datos personales y que quede reflejado en un soporte que garantice una evidencia suficiente. en este contexto ha surgido la iniciativa “ebroker Blockchain NET”, una red privada de 600 corredores de seguros basada en Blockchain, e impulsada por ebroker, compañía española especializada en soluciones digitales para corredores de seguros que, lejos de considerar estas situaciones como una amenaza la tornan en oportunidad. A esta iniciativa también se están sumando entidades aseguradoras como Allianz, AXA o Plus ultra, con las que poder compartir los consentimientos y documentación asociada, mejorando la eficiencia tanto en la recogida, como en el almacenamiento y en la gestión de los mismos. es interesante observar la evolución de casos como el anterior, que espera empezar a obtener los primeros resultados operativos a lo largo de 2019, y que puede sentar las bases para nuevos proyectos Blockchain, sobre una base ya asentada de estos 600 nodos, formada por los corredores de seguros que ya conforman la comunidad de empresas usuarias de ebroker, y que además incorporará la capacidad de interoperar con otras redes Blockchain privadas o semipúblicas, como es el caso de Alastria, y que más allá de la RPGd puede tener aplicaciones en otros ámbitos como la seguridad y estandarización de intercambio de información, certificación digital, iot, big data, …

7. Conclusiones

Podríamos seguir citando más casos de uso, de hecho la lista puede ser “casi infinita”: mejoras en la suscripción, en la gestión de siniestros, microseguros, seguros para economía colaborativa, testamentos y seguros de vida… pero, de alguna forma, sería repetir muchos de los argumentos que hemos utilizado en los casos anteriores. sin embargo, como en todos los ámbitos, es importante encontrar el punto intermedio, aquel que se encuentra entre el ingenio que ha permitido que una tecnología como Blockchain sea posible y el absurdo de querer aplicarla a cualquier situación, ni tanto

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ni tal calvo. Aunque, sin duda, Blockchain va a cambiar muchos de los actuales paradigmas del sector asegurador, entre ellos el actual blindaje de los datos que almacenan, la implantación de Blockchain requerirá que las compañías aseguradoras sean más abiertas a la hora de intercambiar los datos. sin embargo, este va a tener que ser el camino a seguir si se quieren llegar a los 200.000 millones de dólares de margen técnico sobre las primas brutas suscritas que se estima se pueden llegar a generar41. todavía es pronto para conocer cuáles serán los primeros logros notables de Blockchain en el sector asegurador, nos encontramos en pleno proceso de experimentación continua y donde cualquier suceso improbable y fortuito: legal, brecha de seguridad, cultural, tecnológico… se puede convertir en un auténtico cisne negro42 que cambie por completo cualquier previsión que se tenga hasta la fecha. como cualquier tecnología altamente disruptiva, Blockchain desata pasiones, pero también mucho escepticismo, en todo caso, satoshi nakamoto, tiene una respuesta para estos últimos: “Si no lo crees o no lo entiendes, no tengo tiempo para convencerte. Lo lamento.”

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BOLETIN DE ESTUDIOS ECONOMICOS Vol. LXXIV - N.º 226 - Abril 2019 (Páginas 71-99)

INSURTECH, ÉTICA Y SEGUROS: CÓMO LAS NUEVAS TECNOLOGÍAS IMPACTAN EN LOS SEGUROS DESDE EL PUNTO DE VISTA ÉTICO INSURTECH, ETHICS AND INSURANCE: HOW NEW TECHNOLOGIES IMPACT INSURANCE FROM AN ETHICAL POINT OF VIEW Iker de los Ríos Amezua

Director de Financiación en Fintonic RESUMEN

A lo largo de su historia y como en muchos sectores económicos, en el asegurador hemos observado una gran cantidad de debates en torno a la ética. Los principios éticos y jurídicos sobre los que se sustenta el sector desde el siglo XIX se están viendo retados por nuevas tecnologías e innovaciones. Se abren así oportunidades y riesgos que debemos analizar tanto desde la perspectiva individual como corporativa, sectorial y regulatoria.

La tecnología, que hasta hace unos años se veía prácticamente como una mera herramienta para la eficiencia, actualmente está transformando los diferentes aspectos de la cadena de valor del sector asegurador. Esto presenta una gran variedad de retos que, en muchos casos, no son exclusivos de este sector y cuya resolución está vinculada a las limitaciones que, como sociedad, definamos, por ejemplo, en el uso de los datos personales y la inteligencia artificial.

Palabras clave: Seguros, Insurtech, Fintech, ética, nuevas tecnologías, digitalización, datos personales, inteligencia artificial.

SUMMARY

As in many economic sectors, in the insurance sector we have observed a lot of debates about ethics throughout history. The ethical and legal principles on which the sector has been based since the 19th century are being challenged by new technologies and innovations that create both new opportunities and risks that must be analyzed from the individual, corporate, sector and regulatory perspectives.

Technology that until a few years ago was practically seen as a mere tool for efficiency, is currently transforming the different aspects of the value chain of the insurance sector.

This presents a great variety of challenges that, in many cases, are not exclusive to this sector and whose resolution is linked to the limitations that, as a society, we define in the use of personal data and artificial intelligence, for example.

Key words: Insurance, Insurtech, Fintech, Ethics, New Technologies, Digitalization, Personal Data, Artificial Intelligence.

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1. Introducción

IKER DE LOS RÍOS AMEZUA

El sector asegurador no ha sido ajeno al impacto que los nuevos avances tecnológicos han tenido en nuestra sociedad y nuestra economía en los últimos años. Al igual que otros sectores, como el bancario por ejemplo, el asegurador se ha visto sacudido por la mayor crisis desde la Gran Depresión, la cual ha tenido como consecuencias no solamente un impacto en la economía sino también en la regulación, la política, los equilibrios internacionales y la sociedad.

El objetivo de este texto es analizar cómo las nuevas tecnologías están impactando en el sector asegurador poniendo un especial foco en los debates éticos que se están generando o que se deberían generar en los próximos años. Para ello, haremos un repaso a los fundamentos éticos del sector asegurador que han acompañado su crecimiento desde sus orígenes para, a continuación, poder revisar en profundidad las tecnologías y sus casos de uso, que están transformando el sector desde el desarrollo de producto hasta la gestión de reclamaciones.

Con el fin de mantener el foco en los aspectos fundamentales del sector, se busca centrar la mayoría de los ejemplos en los ramos considerados tradicionales en el sector como son: Automóviles, Multirriesgos, Vida riesgo y Salud para personas físicas principalmente. Sin embargo, a lo largo del artículo, también se abordan ejemplos de otros ramos por su relevancia a nivel tecnológico, de negocio o ético.

Tras sentar las bases de las nuevas tecnologías que están impactando al sector asegurador, abordaremos los elementos éticos de su impacto empleando una de las corrientes definidas por De George, R.T (2011) que nos permitirá profundizar en los aspectos individuales, corporativos, sectoriales y regulatorios de estos cambios.

De esta forma, finalizaremos el artículo estableciendo una serie de conclusiones sobre los efectos directos, tanto positivos como negativos, que las nuevas tecnologías puedan tener en el sector asegurador y en nuestra sociedad. Trataremos de establecer un marco donde el sector pueda aprovechar al máximo las posibilidades que ofrecen las nuevas tecnologías sin quebrar los principios básicos que lo han regido desde sus inicios. En este sentido, y debido a la importancia del regulador a la hora de establecer el marco y las limitaciones, abordaremos algunos aspectos concretos que pueden requerir una mayor atención por su parte en los próximos tiempos.

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2. Fundamentos éticos del sector asegurador

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El seguro se define como un servicio de previsión de riesgos, por medio del cual las personas que están expuestas transfieren a un grupo o una entidad las consecuencias económicas negativas que se derivan de que efectivamente tuviera lugar alguno de estos riesgos, que son inciertos pero probables (García, 2010).

Nos podríamos remontar a los babilonios para encontrar los primeros ejemplos de transferencias de riesgos de un individuo a un grupo aunque la mayoría de los historiadores sitúan en la Edad Media el origen del sector con una mayor presencia en países como Italia, Francia o Inglaterra.

Sin embargo, no es hasta el siglo XIX cuando se extendieron los seguros entre las clases más populares a través de las mutuas (García, 2010).

Los beneficios sociales que genera el seguro se clasifican en dos tipos: los relacionados con la actividad económica y los que permiten generar una cobertura mínima. En primer lugar, los seguros favorecen la actividad económica ya que estimulan la responsabilidad ante terceros, fomentan el espíritu de previsión entre las personas y permiten el desarrollo económico, al proteger la producción y las infraestructuras, generar ahorro y financiar inversiones a largo plazo (García, 2010). Este aspecto es importante ya que permite, tanto a individuos como a instituciones, protegerse ante determinados infortunios que podrían generar el final de su actividad económica. Por este motivo, cuanto más desarrollada está la economía de un país o región y su sector productivo es más complejo, encontramos una mayor complejidad y evolución del sector asegurador.

En segundo lugar, el seguro contribuye a prevenir los problemas sociales al garantizar una cobertura mínima para todos sus miembros ante los infortunios de la vida. Asimismo, coadyuvan a reducir la fractura social entre quien tiene y quien no tiene recursos para afrontar situaciones de dificultad. En este sentido, el seguro ayuda a disminuir la desigualdad social (García, 2010).

El sector del seguro, por su historia y esencia, supera todas las fronteras y, aun cuando existen diferentes legislaciones que lo acogen, existe consenso en los cinco principios fundamentales sobre los que se sostiene. Esto se debe, al menos parcialmente, al efecto del predominio de Gran Bretaña en la industria tanto en lo concerniente al derecho como al análisis desde el punto de vista ético del sector. Los principios fundamentales que repasaremos a continuación son la mutualidad, la indemnización, la buena fe, el interés asegurable y la causa adecuada o próxima (Núñez del Prado, 2011).

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Estos cinco principios rigen aún hoy la actividad aseguradora tanto desde un aspecto legal como ético. Por este motivo, deben estar presentes en los análisis que se realicen desde el punto de vista ético del sector y del impacto en el mismo de las nuevas tecnologías.

La mutualidad

Para entender el principio de mutualidad supongamos una colecta común entre varios individuos sujetos a un riesgo similar en la que el dinero queda a disposición de aquellos que sufran un infortunio. Esta agrupación de riesgos permite, a partir de la ley de los grandes números, transformar una incertidumbre individual en casi una certeza ya que el infortunio mencionado anteriormente ocurrirá a un porcentaje de los individuos o instituciones.

Esto ocurre de esta misma forma en los diversos ramos del sector asegurador aunque la aplicación de esta teoría se realiza de diferente forma.

Mientras que en ramos como el de Vida la determinación de la prima se ha realizado tradicionalmente mediante tablas de mortalidad, en otros como los seguros de propiedad y responsabilidad se incluye también la experiencia previa del individuo. Sin embargo, los avances científicos y tecnológicos están permitiendo evaluar la esperanza de vida de una forma cada vez más precisa y, como veremos más adelante, el cálculo de la prima del ramo de Vida también está teniendo cada vez más en cuenta la experiencia previa y otro tipo de información del propio individuo.

Se ha debatido mucho sobre si la inclusión de más datos en la fijación de la prima puede llevar a la desmutualización de los riesgos debido a una mayor segmentación de los clientes. Otro debate menos común, pero igualmente relevante, es la mutualización de riesgos no necesariamente homogéneos. Si volvemos a la definición que exponíamos más arriba del concepto de mutualización, planteábamos la necesidad de que fueran riesgos similares. Tan importante resulta mantener el principio de mutualización como que éste se aplique sobre riesgos homogéneos mediante una adecuada segmentación. La posibilidad de segmentar los riesgos y la incorporación de la experiencia previa de los individuos en forma de variables de comportamiento personal del asegurado ha provocado que muchos autores argumenten que se ha debilitado el principio de mutualización del seguro.

Existen dos principios rectores en la determinación del precio de un seguro: la equidad y la solidaridad. Aunque estos dos principios sean opuestos y se debiliten entre sí, deben poder ser identificados en toda

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operación de seguro (Rodríguez-Pardo, 2017). El principio de equidad o justicia actuarial busca que el precio pagado por el asegurado corresponda exactamente con su riesgo. Este planteamiento nos llevaría a que un asegurado con un riesgo muy probable encuentre un precio excesivamente alto y no pueda ser asegurado. Por otro lado, el principio de solidaridad orienta la determinación del precio al reparto del riesgo entre los diferentes miembros del colectivo. De esta forma, el precio se determina de forma que refleje el promedio de siniestralidad esperada en el grupo.

Una deriva del sector hacia la desmutualización extrema llevaría por tanto a la exclusión de los individuos más desfavorecidos o no asegurables. Más adelante analizaremos con detalle el impacto de las nuevas tecnologías que podrían aumentar los riesgos relativos a la desmutualización y no asegurabilidad de determinados individuos.

La indemnización

El segundo principio que planteamos se fundamenta en que el ánimo del asegurado no es mejorar su situación en el caso de ocurrir el evento asegurado, sino obtener una compensación que permita alcanzar, en la medida de lo posible, una situación equivalente a la anterior a que el suceso ocurriera. Para aplicar este principio, en derecho se definen tradicionalmente tres métodos de compensación: el pago en dinero, la reparación o el reemplazo.

Podríamos argumentar que en cualquiera de los tres métodos mencionados, la filosofía es la misma: la de restituir el estado anterior aunque difiera la forma de hacerlo. Sin embargo, en seguros como el de Vida, donde esa restitución del estado original no es posible, solo se puede establecer como método de compensación el pago en dinero.

La buena fe

El principio de la buena fe se define como la responsabilidad de revelar aquella información o hecho relevante respecto al riesgo que se desea asegurar. Tradicionalmente, se ha considerado ‘hecho relevante’ como aquel que influenciaría a un asegurador prudente en la aceptación del riesgo o en la tarifa que cobraría por este, que es lo que dice la Ley de Seguro Marítimo inglesa de 1906 (Núñez del Prado, 2011). Además, se ha sostenido que la responsabilidad de información recae en el asegurado.

La aplicación en la práctica de este principio es muy compleja debido, entre otras cosas, a la asimetría en la información que existe entre el

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asegurado y la aseguradora a la hora de determinar qué es un hecho relevante. Esto hace que, en la práctica, la responsabilidad de realizar las averiguaciones que considere adecuadas se traslade a la aseguradora.

Así, salvo que se demuestre una intención fraudulenta del asegurado, el silencio de este último no puede considerarse suficiente base para rechazar su reclamación.

La necesidad de la aseguradora de recabar la información necesaria del asegurado promueve que ésta trate de maximizar la captura de datos del asegurado a través de preguntas en el momento de la contratación del seguro, con el límite de su relevancia para determinar el precio y la asegurabilidad del riesgo. Adicionalmente, podríamos establecer un límite adicional a esta recogida de información en la intimidad de las personas.

Este aspecto lo analizaremos más adelante ya que, con la evolución de las nuevas tecnologías, se modifica la metodología de esta captura de datos, existiendo no solo los clásicos cuestionarios sino nuevos medios de recogida de información.

El interés asegurable

Este principio es el que distingue los seguros de los juegos de azar, como las loterías o las apuestas. El interés asegurable supone que el sujeto asegurado y el bien asegurado tienen algún tipo de relación, de manera que el sujeto se beneficia de su existencia y se perjudicaría de su pérdida o incurriría en responsabilidad por acontecer el suceso.

Este aspecto, que parece evidente en la actualidad, no lo era hasta 1774 cuando en Inglaterra se aprobó la ‘Life Insurance Act’, que limitó la posibilidad de contratar seguros de Vida sobre otras personas. Hasta ese momento, por ejemplo, los ingleses contrataban seguros de este tipo sobre los miembros de la familia real. Como puede observarse, la contratación de un seguro de Vida sobre una tercera persona sería equivalente a apostar por su fallecimiento en el que la prima es la apuesta y la indemnización sería el rendimiento del juego.

La causa adecuada o próxima

El quinto principio es más relevante en el ámbito legal que ético ya que es el que permite determinar la causa a la que se imputa un daño. La regla más utilizada es la denominada ‘sine qua non’ que evalúa si el daño no hubiera ocurrido excepto por un determinado acto. Este aspecto es

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fundamental a la hora de determinar la causa del suceso y, por tanto, las responsabilidades.

En el ámbito jurídico se puede analizar si la conducta del demandado fue un factor sustancial al producirse el daño. Este principio se ha utilizado tradicionalmente para la determinación del responsable del daño aunque puede ser útil también a la hora de establecer limitaciones a ciertos seguros que permitan homogeneizar riesgos. A modo de ejemplo, una aseguradora podría ofrecer seguros de Vida a personas con enfermedades graves, pero solo para aquellos sucesos cuya causa no sea la enfermedad del asegurado. Como veremos más adelante, este tipo de soluciones pueden permitir resolver la problemática que lleva aparejada la captura de datos a través de sensores y dispositivos sobre nuestra salud que puede provocar una masiva desmutualización.

Como mencionábamos más arriba, estos cinco principios deben estar presentes en los análisis que se realicen desde el punto de vista ético del sector y del impacto en el mismo de las nuevas tecnologías.

3. Las nuevas tecnologías y su impacto en el sector asegurador

En muchas ocasiones, se ha considerado el impacto de la tecnología en un sector como una fuente de mejora en la eficiencia. Sin embargo, el impacto de las nuevas tecnologías puede ser un destructor de valor para un sector como el asegurador. Esta afirmación se basa en que, si bien es cierto que las eficiencias provocadas por la tecnología pueden llevar aparejadas profundas reducciones de costes o la aparición de nuevas oportunidades para las compañías que demuestren una mayor agilidad o visión ante los cambios, a nivel sectorial, se produce una reducción de los beneficios empresariales y del número de empleados y son los consumidores, y no las empresas, los ganadores (McKinsey, 2017).

A continuación, repasamos las tecnologías e innovaciones que están suponiendo un mayor impacto en el sector desde dos puntos de vista.

Primero, realizaremos una aproximación eminentemente tecnológica para después analizarlo desde la perspectiva de la cadena de valor del sector desde el desarrollo de producto hasta la gestión de reclamaciones.

3.1. La fuerza transformadora de la tecnología

Cuando hablamos de las tecnologías que han impactado en los últimos años o décadas nuestras vidas no podemos comenzar con otra que

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no sea la propia Internet. Su irrupción, unida a otros como el avance en capacidad de computación, está en el origen de las disrupciones de diferentes negocios que hemos vivido en los últimos años.

La llamada transformación digital

Aunque la digitalización no ha llegado al punto en el que podamos hablar de disrupción en el sector asegurador, sí está cambiando cómo los consumidores se aproximan al sector. Esto ocurre particularmente en los clientes más jóvenes, los llamados millennials que demandan productos cada vez más sencillos, dan una gran importancia a la experiencia de usuario y piden un acceso en tiempo real y en cualquier momento a los productos y servicios (EIOPA, 2017).

La llamada transformación digital lleva en la primera página de las aseguradoras, y del resto de compañías de todos los sectores tradicionales, desde hace años. Cada vez resulta más evidente para la mayoría de los directivos que es un concepto ya superado puesto que la digitalización ya es una realidad. El sector asegurador será digital, o no será. Esta frase, que resulta de aplicación en la práctica totalidad de los sectores, lleva siendo una realidad en el sector desde hace años aunque lo ha sido más en lo que respecta a los procesos internos en busca de una mayor eficiencia y reducción de costes.

Un ejemplo de estas transformaciones se encuentra en las infraestructuras tecnológicas actuales que muestran a diario su capacidad para crear un efecto disruptivo en los sectores donde se adoptan. En este sentido, la mayoría de las aseguradoras consideran la nube como la mejor opción para procesar y guardar información (Bain&Company, 2017). De esta forma, hemos asistido a la migración de muchos servicios de almacenamiento desde instalaciones físicas a otro tipo de servicios operados desde la nube por proveedores como Amazon. Este tipo de estrategias no solo reducen los costes de las compañías, sino que aumentan su flexibilidad y capacidades. En este mismo ámbito, podemos encontrar la tecnología Blockchain que, por ejemplo, en la gestión de reclamaciones puede reducir drásticamente el tiempo de procesamiento.

Estos avances vienen en muchas ocasiones liderados por las denominadas GAFA: Google, Amazon, Facebook y Apple. De una forma más amplia, podríamos usar el término bigtechs como el conjunto de compañías que partiendo desde un claro liderazgo tecnológico amplían su proposición de valor hasta alcanzar un potencial disruptivo en sectores ajenos a su original. El ejemplo paradigmático de este tipo de avances sería

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el propio smartphone. Lo que inicialmente pudo percibirse como un mero nuevo teléfono se ha convertido en el origen de un auténtico cambio de paradigma al que hemos asistido en la última década. Los teléfonos ya no son simples teléfonos sino que son el canal de intermediación más relevante que existe y es por tanto imperativo para todas las compañías contar con un espacio para el contacto con sus clientes a través de las aplicaciones. Esto ha permitido a muchas empresas alcanzar una audiencia muy superior a la que hubiera sido posible en el pasado, lo que es aún más importante en los mercados emergentes donde existe una menor penetración del sector asegurador y no hay una red de distribución establecida adecuadamente (OECD, 2017).

Adicionalmente, se observa que ahora son las compañías bigtech las que determinan el nivel de calidad y experiencia esperado por parte de los usuarios de este tipo de dispositivos. En ningún sector a las compañías les resulta suficiente comparar la experiencia de usuario que generan con la de su inmediato competidor. Deben compararse con otro tipo de compañías y aplicaciones en las que el usuario pasa la mayor parte de su tiempo digital. Si las compañías no lo hacen, y la experiencia del usuario se queda atrás, corren el riesgo de abocarse a la desaparición en cuanto un nuevo competidor consiga entregar una experiencia de mayor calidad. Los cambios en el consumidor avanzan en paralelo a las mejoras tecnológicas que vivimos, de forma que la adaptación a las nuevas tecnologías es imprescindible para evitar la obsolescencia de los servicios de las compañías.

Es cierto que este fenómeno está ligado a la condición humana, ya que los usuarios adaptan sus expectativas a la nueva tecnología cuando supera a la anterior (aunque no la hubieran demandado) y es necesario que las empresas evolucionen su proposición de valor a las nuevas necesidades. Este fenómeno quedaba muy bien definido en la frase que pronunció Henry Ford, fundador de la Ford Motor Company, sobre los nuevos vehículos que estaba comercializando: “si hubiera preguntado a mis clientes qué es lo que necesitaban, me hubieran dicho que un caballo más rápido”. Las grandes innovaciones, las consideradas disruptivas, llegan en la mayoría de las ocasiones desde fuera del sector y por eso es clave para la subsistencia una adaptación constante al cambio. Además, en el entorno actual, estos cambios son prácticamente inmediatos, mientras que en el pasado se contaba con décadas para la adaptación. El automóvil necesitó más de 60 años para alcanzar los 50 millones de usuarios frente a los 7 años de Internet o los 3 años de Facebook.

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El impacto de este fenómeno en la distribución de los seguros será revisado con un mayor nivel de detalle más adelante, pero cabe mencionar que tradicionalmente el sector asegurador ha contado con la intermediación tanto de brókeres y agentes como del modelo de bancaseguros.

Aunque este sigue siendo el canal principal de intermediación en la mayoría de los mercados desarrollados, diversas startups proponen nuevas alternativas de distribución (OECD, 2017). Esto está siendo posible aprovechando el desarrollo de los nuevos canales que apalancan las nuevas tecnologías: internet, smartphones, aplicaciones, etc.

Este tipo de transformaciones sectoriales no sólo entrañan riesgos para las aseguradoras. De hecho, cuando se observan procesos similares en otros sectores se pueden encontrar grandes oportunidades para el sector asegurador. En este sentido, las nuevas tecnologías han favorecido el auge de la economía colaborativa en diferentes sectores como el hostelero o el del transporte, por ejemplo, con compañías de gran crecimiento como Airbnb o Uber, respectivamente. Si nos fijamos en el sector del transporte, por su elevada vinculación al sector asegurador, observamos diferentes tipologías de modelos de distribución que requieren diferentes respuestas del sector asegurador, pero con un componente innovador que permite a las compañías más ágiles posicionarse de forma que puedan capturar un gran valor en estas oportunidades.

Estas nuevas compañías como Uber, Car2go o Blablacar, por tomar tres ejemplos del mismo sector con modelos de negocio distintos, presentan en todos los casos una característica común: la mayor relevancia de la compañía en el modelo de relación con la aseguradora frente a la relación individual que se establece típicamente en el seguro de Automóviles, a excepción de las flotas de vehículos empresariales. El problema es muchas veces la diferencia de riesgos que se encuentra en los conductores y que se resuelve de diferente forma en cada tipo de empresa. Incluso en compañías con una tipología de conductor más homogénea como Uber o Cabify, existe una elevada variedad de conductores, como por ejemplo, la relación contractual con la compañía: cuenta ajena o autónomos. Por este motivo, aunque algunas aseguradoras han realizado pruebas de aseguramiento con el tratamiento de flota no obtuvieron los resultados esperados y muchas han tratado de resolver esta problemática asegurando pocos vehículos a través del canal de distribución de particulares (Willis Towers Watson, 2018).

Por otro lado, Emov o Car2go, compañías que ponen a disposición vehículos eléctricos de alquiler sin conductor en diversas ciudades euro-

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peas, incluyen un seguro de Automóviles a todo riesgo con franquicia que incluye la responsabilidad civil, daños del vehículo y que a veces también incluye daños personales. En estos casos, compañías como Zurich Seguros o Allianz sí han establecido un tratamiento de flota.

Alternativamente, el seguro que se incorpora en Blablacar, compañía que facilita el compartir coche entre sus usuarios, es un seguro de asistencia en carretera y garantía de llegada al destino. En este caso, no es necesario cubrir otro tipo de riesgos por estar recogidos en la póliza obligatoria del conductor que cubre compartir coche al no existir ánimo de lucro por parte del tomador. El seguro de AXA que incorpora actualmente Blablacar facilita la asistencia en carretera y grúa hasta el taller más cercano y si el coche no puede repararse con rapidez, el conductor y los pasajeros tienen a su disposición otro medio de transporte al destino.

Si ya hemos observado grandes cambios en el sector del transporte que están afectando al asegurador, debemos tener en cuenta la irrupción del vehículo autónomo. Se prevé que en 2030 la proporción de estos vehículos en las carreteras de los países más desarrollados superará el 25% (McKinsey, 2018a). Aunque es cierto que aún existen ciertas incertidumbres relacionadas con el coche autónomo, cada vez es más claro que será una realidad en los próximos años.

A partir de entonces, el vehículo tradicional y el autónomo convivirán algunas décadas hasta que este último prevalezca. Este cambio no hará sino profundizar en lo mencionado más arriba aunque el tratamiento como flota de los seguros generará una mayor relevancia en la división de responsabilidades en lo relacionado con la fabricación. Al igual que ocurre en sectores como el aeronáutico donde el factor humano en el pilotaje cada vez es menos relevante, las responsabilidades en el sector automovilístico tenderán a dividirse, lo que afectará al sector asegurador.

De esta forma, en un accidente será de gran relevancia entender la causa adecuada como describíamos más arriba para verificar la responsabilidad de cada siniestro cuyo efecto podrá ser generalizado, ya que las causas serán en menos ocasiones negligencias humanas y en más casos posibles defectos de fabricación o programación.

Respecto al impacto del coche autónomo en el sector asegurador, algunos analistas consideran que los vehículos autónomos pueden evitar la mayoría o incluso todos los accidentes, lo que significará una gran disminución del volumen de negocio del sector, ya que los riesgos a asegurar se reducirían drásticamente. Sin embargo, también podemos encontrar análisis en el sentido contrario: podríamos ver grandes accidentes

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porque los coches están conectados en red y son vulnerables a los ciberataques, por ejemplo (Lin, P., 2016).

Los seguros de responsabilidad personal se mantendrán aunque de diferente forma. Esto se debe a que los conductores de vehículos autónomos podrán en algunos casos desactivarlo o incluso realizar un uso inadecuado del mismo. Este tipo de casos, unido a la tendencia que ya estamos observando en la reducción de la propiedad de vehículos, podrá hacer que aumenten los seguros por horas o por días relacionados con los vehículos ya que actualmente el 97% del tiempo los vehículos permanecen aparcados (Ecologistas en acción, 2014). En cualquiera de los casos, es esperable una reducción de las primas por un menor número de accidentes, tanto en el coche autónomo como con las mejoras relacionadas con la conducción asistida al popularizarse diferentes elementos técnicos que promueven la seguridad y evitan accidentes en los automóviles.

El internet de las cosas

Actualmente se genera una ingente cantidad de datos proveniente de los diferentes dispositivos conectados que usamos con naturalidad en nuestro día a día: smartphones, smart watches, etc. Esta tendencia sigue creciendo y lo hará aún más en el futuro con la llegada y generalización del uso de nuevos dispositivos como los sensores en vehículos, ropa o zapatos y dispositivos médicos (McKinsey, 2018a).

Este tipo de sensores, ya sean wearables, el propio smartphone u otro tipo de sensores específicos, pueden recoger información sobre los clientes en tiempo real y, una vez procesados, generar un conocimiento que permitirá adaptar el servicio y el precio a cada cliente de una forma eficaz. Por ejemplo, sin ni siquiera contar con un dispositivo específico y apalancando los sensores de los teléfonos inteligentes de sus usuarios, la app Verti Driver que lanzó la filial digital del grupo Mapfre en 2017, permite triangular la posición y los movimientos del vehículo. Es decir, detecta por dónde estamos circulando y puede comparar, por ejemplo, la velocidad a la que tendríamos que circular por una carretera determinada. Los sensores biométricos que tienen los mismos teléfonos móviles recogen información sobre cómo un conductor conduce: respeto a los límites de velocidad de la vía, cómo frena, cómo acelera, etc. Todo esto puede permitir a la compañía crear una imagen completa sobre la conducción del cliente. En definitiva, saber cómo de probable es que pueda ocurrir un siniestro.

Esta tipología de seguros podría denominarse Pay as you behave y está empezando a verse tanto en Europa como en EE.UU. En esos casos,

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las compañías aseguradoras calculan las primas según cómo nos comportamos. Si nos comportamos “correctamente”, obtenemos una prima más baja o incluso un pago directo (Tranberg, 2016). Podemos encontrarnos seguros Pay how you drive en seguros de Automóvil o Pay as you live en seguros de Salud o Vida que permite mejorar comportamientos controlables por parte del usuario para reducir su prima. Estos seguros requieren que el asegurado ceda datos recurrentemente a la aseguradora sobre su estilo de vida, por ejemplo, a través de wearables (EY, 2015).

Las próximas generaciones de productos de seguro de Vida Riesgo serán aquellas en las que el precio de cada anualidad del seguro se determine según patrones de comportamientos de estilo de visa saludable (Rodríguez-Pardo, J. M., 2014).

La pregunta que subyace es: ¿por qué una persona iba a facilitar el acceso a una información tan sensible a una compañía? Para analizar esta problemática debemos tener en cuenta tres aspectos: valor percibido de la información, funcionalidad y retribución económica. En primer lugar, existe una fuerte asimetría en el valor percibido de la información entre el usuario y la compañía. Mientras que el primero tiene la sensación de que el valor de su dato particular es reducido, para la compañía receptora, la aseguradora en este caso, el valor del dato cuando se agrega con el de otros usuarios es muy elevado. En segundo lugar, las compañías exitosas a la hora de capturar datos de sus usuarios agregan una funcionalidad relevante a los usuarios que justifican la entrega de los datos. En el caso de Verti Driver, por ejemplo, favorece la conducción responsable y alerta de posibles peligros en la conducción. Por último, se puede establecer una retribución económica que favorezca la entrega de esos datos.

En este caso, el usuario puede obtener hasta un 40 por ciento de descuento en el seguro de su coche.

Este tipo de dispositivos pueden aplicarse a los seguros de Automóviles, pero también a los de Multirriesgos, Salud o Vida, por ejemplo. Los wearables pueden recoger información sobre la salud actual del cliente, pero también cómo de saludables son sus hábitos, por ejemplo, cuánto deporte realiza. Esto permite asignar no solo una probabilidad, sino también un nivel de severidad de posibles eventos futuros que puedan afectar a la salud del asegurado.

Estos datos permitirán a las compañías crear nuevas categorías de productos, una determinación del precio más personalizada y un servicio cada vez más en tiempo real (McKinsey, 2018a).

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Big Data e inteligencia artificial

Para hablar de inteligencia artificial podemos remontarnos al final de la década de 1950. Si bien es cierto que hasta los 1980s no vimos el nacimiento de lo que podemos denominar machine learning, donde observamos a máquinas realizar predicciones basadas en datos y experiencias previas. El crecimiento de las capacidades del machine learning ha continuado desde entonces y hemos visto nacer y crecer algunas subcategorías como el aprendizaje reforzado, supervisado y automático (Anyoha, 2017). En los últimos años, una rama del machine learning denominada deep learning o aprendizaje profundo ha captado la atención de diversas industrias por las posibilidades que ofrece. El deep learning permite a los sistemas aprender en base a la experiencia asimilando su funcionamiento a redes neuronales mediante la conexión de diferentes computadoras (McKinsey, 2018a).

En lo que se refiere al sector asegurador, observamos cientos de ejemplos de la aplicación de estas tecnologías que están teniendo un gran impacto en el conocimiento del cliente, la relación entre las compañías del sector y sus usuarios, y la gestión de reclamaciones y fraude.

Además, cabe mencionar que las aseguradoras cuentan con una mayor tradición en el uso de modelos analíticos que otras industrias. Siendo esto cierto, actualmente nos encontramos ante una avalancha de datos provenientes de algunas de las fuentes mencionadas más arriba, como sensores o teléfonos inteligentes, y de otras como las Redes Sociales o la Agregación Financiera.

Algunos de los usos concretos que podemos encontrar son la detección del fraude, donde los modelos predictivos pueden ayudar a combatir el perjuicio que causa (que la Coalition Against Insurance Fraud estima en 80.000 millones de dólares solo en EE.UU.), o la creación de interfaces automáticos. Encontramos esta tecnología tanto en chatbots, a través de reconocimiento de lenguaje natural e incluso análisis de sentimiento, como en interfaces conversacionales como Alexa, Siri o Google Assistant que muchos autores ya consideran un nuevo paradigma en lo referente a conexiones entre usuarios y sistemas.

Otra aplicación de la inteligencia artificial es el reconocimiento facial que habitualmente se ha planteado para los procesos de onboarding o contratación, de forma que sean más sencillos y ágiles. Sin embargo, en el sector asegurador puede usarse para realizar exámenes médicos a distancia o incluso automáticos. Por ejemplo, la compañía Lapetus es capaz de predecir eventos en la vida de un cliente en tiempo real combinando

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técnicas de inteligencia artificial. A modo de ejemplo, con un mero selfie es capaz de predecir el Índice de Masa Corporal, Edad, Género y si el cliente es fumador o no. Todo esto permitiría a la aseguradora determinar la diferencia entre la edad cronológica y biológica del cliente.

3.2. El impacto en la cadena de valor del sector asegurador

La tecnología no es un fin en sí mismo. Por ello, tras repasar las diferentes tecnologías que están transformando el sector asegurador y antes de profundizar en el aspecto ético de su impacto, abordaremos el customer journey o recorrido del cliente. Este repaso de las diferentes etapas por las que discurre la relación entre el cliente y la aseguradora nos servirá para analizar con mayor detalle los procesos y plantear algunas cuestiones éticas que plantearemos en el siguiente apartado.

Desarrollo de producto

Detectar oportunidades y sobre todo resolver las necesidades visibles o latentes de los usuarios es el objetivo de los procesos de desarrollo de producto. En este sentido, tanto las aseguradoras tradicionales como las startups que operan en el sector están demostrando una gran capacidad de desarrollo de nuevos productos adaptándose a las nuevas tecnologías.

Se están creando productos que hasta la fecha no era posible desarrollar y dar cobertura a nuevos riesgos que surgen con los cambios analizados más arriba.

Un fenómeno particularmente interesante es el de la contratación inmediata. Estamos observando la aparición de diferentes seguros que permiten una suscripción con aproximaciones como los seguros por tiempo (como días y horas) o seguros basados en el uso (como el pago por kilómetro o por trayecto). De hecho, estos últimos tipos de seguros basados en el uso no solo aparecen en formato microseguros sino que también en seguros de más larga duración de forma que, por ejemplo, cuanto menos conduce el asegurado, menos paga.

Más arriba analizábamos el papel del sector asegurador en el mundo de la economía colaborativa o peer-to-peer en otros sectores. El mundo del seguro no es ajeno a este fenómeno de la colaboración y compañías como Lemonade o Friensurance, por ejemplo, han liderado el crecimiento. En España cabe mencionar el caso de Cobertoo que plantea un modelo de reparto de la prima del seguro para móviles, donde el 20% se destina a cubrir los gastos de la empresa y el resto a los siniestros de la

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comunidad. De esta manera la comunidad genera un fondo correspondiente al 80% de las cuotas del colectivo destinado a cubrir los siniestros y la cantidad sobrante del fondo tras pagar siniestros se devuelve a la comunidad mediante un ingreso directo del 75% y a través de donaciones a las causas sociales elegidas por los usuarios por el 25% restante.

La puesta en marcha de este tipo de modelos no es sencilla en muchos países donde la legislación de seguros sólo permite asegurar riesgos a Entidades Aseguradoras. Por ello, el lanzamiento se está realizando mediante dos vías: el modelo stop loss y el modelo peer-to-peer. El modelo stop loss es un seguro tradicional a través de una póliza colectiva en el que el riesgo de la comunidad en caso de que la siniestralidad supere el 80%, siguiendo el modelo mencionado en el caso de Cobertoo, de las cantidades recaudadas se traslade a la compañía aseguradora. Por otro lado, para poner en marcha el modelo peer-to-peer es necesaria su aprobación dentro de uno de los sandbox o entornos regulatorios específicos para empresas Fintech e Insurtech que se han puesto en marcha en algunos países europeos como, por ejemplo, Alemania y Reino Unido.

Otro ámbito en el que el desarrollo de producto está teniendo un papel relevante es el de la cobertura de nuevos riesgos surgidos de las nuevas tecnologías como es el caso de los ciberriesgos. Este tipo de cibersiniestros recogen diferentes tipos de incidentes de seguridad de red o de privacidad. De esta forma, las principales coberturas ante los ciberataques recogen tanto la protección de datos y responsabilidad cibernética ante reclamaciones de terceros o la ciberextorsión, por ejemplo.

Distribución

Al igual que ocurre con el sector bancario, la mayor evolución del sector asegurador hasta la fecha se ha visto en la distribución. Las fuertes necesidades de capital y una elevada regulación provocan que otros aspectos de la cadena de valor sean más difícilmente atacables por parte de nuevos entrantes. Sin embargo, la batalla por el consumidor es un frente más accesible por diferentes tipos de compañías como startups o bigtechs.

En la actualidad, los consumidores cuentan con más caminos de interrelación con los seguros. Este aspecto ha provocado que las aseguradoras tengan que afrontar un doble reto: el de la omnicanalidad y el de la relación con otros intermediarios diferentes a los tradicionales.

La omnicanalidad supone que el conocimiento del cliente reside en todos los canales y sea homogéneo, aunque el servicio sea diferenciado, ya que las expectativas de los clientes son diferentes en cada canal. La

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omnicanalidad también significa que las acciones comerciales e informativas estén alineadas entre los canales, estando orquestados por una sistemática comercial que priorice y bloquee la ejecución de dichas acciones en base a la información del cliente (Everis, 2015).

Como sabemos, el sector asegurador ha sido uno de los sectores con un mayor peso de los intermediarios con figuras independientes, los corredores por ejemplo, y dependientes, como los agentes. A pesar de esto, numerosas aseguradoras han creado estrategias de negocio directo que han provocado cambios en la fisionomía del sector. En España hemos visto un fuerte crecimiento de Mutua Madrileña o el lanzamiento de aseguradoras como Línea Directa, Direct Seguros o Verti, de la mano de Bankinter, AXA o Mapfre, respectivamente. Estas compañías aprovechan las capacidades que les facilitan las tecnologías actuales para prescindir de los intermediarios tradicionales. Este tipo de intermediarios, agentes o corredores, se centran cada vez más en la distribución de aquellos productos que podríamos considerar más complejos como Vida o Salud, por ejemplo.

A la vez, hemos sido testigos de la aparición de nuevas figuras de intermediarios como los comparadores (Rastreator o Acierto.com, por ejemplo) o nuevos tipos de mediadores que se apoyan en medios tecnológicos para ofrecer sus servicios, como iSalud o Fintonic, por ejemplo.

Estas compañías buscan llevar al sector asegurador la tendencia de procesos de desintermediación que hemos visto en diferentes sectores. Así, conviven dos tipos de estrategias que detallamos a continuación.

En el primer tipo, observamos la agregación de producto no complejo (como por ejemplo, Automóviles o Multirriesgos). Estas soluciones muestran diferentes precios de productos comparables y permiten al consumidor que decida y contrate de una forma ágil y sencilla. En este tipo de productos sencillos, que podríamos considerar commodities, el consumidor no percibe el valor aportado por el mediador tradicional y, por tanto, los agregadores de tráfico digital que incorporan no solo aseguradoras de directo, sino también las tradicionales, suponen una alternativa para muchos consumidores. En el segundo tipo, se observa una estrategia con un impacto mayor que es la de crear un nuevo marco en la relación entre el consumidor y el seguro alejada del patrón convencional, donde el asesoramiento, la contratación e incluso la gestión del seguro se produce en un medio digital alejado de la aseguradora. En esos casos, productos considerados complejos como los de Salud o Vida pueden distribuirse de forma online sin la intervención de un mediador tradicional.

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En cualquiera de los casos, la experiencia de compra de los seguros es más rápida y requiere una menor participación tanto de la aseguradora, directamente o a través de intermediarios, como del consumidor. Esto provoca que el tiempo de contratación se haya reducido en algunos seguros hasta minutos o incluso segundos (McKinsey, 2018a). Esta tendencia es aún más evidente en determinados seguros como los denominados microseguros que mencionábamos más arriba. En las aseguradoras convive el modelo tradicional de venta de seguro y renovación anual con la aparición de otros tipos de productos que requieren modelo de distribución diferente: más inmediato y próximo al cliente. Es en estos casos donde el riesgo de desintermediación se acentúa adicionalmente puesto que los canales de distribución son novedosos y requieren una cercanía mayor al cliente que suele estar representada en los puntos de venta o las bigtech como Apple o Google, por ejemplo.

No parece posible analizar la distribución en un sector sin analizar en detalle el papel de Amazon en el mismo. El sector asegurador no es una excepción y estamos asistiendo a ejemplos de la entrada del gigante norteamericano de la distribución en el sector en las diferentes geografías donde opera. A modo de ejemplo, en octubre de 2018, Amazon y Mapfre sorprendieron al sector asegurador español haciendo pública una alianza para la promoción de seguros de Mapfre en la web de Amazon. El acuerdo entre la compañía norteamericana y el líder del sector asegurador en España consiste en la creación de una sucursal de Mapfre en la web de Amazon. En esta primera colaboración no existe una integración completa en la distribución y la contratación se procesa en Mapfre. Sin embargo, en el futuro este aspecto podría cambiar o incluso es posible que la estrategia de Amazon varíe integrando otras aseguradoras y creando un verdadero marketplace de seguros como hace con otros productos. Los ramos en los que se centra este acuerdo son Automóviles, Salud, Hogar y otros, donde puede existir un mayor interés para Amazon, como mascotas o bicicletas por ser productos complementarios al inventario actual de la multinacional de comercio electrónico.

En Estados Unidos, Amazon, Berkshire Hathaway y JP Morgan han alcanzado un acuerdo de colaboración para ofrecer servicios de salud.

Aunque Amazon ha aclarado que no tiene intención en el corto plazo de abrir centros médicos, sí es un paso adelante que puede llevar al líder del comercio electrónico a ofrecer servicios que cubran todo lo relacionado con la salud de sus clientes como los seguros. De esta forma, en diciembre de 2018, Amazon adquirió la compañía de mayor volumen de ventas

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online de medicamento en Estados Unidos: PillPack. Esta compañía está especializada en los consumidores que toman varios medicamentos simultáneamente por lo que necesitan una atención e información personalizada y una recurrencia en la entrega de los fármacos.

Este tipo de acuerdos son importantes para la compañía de Seattle no solo por su relevancia en el corto plazo y el acceso a sectores como el de la salud o el asegurador, sino como una revelación de la estrategia a largo plazo. Estas alianzas posibilitan una incursión a mayor escala en el futuro por la capacidad que están desarrollando a través de la captura y análisis de una ingente cantidad de datos sobre el interés de sus usuarios y sus hábitos médicos.

Determinación de precios y underwriting

En las últimas décadas hemos asistido a un proceso de automatización constante en los procesos de determinación de precios y suscripción de seguros o underwriting. Estos procesos se ejecutan de forma automática en ramos como Automóviles, Multirriesgos o Vida permitiendo calcular el precio y emitir la póliza de forma ágil. Esta automatización se puede realizar a través de la modelización del comportamiento de los asegurados. En este proceso se han incorporado tecnologías como el machine o deep learning que permiten incorporar con mayor facilidad nuevas fuentes de datos tanto internas como externas.

Como veremos más adelante, estos modelos resultan altamente complejos y cuentan con lo que denominaremos el riesgo de la “caja negra” en el sentido de que la toma de decisiones se realiza mediante una herramienta que otorga una serie de pesos a las variables en función de un criterio que puede no ser perfectamente conocido. En algunos casos resulta difícil asegurar que no se generan decisiones que supongan, por ejemplo, algún tipo de discriminación.

Reclamaciones y servicios postventa

La gestión de reclamaciones se conoce tradicionalmente en el sector como el momento de la verdad. Es sin duda el punto de contacto crítico para el consumidor en el customer journey con la aseguradora.

La tecnología permite reducir la probabilidad de ocurrencia de un evento y, en ese proceso, las compañías aseguradoras pueden jugar un papel muy relevante. Como mencionábamos más arriba, existe una clara tendencia hacia la sensorización y captura de información en tiempo

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real. Esos elementos no solo pueden utilizarse para mejorar la capacidad de segmentación de la prima del seguro o detectar un siniestro, sino para realizar un seguimiento al estado de los bienes asegurados. A modo de ejemplo, los sensores instalados en el hogar pueden detectar la humedad en casa o la velocidad de un vehículo.

Adicionalmente, estos datos recogidos por los sensores de un hogar o un automóvil inteligente pueden ser almacenados mediante la tecnología blockchain. Como veremos más adelante, esta tecnología opera mediante un conjunto de nodos o terceros ajenos a la aseguradora y al asegurado que actúan como fedatarios de forma que impiden la modificación de lo ocurrido y aseguran la identidad de las partes. Esto permitiría, por ejemplo, que ante un siniestro los datos se incorporen directamente al parte del accidente o a la reclamación.

La tecnología incorporada al proceso de gestión de reclamaciones ha sido tradicionalmente asociada a la automatización de tareas administrativas para reducir los plazos en la gestión y los costes asociados a la reclamación. Otro de los aspectos más preocupantes para las aseguradoras en este aspecto es la detección del fraude.

En este punto de la cadena de valor del sector se ha mostrado como una herramienta eficaz también el machine learning. Esta tecnología permite sustituir la valoración humana de los datos disponibles por sistemas más rápidos, eficientes y eficaces que pueden determinar con mayor agilidad y a un menor coste la veracidad e impacto del siniestro.

Adicionalmente, un aspecto que está cambiando significativamente es el envío de la reclamación por parte del asegurado. La tecnología permite que este primer contacto entre el asegurado y la aseguradora en un momento tan crítico recoja una mayor cantidad de información como videos o fotografías que permiten determinar con mayor velocidad y precisión la respuesta a realizar.

La inteligencia artificial permite la gestión automática de este tipo de incidencias. La intervención humana se reduce a aquellos casos donde la resolución no parece clara o existen indicios de fraude. La intervención humana podría reducirse en la gestión de reclamaciones a un 10% o 30% (McKinsey, 2018b).

Por otro lado, debemos tener en cuenta que los nuevos tipos de productos requieren una nueva forma de gestionar las reclamaciones. Las nuevas formas de aseguramiento descritas más arriba como los bajo demanda o los paramétricos o incluso la existencia de seguros sobre riesgos que antes no existían hacen necesarias otras estrategias en la gestión

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de siniestros. En muchos casos puede pasar por nuevas tecnologías como la tecnología blockchain de la mano de los llamados smart contracts o contratos inteligentes. En este sentido, el uso de blockchain permitirá reducir los costes asociados a la gestión de reclamaciones al eliminar intermediarios entre los clientes y la aseguradora o con aquellas compañías encargadas de la gestión del siniestro.

A modo de ejemplo, el acceso a una base de datos donde se comparte la información sobre el estado de los vuelos, permite conocer si un determinado viaje se ha retrasado o no. En caso de que haya sido cancelado, de forma automática se indemnizará al asegurado reintegrándole el valor asegurado. Adicionalmente, también de forma automática el seguro se cancela. Se agilizan tanto los procesos de indemnización derivados de las cancelaciones de los vuelos, como los procesos de baja de los contratos que no sean de carácter indemnizatorio.

Como podemos observar, estos procesos afectan directamente al cliente que no necesita preocuparse de contactar con su compañía aseguradora para notificar la cancelación del viaje. De esta forma, mejoramos los procesos internos de la aseguradora y la experiencia de los clientes: evitándoles trámites y esperas asociadas a posteriores indemnizaciones.

El uso de contratos inteligentes, que pueden suscribirse directamente entre sistemas sin intervención humana, nos permite abordar directamente los desafíos de la transparencia, la perdurabilidad y la confianza en las aplicaciones de internet de las cosas que hemos descrito más arriba. Sin embargo, los contratos inteligentes deben resolver aún algunas de sus dificultades como el rendimiento, la privacidad y el desafío de garantizar que se han escrito correctamente (Hanada, Y.; Hsiao, L.; Levis, P., 2019).

4. El punto de vista ético del impacto de la tecnología en el sector asegurador

Una vez descritas las nuevas tecnologías y su impacto en el sector asegurador que está transformando algunos de los paradigmas establecidos en los últimos siglos, buscaremos en este apartado acercarnos desde el punto de vista ético a esta problemática.

Para ello, emplearemos una de las corrientes definidas por De George, R.T (2011) que diferencia la ética en los negocios, la ética empresarial y la ética de la empresa y responsabilidad social. En concreto, analizaremos los impactos a través de la segunda corriente que deno-

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mina ética empresarial donde distingue seis niveles distintos de interés ético: el del individuo que afronta problemas morales en los negocios; el de la empresa, que establece estructuras internas que promueven la actitud y la cultura ética de sus empleados y directivos; el de un sector productivo, que afronta los específicos problemas éticos derivados de su actividad; el de una nación, que afrontaría los dilemas morales derivados de la legislación y los controles de la actividad empresarial, la protección de los consumidores, etc.; el internacional, que aborda los problemas morales de las empresas multinacionales y, ya por último, el nivel mundial, que afecta a la responsabilidad de las empresas para afrontar problemas globales (Arbizu, 2016).

A efectos de este artículo, abordaremos el análisis en los cuatro primeros niveles debido a la naturaleza de los impactos que hemos identificado.

El nivel individual

A nivel individual, el principal dilema que nos encontramos a la hora de analizar el impacto de las nuevas tecnologías es el relacionado con la cesión de datos personales. Hasta ahora esa cesión se limitaba principalmente a algún tipo de formulario que recogía información y permitía la segmentación de los riesgos y, así, establecer un precio más adecuado a través de la homogeneización de los riesgos. Sin embargo, las nuevas tecnologías pueden realizar estos procesos con datos reales recogidos a través de sensores, videos o el acceso a otros datos personales.

Como es lógico, esto representa una gran oportunidad para las empresas a la hora de crear mejores productos o precios optimizados y personalizados para el cliente. Productos como los mencionados Pay as you behave pueden permitir reducir a muchos consumidores sus primas y mejorar sus hábitos de vida o de conducción pero, por otro lado, también suponen un riesgo para la intimidad de las personas.

En otro orden de cosas, se observan dos tendencias irrefutablemente positivas como son la posibilidad de minimizar el número y la intensidad de los siniestros y mejorar los procesos de detección del fraude. La pérdida de intimidad antes mencionada, además de permitir un mejor servicio por parte de la aseguradora, puede permitir identificar daños en bienes asegurados con mayor celeridad y, así, reducir los daños. En algunos casos, este tipo de tecnología permitirá mitigar el daño e incluso prevenirlo de forma que no llegue a producirse. Respecto al fraude en la reclamación ante siniestros, es un grave problema para las aseguradoras y

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también para los clientes, porque el coste de los engaños se ve repercutido en el resto de asegurados. Unas mejores capacidades de detección de fraude por parte de las aseguradoras redundarán en un menor fraude, no solo por su detección sino porque las personas con comportamientos fraudulentos terminarán retrayéndose al menos parcialmente de presentar estas reclamaciones dolosas.

El nivel de la empresa

Los aspectos individuales mencionados en el apartado anterior también tienen un impacto en lo que respecta a las estructuras internas de las aseguradoras. Estas estructuras deben garantizar el correcto tratamiento de los datos personales de sus clientes o de los potenciales clientes que les faciliten datos para tarificaciones y para aprovechar las herramientas existentes para optimizar la detección del fraude.

Adicionalmente, las aseguradoras se enfrentan a dos retos cruciales en lo relativo a la modelización de datos. Las nuevas técnicas de machine learning permiten el desarrollo de modelos cuantitativos altamente sofisticados pero su complejidad puede dificultar su comprensión e interpretación. Estos modelos son altamente complejos y cuentan con lo que denominaremos el riesgo de la “caja negra” en el sentido de que la toma de decisiones como, por ejemplo, la determinación del precio puede tomarse por una herramienta que otorga una serie de pesos a las diferentes variables en función de un criterio que puede no ser perfectamente conocido. En algunos casos resulta difícil asegurar que no se generan decisiones que supongan, por ejemplo, algún tipo de discriminación. Este riesgo se diferencia del riesgo de modelo en que este último se da cuando la decisión se ha tomado usando un modelo inadecuado o mediante parámetros erróneos.

Por otro lado, los datos personales utilizados para modelizar los diferentes riesgos con los que se trabaja deben mantenerse anonimizados.

Este proceso puede ser más complejo de lo que podría parecer. De hecho, estudios recientes han demostrado la reversibilidad del anonimato de datos personales aparentemente anonimizados. En un estudio publicado en JAMA Network Open se concluye que las prácticas actuales para anonimizar información de salud no son suficientes en muchos casos. Tras analizar los datos personales de salud y del estado físico recopilados y almacenados por diferentes dispositivos a través del National Health and Nutrition Examination Survey se concluyó que era posible re-identificar a más del 95% de los adultos y del 80% de los niños. Esto representa un

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riesgo ante la posible venta de esos datos, especialmente sensibles, a empleadores, compañías aseguradoras y otro tipo de instituciones (Na, L.; Yang, C.; Lo, C.; Zhao, F.; Fukuoka, Y.; Aswani, A., 2018).

Las empresas no pueden presentar una actitud pasiva ante estos retos.

Los clientes, y también los empleados, tienen expectativas cada vez más altas sobre el comportamiento de las compañías. La creación de un conjunto consistente de principios ayudará a las aseguradoras a cumplir con estas expectativas elevadas. Las empresas que aprovechan las tecnologías mencionadas, como el internet de las cosas o el machine learning, a menudo se enfrentan a desafíos éticos por lo que es necesario incorporar una cultura de cumplimiento donde las cuestiones éticas puedan abordarse de manera eficiente y responsable (Accenture, 2018).

Para resolver estos retos y otros que puedan plantearse, tanto aseguradoras como insurtechs deben dotarse tanto de comités éticos independientes como de herramientas de auditoría interna. Deben crearse procesos adecuados para la gobernanza y el tratamiento de datos con la debida transparencia y asegurar que no se realizan malas prácticas asociadas al uso de los mismos. De esta forma, se deben incorporar en la cultura de las empresas estos aspectos éticos que deben estar impregnados en toda la organización y en toda la cadena de valor: desde el diseño o desarrollo de producto hasta la gestión de las reclamaciones.

El nivel sectorial

El principal reto al que se enfrenta el sector es el de la no asegurabilidad. Como hemos comentado más arriba, existe un claro proceso de desmutualización debido a una mayor cantidad de información. Esta tendencia puede ser positiva en la medida en que permite segmentar de una forma óptima los riesgos lo que hace que sean más homogéneos a la hora de ser asegurados mediante una misma prima.

Sin embargo, al profundizarse en este proceso, una consecuencia puede ser que individuos no asegurables abandonen el seguro por no poder asumir el precio del mismo. Esta consecuencia de la tecnología puede encontrar en la innovación y en la propia tecnología una solución al menos parcial. Desde el Insurtech se podrán generar modelos de negocio innovadores, por ejemplo auto-aseguramiento que permitan cubrir esta necesidad (Rodríguez-Pardo, 2017). Este mismo proceso se ha visto en el sector financiero en países anglosajones donde los prestamistas tradicionales basan la mayor parte de sus decisiones de riesgo en el scoring positivo de los clientes como el FICO. Desde el Fintech han surgido

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modelos de negocio que toman otro tipo de datos a la hora de determinar el riesgo de crédito de un individuo y otras soluciones basadas en la desintermediación como la economía colaborativa o peer to peer.

En este sentido y retomando el principio de equidad descrito más arriba, el hecho de que cada perfil de riesgo tenga un valor actuarial diferente, no debe contraponerse necesariamente con el principio de la mutualización del riesgo, por el cual el mecanismo de solidaridad propio de la industria del seguro permite incorporar al colectivo asegurado a los más vulnerables en términos de perfil de riesgo. Además, cualquier técnica para aumentar la exactitud en la determinación del riesgo debe someterse a los siguientes principios: proporcionalidad, pertinencia, calidad y predictividad (Rodríguez-Pardo, J. M., 2014).

El nivel nacional o regulatorio

A nivel regulatorio nos encontramos con varios desafíos relativos a la conservación y utilización de datos de carácter personal y a la inteligencia artificial.

La regulación europea clave en lo referente a protección de datos es el Reglamento General de Protección de Datos cuyo principal objetivo es proteger a las personas físicas en relación con el tratamiento de sus datos personales. Su entrada en vigor en 2018 ha supuesto un reto también para las compañías aseguradoras por la adaptación de sus prácticas de tratamiento de datos, gestión de los consentimientos y la seguridad de la información. Además, como ocurre en otros sectores, las aseguradoras tienen que garantizar no solo que el proceso de recogida, almacenamiento y uso de datos se encuentra bajo la normativa europea sino también que el consentimiento del individuo se ha recabado adecuadamente. En lo referente a la seguridad de la información, las aseguradoras deben revisar sus procesos de seguridad de almacenamiento y uso de datos personales (Guijarro, 2017). Para supervisar el cumplimiento de lo anterior dentro de las propias entidades, entre otras funciones, el RGPD ha creado la figura del delegado de protección de datos (DPD).

En lo relativo a la inteligencia artificial, necesitamos un enfoque sectorial que no priorice la tecnología, sino que centre su aplicación dentro de un aspecto determinado (Whittaker, M.; Crawford, K. ; Dobbe, R.; Fried, G.; Kaziunas, E.; Mathur, V.; West, S. M.; Richardson, R.; Schultz, J.; Schwartz, O., 2018). Este planteamiento resulta fundamental en diversos aspectos relacionados con la inteligencia artificial, pero especialmente relevante en lo relacionado con el reconocimiento facial y

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el afectivo. La regulación relativa a estos aspectos debe proteger a los consumidores permitiéndoles rechazar su aplicación tanto en ámbitos públicos como privados. El mero aviso de su utilización puede no ser suficiente debido a los peligros que puede conllevar una vigilancia masiva y continua. El reconocimiento afectivo merece una especial atención por resultar un subtipo de reconocimiento facial que pretende detectar rasgos de la personalidad, los sentimientos internos, signos de salud mental y el compromiso del trabajador basados en imágenes o video de las caras. Una mala aplicación de estas prácticas puede asimilarse más a pseudociencias como la frenología o la fisonomía que a la inteligencia artificial y afectar negativamente a eventos vitales como el acceso a seguros pero también en el acceso a un trabajo o estudios (Whittaker, M. et al., 2018).

Las innovaciones que hemos descrito provocan que las aseguradoras obtengan y almacenen información cada vez más granular y sensible sobre sus clientes y su comportamiento, lo que genera mayores riesgos operativos. Las aseguradoras deben reforzar sus medidas contra los ciberataques. La International Association of Insurance Supervisors (IAIS) publicó recientemente un documento sobre el riesgo cibernético, que resume las mejores prácticas a los reguladores nacionales sobre cómo abordar este tipo de riesgos, y es probable que los supervisores nacionales profundicen en la regulación en este sentido (IIF, 2016).

5. Reflexiones finales

El sector asegurador juega un rol fundamental en cualquier economía desarrollada por favorecer la actividad económica y por generar una cobertura mínima. Como hemos visto, las nuevas tecnologías suponen a la vez una gran oportunidad y un reto para el sector tanto en lo relativo a los modelos de negocio que surgen como al impacto en los aspectos éticos.

Las nuevas tecnologías ya están permitiendo reducir el fraude en la gestión de reclamaciones y disminuir la ocurrencia de los siniestros a través de sistemas de alerta temprana y una mejor gestión de los riesgos.

Estos dos aspectos son ejemplos del gran impacto positivo de la tecnología que, en los sectores donde su irrupción juega un papel disruptivo provoca que los consumidores y por tanto la sociedad en su conjunto, sean los auténticos ganadores.

Además, estos cambios están revitalizando debates como el de la

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mutualidad y el de la no asegurabilidad que han estado presentes desde que el sector alcanzó su madurez. En el primero de ellos vemos cómo las recientes innovaciones favorecen cada vez más la ultra segmentación de los clientes. Esto permite definir riesgos cada vez más homogéneos, fomentando el principio de equidad en detrimento, en muchas ocasiones, del de solidaridad. En lo relativo a la no asegurabilidad, observamos las nuevas tecnologías como un acelerador del problema y también como parte de la solución. Estos cambios sirven para determinar qué individuos son más difícilmente asegurables pero también pueden ayudar a crear nuevos modelos de negocio que les permitan mantener un nivel adecuado de aseguramiento y contar con una cobertura mínima.

Por otro lado, surgen nuevos retos a los que individuos, compañías y regulador deben hacer frente de forma ágil. De no hacerlo, la velocidad de las evoluciones puede provocar desajustes de diversa índole, incluyendo el punto de vista ético. Hemos observado que el aspecto más relevante donde los diferentes partícipes están poniendo el foco es el tratamiento de los datos de las personas. En este ámbito se ha avanzado recientemente con fuerza en la Unión Europea. Sin embargo, se plantean nuevos retos que abordar como pueden ser el potencial de la inteligencia artificial, donde muchos expertos abogan por un enfoque sectorial que permita definir claramente la frontera entre lo posible y lo debido. Este planteamiento tiene una gran dificultad en un momento como el actual donde no podemos definir el límite de lo posible pero sí observamos una creciente velocidad en el desarrollo de este tipo de soluciones.

Las compañías deben incorporar en su cultura estos aspectos éticos, que deben estar impregnados en toda la organización y en toda la cadena de valor, para garantizar un correcto funcionamiento del sector. Solo de esta forma el sector asegurador podrá seguir sirviendo a la expansión económica y a garantizar una cobertura mínima a individuos y organizaciones en momentos adversos.

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BOLETIN DE ESTUDIOS ECONOMICOS Vol. LXXIV - N.º 226 - Abril 2019 (Páginas 101-113)

FACTORES EXTERNOS E INTERNOS EN LA DEFINICIÓN DE ESTRATEGIAS GLOBALES PARA ASEGURADORAS EXTERNAL AND INTERNAL DRIVERS FOR GLOBAL INSURANCE STRATEGY DEFINITION Mª Isabel Martínez Torre-Enciso Universidad Autónoma de Madrid

Rafael Hernández Barros

Universidad Complutense de Madrid RESUMEN

El artículo muestra cómo las empresas multinacionales de seguros compiten en el complejo y arriesgado escenario global después de la crisis financiera, proporcionando un modelo conceptual que vincula los “drivers” clave con las estrategias internacionales. La literatura existente justifica las diferentes estrategias internacionales sobre factores externos de creación de valor, factores algo alejados de la realidad de los procesos de toma de decisiones. Es por ello especialmente relevante definir las estrategias que van a marcar el cambio, y con ello los “drivers” que van a permitir la transformación de dichas estrategias.

Este artículo aporta ideas y novedades respecto a la concepción tradicional de formulación de la estrategia basada en “drivers” externos, sugiriendo la posibilidad de una estrategia basada en “drivers” de negocio más concretos relacionados con los aspectos internos u operativos de las aseguradoras, con el objetivo específico de generar flujos de caja y crear riqueza para los accionistas.

Palabras Clave: Mercado asegurador, estrategia aseguradora, factores estratégicos, drivers del mercado asegurador, gestión de riesgos.

SUMMARY

The article shows how multinational insurance companies compete in the complex and risky global scenario after the financial crisis, providing a conceptual model that links key “drivers” with international strategies. The existing literature justifies the different international strategies on external factors of value creation, factors somewhat removed from the reality of the decision-making processes. It is therefore especially important to define the strategies that will mark the change, and with it the “drivers” that will allow the transformation of these strategies. This article provides ideas and developments regarding the traditional conception of formulating the strategy based on external “drivers”, suggesting the possibility of a strategy based on more specific business “drivers” related to the internal or operational aspects of insurers, with the specific objective of generating cash flows and creating wealth for shareholders.

Key Words: Insurance market, insurance strategy, strategic factors, insurance markets drivers, risk management.

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1. Introducción

En un mundo de intensos y permanentes cambios, el conjunto de la economía encuentra difícil hacer predicciones a medio y largo plazo. La incertidumbre y la continua evolución de las propias estructuras económicas y sociales hacen de la flexibilidad, la innovación y la adaptación a nuevas situaciones y entornos la base de las estrategias de permanencia y crecimiento de cualquier tipo de empresa. Tras la profunda crisis mundial de los años 2007 a 2009, y un largo quinquenio de recuperación, la economía mundial comenzó su expansión, haciendo que las perspectivas económicas mejorasen debido al empuje de las economías emergentes y la recuperación de las economías desarrolladas. Sin embargo, ya en 2019 han aparecido indicios de que el crecimiento ha alcanzado su máximo, en vista de la ralentización de las economías estadounidense, europea y asiática. Se espera un contexto más estanflacionista en los próximos años con una ralentización del crecimiento global y un aumento de la inflación. Con estas perspectivas, parece claro que el conjunto de la economía y la industria aseguradora en particular, no volverán a ser los mismos de antes de la crisis. En estas circunstancias las aseguradoras están adaptando sus estrategias y modelos de negocio al nuevo entorno económico, marcado por las sostenidas bajas rentabilidades, un fuerte incremento de la regulación, la aparición de nuevos riesgos y la sobrecapacidad en muchos mercados (PWC, 2018).

Es por ello especialmente relevante definir las estrategias que van a marcar el cambio, y con ello los factores o “drivers” que van a permitir la transformación de las estrategias de las compañías de seguros. Este artículo muestra las conclusiones de varios estudios1 que han permitido examinar la definición de la estrategia internacional de las empresas multinacionales en la industria de seguros y posteriormente profundizar en los resultados de estas estrategias.

En este conjunto de circunstancias y ante la expectativa de ralentización del crecimiento global, la cuestión a resaltar en la industria de seguros es cómo las aseguradoras han modificado su forma de competir después de la crisis, a qué aspectos están dando relevancia, y si es posible conceptualizar un marco integral o global que permita desarrollar estra1 El estudio básico y de referencia para otros estudios posteriores es el Proyecto “Corporate Governance, Capital Markets and Financial Crisis” (REF: ECO2012-32554) financiado por el Misisterio de Economía y Competitividad de España (2013-2015).

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tegias de carácter internacional (Eiteman et al., 2010). Ante estas cuestiones surge la necesidad de evaluar el desempeño y la creación de valor de estas nuevas estrategias que deben adaptarse al mercado y al entorno económico.

Existe una amplia literatura que justifica las diferentes estrategias del sector seguros en la necesidad de diversificación internacional (crecimiento), en el impacto de la regulación en el sector (Solvencia II y otros), en la mejor asignación de los recursos (capital optimización), y en la maximización de su valor para el accionista; es decir, en los factores externos de la creación de valor. Sin embargo, si bien estos factores externos influyen en la formulación de grandes líneas estratégicas, dichos factores están lejos de la realidad cotidiana de las compañías de seguros que basan su ventaja competitiva en un importante y variado mix de factores externos e internos.

Analizando brevemente estos factores externos, la diversificación internacional en compañías de servicios no siempre tiene un efecto positivo sobre la empresa matriz ni sobre el propio mercado, ya que su desarrollo evoluciona de forma diferente con el tiempo y se ve afectado por los ciclos económicos y áreas geográficas en las que compiten. Además, no existe consenso en el mercado respecto a si finalmente esta estrategia aporta valor añadido, valor que depende en gran medida de la estructura financiera, del riesgo asumido en la transformación y del apalancamiento financiero y operativo con que se lleva a cabo dicha estrategia (Capar y Kotabe, 2003).

De una forma más precisa, el mercado asegurador añade valor a medida que las tasas de crecimiento del mercado asegurador en los países emergentes son muy superiores a las disponibles en los países más desarrollados (Berry-Stölzlea et al., 2010), aunque hay una serie de importantes cuestiones estratégicas a tener en cuenta al realizar dicha diversificación internacional y establecer o expandir las operaciones de las empresas en mercados emergentes, como la tasa de crecimiento y su diferencial, el tamaño actual de la empresa y del mercado o los aspectos relacionados con la diversificación de los productos de seguros.

Dentro de estos factores externos para la creación y maximización de valor para el accionista (Babbel y Merrill, 2005), la presión de los mercados ha jugado un papel importante en la optimización de capital y asignación de recursos a las distintas unidades y operaciones de una compañía de seguros, así como en la decisión de ampliar o contraer las líneas de negocio (Gründl y Schmeiser, 2007).

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El impacto regulador del sector, tanto el marco normativo (Ma y Pope, 2008) como el entorno legal y fiscal (Hancock et al., 2001), tiene un efecto significativo en la estrategia de las aseguradoras y en su ventaja competitiva. En concreto, este impacto está claramente relacionado con la norma Solvencia II (Directiva 2009 // 138 / CE), que ha despertado el interés de las aseguradoras en la liberalización del comercio, la concentración de la cuota de mercado, y los niveles de riqueza nacional y el gasto público en prestaciones de jubilación de la seguridad social en todas las regiones. También está relacionado con el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) y con la Insurance Distribution Directive (IDD), los cuales añaden complejidad al día a día de las compañías de seguros y dificultan la planificación a medio y largo plazo de las empresas.

Este artículo aporta ideas y novedades respecto a la concepción tradicional de formulación de la estrategia en las empresas de seguros basada en factores externos, sugiriendo también la posibilidad de una estrategia basada en factores o “drivers” de negocio más concretos relacionados con los aspectos internos u operativos de la empresa, con el objetivo específico de generar flujos de caja y crear riqueza para los accionistas (Bradley et al., 2012).

2. Background

Las premisas sobre las que basamos las opiniones expuestas en este artículo tienen su origen en diversos estudios estadísticos2 desarrollados por los autores con investigadores de diferentes universidades. Como base del estudio, en 2016 se procedió a analizar los informes anuales de una muestra de 30 compañías de seguros, si bien los datos no homogéneos llevaron a reducir la muestra a 15 aseguradoras comparables, que además resultaron ser significativas en términos de diferentes modelos de negocio (Generalista, Regional, Riesgos Industriales y Vida); y diferentes áreas de origen (Europa, Asia y los EE.UU).

2 Los resultados del primer estudio se pueden encontrar en Hernández Barros, R., Vidal-García, J., Vidal, M., Martínez Torre-Enciso, M.I., (2016).

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Esta primera muestra se completó con datos e informaciones aportadas a través de una serie de entrevistas a directivos de compañías de seguros entre 2016 a 2018 (Finanzas, Marketing, Comercial y Líneas de Negocio) de las mismas zonas geográficas, de un tamaño menor a las anteriores y no todas cotizadas en la bolsa de valores. Estas entrevistas fueron de tipo informal y de carácter abierto acerca de sus estrategias competitivas y del tipo de empresas y rendimientos obtenidos, con la idea de recoger todos los matices de sus opiniones y comentarios.

Para examinar cómo las opiniones de los directivos entrevistados afectaban a los resultados, se utilizó una metodología de análisis comparativo cualitativo (Ragin, 1987), que nos permitió identificar las variables clave que afectaban a los resultados, lo que no hubiera sido posible con los métodos cuantitativos convencionales. La última fase del proceso fue preparar una serie de tablas codificadas, basadas tanto en las variables como en los resultados de las entrevistas, examinando a continuación si las variables comunes eran relevantes para los resultados.

3. Discusión de resultados

Entre los resultados más significativos encontrados en el primer estudio y reforzados por los estudios posteriores para la identificación y formulación de las principales estrategias competitivas, resalta como aspecto central “el valor al cliente”, desde donde se busca una ventaja competitiva sostenible así como un valor diferencial respecto a la competencia.

Se reveló también de particular importancia la “distribución comercial”, es decir, cómo las aseguradoras están utilizando los canales que mejor se adaptan a las necesidades y expectativas del cliente, tanto a través de la gestión de corredores, agentes vinculados, bancaseguros o la red propia de ventas, que exigen diferentes necesidades y formas de remuneración.

Estas estrategias ayudan a la organización a aprender y mejorar, hacer hincapié en las operaciones, para aumentar la capacidad financiera y para proporcionar oportunidades para la captación y desarrollo del talento.

La “gestión del talento” y la “selección de riesgos”, aunque por un lado son consideradas dimensiones propias de la gestión en los servicios centrales, por otro lado, se ven como pilares fundamentales de la creación de valor y la proximidad al cliente. Si consideramos la dimensión “gestión del talento”, los estudios muestran cómo los responsables y directivos de líneas de negocio sienten que están en el negocio del cono-

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cimiento, y que son las personas las que realmente aportan valor a la empresa con el cuidado del cliente, la potenciación de la marca y la innovación tanto en productos como en gestión. Respecto a la dimensión “selección del riesgo”, el principal riesgo asociado al negocio de seguros es que el coste real de las reclamaciones derivadas de contratos sea mayor a las cantidades estimadas cuando se calcularon las primas de las pólizas. A este respecto los directivos tienen más una permanente observación que una preocupación real, centrando sus esfuerzos tanto en mantener una política de aceptación y gestión de riesgos adecuada a cada empresa, como una adecuada estrategia de transferencia de riesgos (reaseguro). Este mix es lo que consideran crucial para su supervivencia, rentabilidad y reputación a largo plazo.

Por último, la “gestión de las operaciones” y el “control de las inversiones” fue identificado también como una fuente de creación de ventaja competitiva a nivel internacional. La argumentación de esta premisa está en que las compañías de seguros realizan diferentes tipos de actividades administrativas y financieras para los clientes que son esenciales y tienen características muy diferentes de apoyo empresarial.

4. La estrategia como combinación de dimensiones competitivas

Poniendo el foco en el cliente, y de acuerdo a los datos analizados a través de las entrevistas realizadas, los modelos de negocio de mercado del seguro se basan, en términos generales, o en un producto específico, como Vida-Salud, dada la capacidad financiera exigida y la distribución específica; o en un mercado, donde la diferenciación tiende a estar bastante desarrollada, que supone también unas altas barreras de entrada.

También se ha podido observar que prácticamente no hay modelos puros aseguradores, sino una combinación de varios de ellos, aunque suele prevalecer una sobre la otra. Por ejemplo, las aseguradoras globales, por lo general mantienen la gestión de su negocio de Vida, Industrial o Personales separados en dos áreas más o menos independientes, pero compartiendo ciertas operaciones de administración, imagen de marca, e incluso los mismos canales de distribución. Los modelos internacionales de mayor éxito se repiten en los diferentes mercados locales y globales estudiados y se pueden resumir en: a) Generalistas / operadores globales: orientado al valor del cliente, basado en ofrecer una amplia gama de productos en todos los mercados.

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b) Vida / Especialistas en Salud: orientado a la distribución y a la excelencia financiera y de gestión. c) Especialistas de no vida: orientado al aseguramiento y diversificación de riesgos y de gestión de inversiones. d) Aseguradoras regionales o locales: orientadas a la proximidad al cliente proporcionando una ventaja competitiva en su mercado.

El modelo Generalista / operadores globales, muy extendido internacionalmente, es la forma natural de crecimiento para las aseguradoras, por lo general a expensas de la rentabilidad. Estos aseguradores globales/generales están obligados a gestionar todas las dimensiones o drivers precisamente por su carácter global, generando recursos que invertirán de forma eficiente, y de una forma especial en tecnología y sistemas de información globales, dada la complejidad de las operaciones, la diversificación de los canales y clientes en un número importante de áreas geográficas. En cuanto a los canales de distribución, las aseguradoras globales tienen que gestionar una red amplia de canales, exclusivos (como agentes propios y venta directa) y no exclusivos (agentes o corredores), que por lo general varían de un mercado a otro.

En cuanto a los especialistas en distribución de productos vida y salud, tienen una clara dependencia o especialización en la capacidad financiera y en la gestión de inversiones, teniendo en cuenta la vinculación de sus resultados con los riesgos sistemáticos o de mercado, en particular a las tasas de interés y la evolución de los mercados financieros (McKinsey & Company, 2014). Las aseguradoras de vida han visto reducida su producción en muchos mercados, especialmente en los más maduros, por lo que generalmente, están centrando sus estrategias en asignar recursos a los mercados que ofrecen mayor rentabilidad y unas claras expectativas de crecimiento, tratando de mejorar los resultados mediante un incremento de las ventas y la optimización de la marca y sus mejores prácticas.

De los datos estudiados se desprende que todos los entrevistados están fuertemente comprometidos con una gestión óptima de las operaciones de seguros de no vida, lo cual requiere un conjunto de disciplinas complejas e interrelacionadas, así como la necesidad de explotación de datos con fórmulas nuevas. Este compromiso se inicia con la comprensión de las exposiciones de riesgo que pueden causar pérdidas en cada compañía, una evaluación conservadora (si es posible) de la probabilidad de que cualquier exposición pueda causar pérdidas, y consiguientemente el establecimiento de una prima que permita ganancias después de deducidas las pérdidas esperadas y los gastos operacionales.

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Por su parte, las aseguradoras regionales / locales, conforman un grupo de compañías de seguros que se centran en un determinado grupo de productos de seguro, debido a la dimensión y el potencial de sus mercados. Para las compañías de seguros generalistas con un enfoque regional o nacional, prevalece, sin embargo, el esquema de distribución multicanal. Como resultado del análisis, se observa cómo la expansión y extensión de los productos a nivel internacional es el paso natural para estas aseguradoras regionales, cuando han obtenido capital y clientes suficientes, y tienen una gestión de operaciones eficiente y a bajo coste.

5. Propuestas de futuro

Los resultados expuestos en este artículo proporcionan un análisis de las evidencias globales que son útiles para que las empresas aseguradoras puedan definir sus estrategias de clientes y mercados, por lo que dichos resultados son importantes para el negocio asegurador por varias razones. En primer lugar, el crecimiento más lento de la actividad aseguradora en los mercados maduros está obligando a las empresas a expandirse internacionalmente en busca de mercados con mayor potencial de crecimiento. En este sentido, un reciente informe (PWC, 2018) sugiere siete grandes tendencias que marcarán el devenir del mercado de fusiones y adquisiciones en el sector asegurador en los próximos tres a cinco años: inversores procedentes de las nuevas potencias emergentes, la ampliación del abanico de inversores interesados, el conocimiento tecnológico, la generalización de estrategias de reaseguro financiero, un aumento de la audacia de las grandes aseguradoras internacionales a la hora de combinar las exigencias del corto plazo con sus necesidades de expansión en el largo plazo, los riesgos políticos y la recomposición gradual de la industria en todo el mundo.

En segundo lugar, conociendo los factores clave de negocio, las compañías de seguros pueden poner en práctica una estrategia debidamente planificada. Es importante que las aseguradoras desarrollen las estrategias globales adecuadas para su propio crecimiento; esto requerirá la existencia y disponibilidad de un análisis profundo de la industria que sirva de base en la toma de decisiones, si bien es igual de importante disponer de un conocimiento detallado de los productos, canales y clientes.

La recomposición gradual del sector asegurador por los motivos indicados dejará previsiblemente el mercado fragmentado en tres grandes grupos: grandes compañías multinacionales con importantes recursos finan-

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cieros y grandes conocimientos tecnológicos; compañías locales y regionales orientadas a determinados canales de distribución y un conjunto de compañías de nicho especializadas en productos o en grupos de clientes concretos.

Como resultado del análisis y la comparación de estos factores, se han encontrado algunas estrategias comunes seguidas en la industria: general / global; vida / salud; no vida (propiedad/accidentes); y, curiosamente, aseguradoras regionales o locales, con su propio estilo de estrategia. Este análisis nos lleva a proponer una serie de hipótesis sobre el desarrollo de la estrategia que determinará el posicionamiento de cada aseguradora en concreto, que permitirá, según la información obtenida, tener en cuenta los siguientes factores: 1) dar cobertura de servicio a los clientes, dondequiera que se encuentren; 2) diversificar los riesgos para aumentar la fortaleza financiera de la empresa; 3) buscar el talento y retenerlo; 4) mejorar las sinergias de trabajo en busca de la reducción de costes; y, 5) el acceso al capital de forma eficiente para el desarrollo de las operaciones.

Aunque estas pueden considerarse las premisas con cuyo “mix” se establece la estrategia básica y el posicionamiento de la aseguradora, queda por determinar el “matiz” que va a proporcionar realmente la ventaja competitiva y que cada empresa decidirá y elegirá según sus características. Nos referimos a orientaciones, posiciones o políticas innovadoras y rompedoras basadas, por ejemplo, en el conocimiento tecnológico, una mayor complejidad de operaciones y productos o las nuevas estrategias de reaseguro financiero. La elección del “matiz diferenciador” se ha venido realizando después de haber establecido el “mix” de factores creadores de la estrategia básica. Sin embargo, y debido a la rapidez de los cambios en la economía y en la transformación de la sociedad versus la falta de flexibilidad y capacidad de adaptación a los cambios, cada vez más estos “matices” son los determinantes del “mix” de factores que componen la estrategia global de la aseguradora.

En este sentido, observamos cómo estos factores condicionan y se ven condicionados por los “matices”, que lejos de ser cambios o condicionantes puntuales se convierten de forma muy rápida, casi inmediata, en tendencia lo que obliga a un posicionamiento estratégico rápido con

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la posterior adaptación del conjunto de la aseguradora a las nuevas necesidades.

En nuestra opinión, la “orientación al cliente” será el factor más importante para el posicionamiento de las aseguradoras, de forma independiente al seguimiento de una estrategia general, global, local, regional, centrada en vida o no vida, etc. El motor de este factor está en dar cobertura de servicio a los clientes, dondequiera que se encuentren en función de sus necesidades. Si bien el factor está claro, el “matiz” a incorporar en la estrategia que permitirá la diferenciación depende de múltiples aspectos. El primer aspecto a considerar está en cómo detectar el cambio del perfil de los clientes y en establecer nuevas tipologías de clientes a los que habrá que dar cobertura. Los “Millennials” y próximamente los “Centennials”, irrumpen e irrumpirán en el entorno social con rasgos, personalidad, características, comportamientos y necesidades propias. La forma de entender y consumir productos de seguros deberá adaptarse de forma que las aseguradoras tendrán que decidir cómo seguir atendiendo a sus clientes de siempre fuertemente vinculados a la marca, a clientes más analíticos y en transformación que buscan mejores condiciones sin importar la compañía, y preparar el futuro para estas generaciones que se están incorporando al mercado mucho más orientadas a la simplicidad de los servicios.

Otro importante aspecto a resaltar son los cambios en las expectativas de los clientes: los nuevos clientes buscan productos más sencillos, inmediatos y accesibles, personalización en las coberturas, seguros sobre activos aún no existentes, pagar únicamente por lo necesario o la activación o desactivación de las coberturas en función de las circunstancias del cliente. Todo ello está dando lugar a modelos de negocio basados en el poder de la negociación cuyo objetivo es obtener mejores primas frente a la aseguradora (Abril 2016).

Esta transformación del sector propiciada por la adaptación de las aseguradoras a los nuevos tipos de clientes y sus necesidades, se ve así mismo transformada por la llegada de estas mismas generaciones, generaciones digitales, con conocimiento y talento que se ha de atraer y retener para una correcta transformación a la economía digital. La “gestión del talento” y en concreto de este nuevo talento digital, es una pieza clave en la compleja transformación de un sector maduro como el seguro que carece de una velocidad de cambio que le permita competir de forma adecuada en la llamada economía digital.

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En este mismo sentido, la economía digital aporta al mercado nuevos riesgos que habrá que cubrir con nuevas soluciones. Las ciberpólizas y otras soluciones aseguradoras para cubrir los potenciales siniestros de naturaleza digital, deben adaptarse a las necesidades de las pequeñas y medianas empresas ampliando su mercado. La economía digital está transformando el modelo de negocio de las aseguradoras también en lo relacionado con nuevos canales de distribución. Grandes gigantes tecnológicos como Google o Amazon, desean entrar en la industria aseguradora y se están asociando con “startups” de “InsurTech” para transformar la cadena de valor en todas las líneas de negocio.

6. Conclusiones

Como se señaló al comienzo del artículo, la industria de seguros es un sector con alta internacionalización, rentable y atractivo que ha soportado la crisis económica y la inestabilidad financiera de una manera ejemplar, y está bien administrada y capitalizada contra los crecientes desastres naturales y sus costes, con una solvencia fortalecida tras la implementación de Solvencia II en Europa y la protección que proporciona contra los riesgos sistémico, sistemático e individual del asegurador.

Nuestra propuesta sobre el desarrollo de la estrategia internacional, que forma el posicionamiento de cada aseguradora en particular, ha tenido en cuenta los drivers clásicos en la creación de valor en la industria de los seguros, tales como la orientación al cliente, los riesgos asumidos, la gestión del talento, la excelencia operativa y el acceso al capital. De estos, hemos observado que tras la crisis el foco principal de las aseguradoras globales sigue siendo la creación de valor, enfocada en cubrir el servicio a los clientes dondequiera que se encuentren, así como en la diversificación de los riesgos que pasa a convertirse en la fortaleza financiera de las aseguradoras, mejorando las sinergias de reducción de costes, lo que finalmente ha permitido que la industria de seguros mantenga la confianza del mercado.

Las conclusiones de este artículo pueden ser muy beneficiosas para los investigadores y analistas estratégicos, y para los gerentes y profesionales del seguro tanto por su sencillez y sentido común como por la orientación de los resultados a las necesidades de los administradores y las compañías de seguros en procesos estratégicos, ayudándolos a revisar y medir los criterios concretos de creación de valor: clientes, operacio-

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nes, solidez financiera, gestión de riesgos y de talento. En particular, puede ayudar a replantear algunos procesos de toma de decisiones de las aseguradoras multinacionales desde un punto de vista práctico, como sus actividades operacionales, estrategias comerciales y estructuras de organización, centrándose ahora en la generación de flujos de caja en línea con lo que los analistas suelen mirar para realizar sus valoraciones.

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RETOS DEL SISTEMA DE PENSIONES

THE CHALLENGES OF THE PENSION SYSTEM José Antonio Madariaga Javier Santibáñez Estibaliz Goicoechea

Profesores de Deusto Business School RESUMEN

La respuesta a los retos relacionados con la sostenibilidad futura del sistema de pensiones, uno de los elementos básicos sobre los que se asienta nuestro Estado del Bienestar, está encontrando en los últimos tiempos una contestación social importante. A la casuística relacionada con una evolución demográfica adversa, verdadera responsable de los problemas del sistema en el medio y largo plazo, se ha sumado en el pasado reciente la asociada a la mayor crisis económica conocida a nivel mundial desde principios del siglo pasado; todo lo cual ha desembocado en la aparición de déficits en la Seguridad Social y la adopción de algunas medidas impopulares, como la entrada en vigor de los conocidos “factor de sostenibilidad” y el “índice de revalorización de las pensiones”; medidas que tratan de garantizar la viabilidad de las pensiones en el largo plazo, teniendo en cuenta el carácter de “pacto intergeneracional” asociado al sistema elegido (el conocido como “sistema de reparto”), y centrando la solución en la contención del gasto. En el artículo se analiza la situación actual y las perspectivas futuras del sistema, y se repasan las principales soluciones posibles a un problema complejo que exige un acuerdo en el conjunto de la sociedad que permita a los agentes tomar sus decisiones en un contexto de suficiente seguridad jurídica.

Palabras clave: Pensiones, sostenibilidad, demografía, sistema de reparto.

SUMMARY

The measures implemented by the Spanish Government in order to face with the challenges related to the sustainability of the pension system are finding an important social response. To an adverse demographic evolution has been added in recent times the largest economic crisis known worldwide since the beginning of the previous century. All these have led to the emergence of deficits in the Social Security and the implementation of unpopular measures, such as the entry into force of the “Sustainability Factor” and the “Pension Revaluation Index”. These measures seek to ensure the viability of pensions in the long term focusing on the containment of expenditure and taking into account the character of “intergenerational deal” associated with the “Pay as you go” model. The article analyses the current situation and future prospects of the system, and reviews the main possible solutions to a problem that requires an agreement in society as a whole so as to make it possible for agents to make their decisions in a context of enough legal certainty.

Key words: Pensions, sustainability, demographics, pay as you go.

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JOSÉ ANTONIO MADARIAGA, JAVIER SANTIBÁÑEZ Y ESTIBALIZ GOICOECHEA

Introducción

Como es sabido, uno de los principales objetivos del sistema de pensiones, que constituye uno de los pilares fundamentales sobre los que se asienta nuestro Estado del Bienestar, es el de garantizar a los individuos una seguridad económica en la vejez, cuando dejan de tener ingresos relacionados con su actividad laboral o profesional. Pero el estallido de la crisis que comienza en 2007 y empieza a mostrar sus peores efectos en 2009 ha provocado la asunción de diversas medidas impopulares, muy cuestionadas por una parte importante de la sociedad, que no entiende el porqué de las mismas y cuya justificación asocia únicamente a los elementos relacionados con la mayor crisis mundial habida desde el crack de 1929, volviendo a poner sobre la mesa el debate relativo a la viabilidad y diseño deseable de nuestro sistema de pensiones.

Pero la crisis no es la única responsable de los problemas del sistema.

Sin duda los ha adelantado y acelerado, pero éstos habrían aparecido más pronto que tarde debido al incontestable proceso de envejecimiento de la población. Y este proceso, combinado con el modelo de pensiones elegido por la sociedad española (el conocido como “modelo de reparto”, en el que las pensiones de los jubilados se pagan con las aportaciones de los trabajadores en activo), obliga a realizar una reflexión realista que ayude a tomar las medidas oportunas que garanticen su sostenibilidad en el medio y largo plazo. Y es que decisiones importantes que debemos tomar en nuestra vida diaria con relación al ahorro y al consumo requieren contar con la información adecuada, y en este sentido, es fundamental conocer la pensión de la que podrá disponerse en el futuro.

Estructuraremos nuestra reflexión en cuatro apartados: el primero presenta las características fundamentales del sistema de pensiones español, la normativa básica en la que se asienta y su evolución en el pasado reciente; el segundo apartado se centra en analizar la evolución previsible del sistema en el periodo comprendido entre 2016 y 2050; en el tercer apartado se discuten las posibles soluciones contempladas por los expertos como respuesta a las previsibles dificultades futuras, tanto desde la perspectiva de los ingresos como de los gastos; finalmente, el cuarto y último apartado se reserva a presentar las conclusiones más relevantes del análisis realizado.

RETOS DEL SISTEMA DE PENSIONES

1. El sistema público de pensiones en España 1.1. Introducción

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En términos generales, y yendo de lo general a lo particular, debemos distinguir en primer lugar entre las llamadas pensiones contributivas y las no contributivas. La diferencia fundamental consiste en que la gestión de las primeras es responsabilidad de la Seguridad Social, cuya fuente de ingresos proviene de las aportaciones de trabajadores y empresas, mientras que las segundas se pagan con cargo a los Presupuestos Generales del Estado. En lo que se refiere a las primeras, debemos a su vez distinguir tres grandes epígrafes: jubilación, incapacidad y fallecimiento (que incluye, a su vez, las pensiones de viudedad, de orfandad y en favor de familiares); de ellas, y como cabe fácilmente intuir, son las pensiones de jubilación las que suponen un peso abrumadoramente mayor.

En cuanto a la manera de gestionar las pensiones de jubilación, cabe a su vez distinguir entre dos grandes modelos distintos: los conocidos como “sistema de reparto” y “sistema de capitalización”.

El modelo vigente en el Estado español es el denominado “de reparto”, en virtud del cual, son los trabajadores actuales los que financian las pensiones de los jubilados presentes; lo que supone, lógicamente, que las pensiones de los trabajadores actuales se financiarán con las aportaciones de los trabajadores futuros. Como puede verse, esta suerte de ligazón entre trabajadores y jubilados viene a constituir un modelo de solidaridad intergeneracional.

Frente al sistema de reparto nos encontramos con el de capitalización, en el que las cotizaciones de los trabajadores se acumulan en una cuenta individual a la que únicamente tiene derecho el propio trabajador. De esta manera, en un sistema de capitalización cada trabajador se paga su propia pensión, que depende de las aportaciones realizadas a lo largo de su vida profesional y de la rentabilidad obtenida a su dinero a lo largo del tiempo.

Como puede verse, las principales diferencias entre ambos sistemas son dos: – En primer lugar, las relacionadas con la fuente de financiación: el sistema de reparto no implica, como el sistema de capitalización, la creación de una cuenta individual para cada trabajador en la que se acumulan sus contribuciones. Las aportaciones de los trabajadores

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actuales se utilizan para pagar las pensiones de los jubilados actuales.

– En segundo lugar, la naturaleza del riesgo asumido por el perceptor: el sistema de reparto implica la existencia de un riesgo político, en el sentido de que el Gobierno tiene la potestad de alterar las reglas del juego, afectando a las cuantías de las pensiones al alza o a la baja sin que ello tenga que ver con las cantidades satisfechas por el trabajador; mientras que en un sistema de capitalización existe un riesgo de carácter financiero, ligado a la manera en que se inviertan las cantidades aportadas hasta el momento de la jubilación y, por tanto, a las fluctuaciones de los mercados financieros.

Tal y como hemos comentado, el sistema español de pensiones responde en lo sustancial a la lógica de un modelo de reparto; y la entidad encargada de su gestión es la Seguridad Social, cuya actividad puede asimilarse a la de una aseguradora de pensiones, en la medida en que las prestaciones se pagan con las primas satisfechas por trabajadores y empleadores.

Además, la Seguridad Social no asume ningún riesgo, ya que por definición el sistema estaría equilibrado siempre que no se reparta más de lo ingresado. El problema radica en que dicho equilibrio puede exigir ajustes relevantes al considerar problemas como el envejecimiento de la población; aunque hay que señalar que, siempre bajo la lógica apuntada, el coste de los ajustes nunca recaería en la Seguridad Social (ni en el conjunto de la población), sino sólo en los trabajadores y pensionistas, en el caso de que se modificasen las contribuciones o pensiones, respectivamente.

La puesta en marcha de un modelo como el apuntado1 exige en primer lugar decidir la proporción del PIB que se desea repartir entre los jubilados, y definir las medidas que garanticen tanto la consecución de los ingresos como el reparto de los mismos; lo que se consigue reservando una parte de la masa salarial a tal efecto. Básicamente, el procedimiento consiste en aplicar un tipo de cotización a los salarios, obteniendo así la cantidad a repartir entre los jubilados.

El problema es que desde 2010 el sistema ha entrado en déficit (véase la Figura 1), generándose un intenso debate acerca de las causas y soluciones posibles, que abordaremos después; aunque las causas son sencillas de comprender si analizamos algunas variables clave2. Tomando Puede verse en Taguas (2014).

Las cifras que aparecen a continuación pueden verse en Fernández Macho y Zubiri (2017).

1 2

RETOS DEL SISTEMA DE PENSIONES

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como base el periodo comprendido entre 2005 y 2016 (doce años) para el conjunto del Estado, el crecimiento medio anual de las pensiones de jubilación fue del 1,8%; en el mismo periodo, el número de afiliados por pensionista se ha reducido de 3,87 a 3,13; y el porcentaje de población pensionista ha pasado del 10,6% al 12%. El ratio “pensión media sobre salario medio”, que es un indicador relevante del bienestar de los pensionistas, es del 65,1% en 2017; y el “efecto sustitución”, es decir, la diferencia en términos porcentuales entre la pensión media de entrada al sistema y la pensión media de las personas que salen del mismo (por fallecimiento), es aproximadamente del 40% en dicho año3.

Figura 14

Déficit de la Seguridad Social (% sobre PIB)

Hasta aquí nos hemos limitado a mostrar algunos datos objetivos.

Pero en este punto es imprescindible reflexionar sobre las consecuencias de la existencia de dicho déficit, teniendo en cuenta el carácter de pacto intergeneracional asociado al sistema de pensiones elegido. Tal y como se ha comentado, los ingresos totales del sistema dependen de los sala3 En el año indicado, la pensión media de entrada fue de 1.332 euros, y la de los que se dieron de baja fue de 963.

4 Los datos se han obtenido en la Central de Información del Ministerio de Hacienda http://buscadorcdi.minhap.gob.es/es/buscador/resultados/BusquedaRapida-S-1311.

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rios de los trabajadores por cuenta ajena y autónomos; y en los años anteriores, el importe que ha venido ingresándose representa un porcentaje aproximado constante del 10% sobre el PIB. La Figura 2 muestra la evolución de dos variables entre los años 2004 y 2017: el peso de las cotizaciones con respecto al PIB (eje de la izquierda) y el empleo (eje de la derecha). Como puede verse, a pesar de los vaivenes habidos en lo que respecta al empleo, el peso de las cotizaciones se ha mantenido relativamente estable5, y su valor máximo de 2009 no coincide con el máximo de empleo que se produce en 2007; de hecho, tampoco parece que la intensa recuperación de éste último ocurrida desde 2014 haya tenido consecuencias en la evolución de dicho peso. Es importante entender que, aunque la proporción que los ingresos representan sobre el PIB se mantenga relativamente constante, al crecer el citado PIB, los bienes y servicios repartidos incorporan todos los avances asociados a la mejora de la tecnología y el capital humano.

Figura 26

Cotizaciones (% PIB) y Empleo (miles)

5 En ocasiones, la visión apresurada de un gráfico puede inducir a error; obsérvese que la escala de la izquierda tiene un rango de variación total de menos de un punto porcentual, entre el 9,2% y el 10,1%.

6 Los datos de PIB y empleo se han obtenido de www.ine.es; y las cotizaciones a partir de la información económico-financiera de la Seguridad Social que puede verse en http://www.seg-social.es/wps/portal/wss/internet/InformacionEconomicoFinanciera/393/397.

RETOS DEL SISTEMA DE PENSIONES

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Pero el envejecimiento de la población, el cambio demográfico, es la razón última por la que desde 2010 aparece el déficit en el sistema; déficit que debe corregirse, ya que resulta imposible de mantener en el medio plazo por la dificultad de encontrar financiación de manera continuada. Además, la propia existencia de un déficit implicaría que los pensionistas de hoy, que aportaron un 10% del PIB en su etapa laboral, estarían recibiendo más de lo que pusieron a costa de las generaciones venideras, que serán las que finalmente pagarán el endeudamiento generado por el sistema (además de su correspondiente 10% del PIB), cuestionándose así el modelo de solidaridad intergeneracional.

Como puede verse, el problema es complejo y requiere de manera urgente una solución satisfactoria para todos, no sólo los jubilados, sino también para los trabajadores actuales y futuros.

1.2. Pacto de Toledo y normativa básica

Los problemas asociados a la evolución demográfica en España son conocidos desde hace tiempo. A principios de los 90 empezaron a publicarse interesantes trabajos7 que abordaban sus implicaciones en el ámbito de las pensiones; en esa misma época se firmó el Pacto de Toledo8, resultado de una comisión parlamentaria cuyo objetivo era garantizar la sostenibilidad de las mismas, sacándolas del debate político, y en un entorno en el que el sistema era deficitario9. El documento incluía 15 recomendaciones, de entre las que cabe destacar las siguientes: – El principio de separación y clarificación de las fuentes de financiación, en virtud del cual, las prestaciones contributivas deben ser financiadas por las cotizaciones sociales y las no contributivas con impuestos generales.

– La creación de un fondo de reserva que atenuase los efectos del ciclo.

– La reducción de las cotizaciones, condicionada al equilibrio financiero del sistema contributivo.

7 Véanse, entre otros, Barea, González-Páramo y Velarde (1997), Herce, Sosvilla-Rivero, Castillo y Duce (1995) o Herce y Pérez-Díaz (1995).

8 Puede verse Boletín Oficial de las Cortes Generales (1995).

9 Entre 1995 (primer dato disponible al realizar este trabajo) y 1998 el sistema era deficitario. Los déficits fueron de 0,6%, 0,9%, 0,6% y 0,3% (cifras obtenidas de IGAE).

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– El mantenimiento del poder adquisitivo de las pensiones, teniendo en cuenta la evolución del índice de precios al consumo.

– La posibilidad de complementar el sistema público de pensiones con planes, tanto individuales como colectivos.

El Pacto fue la base de un acuerdo entre Gobierno y Sindicatos y dio lugar en 1997 a la Ley de Consolidación y Racionalización del Sistema de Seguridad Social10, que incorporó algunas de las medidas propuestas.

En 200211 se incentiva la jubilación más allá de los 65 años; y en 200712 se retrasa la edad de jubilación parcial a los 61, junto con otras medidas que pretenden garantizar la eficacia del sistema. En cualquier caso, el periodo comprendido entre 1999 y el estallido de la crisis destacó por la ausencia de problemas; de hecho, y gracias a la existencia de superávits, en 200313 se regula el Fondo de Reserva de la Seguridad Social, cuyo objetivo era atender las necesidades futuras del sistema. El largo periodo de bonanza económica, el relevante flujo de inmigrantes y la jubilación de la generación nacida en la guerra civil no proporcionaban señales con respecto a lo que se avecinaba. Pero el espejismo finalizó poco después del estallido de la crisis en 2007. Al rápido deterioro de las cuentas públicas provocado por el esfuerzo fiscal realizado para enfrentarse a la crisis le acompañó un incremento muy importante del endeudamiento, que dificultaba el acceso a los mercados. Si a lo anterior le añadimos que el sistema de la Seguridad Social comenzó a ser deficitario, es fácil comprender la necesidad de una reforma que en este caso sí iba a resultar de mayor calado. De hecho, no hubo una sino dos reformas importantes, una en 201114 y otra en 201315, que son las que mayor contestación social están provocando, debido a que ambas gestaron dos reglas que suponen la reducción de las pensiones: el factor de sostenibilidad y el índice de revalorización.

10 Ley 24/1997, de 15 de julio, de Consolidación y Racionalización del Sistema de Seguridad Social.

11 Ley 35/2002, de 12 de julio, de medidas para el establecimiento de un sistema de jubilación gradual y flexible.

12 Ley 40/2007, de 4 de diciembre, de medidas en materia de Seguridad Social.

13 Ley 28/2003, de 29 de septiembre, reguladora del Fondo de Reserva de la Seguridad Social.

14 Ley 27/2011, de 1 de agosto, sobre actualización, adecuación y modernización del sistema de Seguridad Social.

15 Ley 23/2013, de 23 de diciembre, reguladora del Factor de Sostenibilidad y del Índice de Revalorización del Sistema de Pensiones de la Seguridad Social.

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El “factor de sostenibilidad” debe entenderse como una consecuencia directa del concepto de solidaridad intergeneracional. En principio, y tal y como se ha explicado en el apartado anterior, cada generación aportaría idéntica cantidad de bienes y servicios para los jubilados; pero si cada vez vivimos más, las generaciones sucesivas van recibiendo también cada vez más del sistema, cuando desde la perspectiva de la equidad entre generaciones lo razonable sería que todas recibieran lo mismo. Esta es precisamente la idea del factor de sostenibilidad: su objetivo, dado que la esperanza de vida aumenta, es ajustar la pensión a la baja de manera que la suma de lo percibido, teniendo en cuenta el valor del dinero en el tiempo, permanezca constante. Este factor se aplica una sola vez cuando se calcula la pensión que le corresponde a cada individuo16.

Por su parte, el “Índice de revalorización de las pensiones” rompe con la recomendación del mantenimiento de la capacidad adquisitiva de las mismas recogida en el Pacto de Toledo. El objetivo perseguido puede conectarse de nuevo con el concepto de solidaridad intergeneracional. Se trata de repartir los recursos disponibles de manera estructural (es decir, corrigiendo por el efecto del ciclo), de forma que se produzca el equilibrio presupuestario y no se incurra en déficits estructurales. El incremento de la pensión se obtiene restando al crecimiento de los ingresos por las cotizaciones el incremento del gasto de los nuevos pensionistas y una parte del déficit de la Seguridad Social (si lo hubiera, como ocurre en la actualidad). Dado que el cálculo previo podría resultar negativo, es decir, podría conducir a caídas en las pensiones nominales, se estableció un mínimo de revalorización del 0,25% anual y un máximo que sería igual a la suma de la tasa de inflación más un 0,5%. Lo cierto es que, dada la previsible evolución demográfica, todo hacía pensar que las pensiones experimentarían revalorizaciones del 0,25% anual durante un largo horizonte.

16 La pensión de entrada al sistema requiere el cálculo de la base reguladora, que básicamente es la media de lo cotizado por el individuo (en el periodo de cómputo, que pasa de manera progresiva de los 15 a los 25 últimos años de la vida laboral en el periodo 2012-2022), convenientemente actualizado (exceptuando los dos últimos años) con el efecto de la inflación. A dicha base se le aplican hasta un máximo de cuatro ajustes para calcular la mencionada pensión de entrada al sistema: el que determina la proporción a cobrar de la base (que depende del número de años cotizados); un coeficiente reductor en el caso de tratarse de jubilación anticipada; bonificaciones para mujeres con dos o más hijos o para individuos que se jubilan más allá de la edad legal; y finalmente, el factor de sostenibilidad.

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2. Perspectivas futuras del sistema de pensiones

Para analizar las perspectivas de nuestro sistema de pensiones nos centraremos en los resultados de la proyección realizada por el Ageing Working Group para España17, que sigue el enfoque metodológico de contabilidad agregada, con el foco puesto en el comportamiento del ratio “Gasto total en pensiones sobre PIB”18. Lo anterior pasa por estudiar la previsible evolución de la demografía y el mercado laboral, para posteriormente analizar la correspondiente al gasto en pensiones.

2.1. El gran problema: la demografía

Tal como hemos comentado anteriormente, en la base del problema está la evolución futura de la población, en la que no sólo resulta relevante la “cantidad” de individuos, sino también la estructura de la población por grupos de edad. De cara al estudio de su evolución, y dado que se trata de una variable stock, es preciso analizar y establecer hipótesis acerca del comportamiento de los flujos que explican los aumentos o disminuciones de la misma. Concretamente, las variables clave que determinan la evolución de la población son tres: la natalidad, la mortalidad y las migraciones. El problema es fácil de entender: las tasas de natalidad son bajas en un entorno en el que cada vez vivimos más.

La Tabla 1 recoge los resultados fundamentales de la proyección base de AWG. Como puede verse, el valor de la tasa de fertilidad19 es en la actualidad de 1,31 hijos/mujer. La proyección asume un crecimiento progresivo de dicha tasa hasta alcanzar el valor de 1,88 en 2050. En lo que respecta a la esperanza de vida al nacer, los valores actuales correspondientes a hombres (80,5) y mujeres (86) crecen hasta los 84,8 y 89,4 años, respectivamente. Una cuestión interesante es analizar la esperanza de vida a los 65 años, que resulta particularmente relevante por estar Puede verse AWG (2017); es importante señalar que la proyección tiene en cuenta en sus cálculos las Reformas de 2011 y 2013.

18 Que incluye las pensiones contributivas y no contributivas; si bien estas últimas representan una proporción muy pequeña del total.

19 Entendida como número promedio de hijos que una mujer habría tenido al final de sus años reproductivos si se hubiera ajustado a las tasas de fecundidad actuales por edad específica durante cada año de su vida reproductiva. Es lo que se conoce como “Total Fertility Rate” (TFR).

17

RETOS DEL SISTEMA DE PENSIONES

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relacionada con los años en los que un individuo cobra su pensión. Tal y como se puede apreciar, en el periodo proyectado se espera un aumento aproximado de tres años, llegando el valor de los hombres a los 22,3 años y el de las mujeres a 25,9.

Proyecciones demográficas (EUROSTAT)

Tabla 120

2016

2020

2030

2040

2050

Esperanza de vida al nacimiento hombres mujeres

80,5 86,0

81,0 86,3

82,3 87,4

83,6 88,4

84,8 89,4

Migración neta (en miles)

12,9

51,2

119,4

163,4

170,9

Tasa de fertilidad

Esperanza de vida a los 65 años

hombres mujeres

Migración neta en % sobre la población total

1,31

19,3 23,2 0,0

1,57

19,6 23,4 0,1

1,80

20,6 24,3 0,3

1,87

21,5 25,1 0,3

1,88

22,3 25,9 0,3

Población total (en millones)

46,4

46,6

47,2

48,3

49,3

Población mayor (65 años o más) en % s/población total

18,9

20,2

25,0

30,2

32,2

Población en edad de trabajar (15-64) en % s/población total

66,0

65,1

61,2

55,1

52,1

Tal vez la variable cuya evolución resulta más compleja de estimar sea la relativa a las migraciones netas, al tratarse de un fenómeno exógeno. Como puede verse en la tabla 1, se suponen de cara a la proyección valores netos positivos durante todo el periodo considerado. Teniendo en cuenta las hipótesis anteriores, la población en España aumentaría aproximadamente en 3 millones de personas en el periodo 2016 - 2050.

Los cálculos muestran en términos globales el efecto del envejecimiento de la población. Tal y como se puede observar, la proporción de personas con 65 años o más prácticamente se duplica, pasando del 18,9% actual al 32,2% en 2050; y lo que es más preocupante, el peso de 20 Tabla que reproduce parcialmente los resultados de la proyección realizada por AWG (2017).

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la población en edad de trabajar disminuye de forma considerable en el mismo periodo, pasando del 66% actual al 52,1%.

Los datos anteriores explican que el “ratio de dependencia”21 aumente de manera alarmante por efecto de los cambios habidos tanto en el numerador (incremento de la población mayor) como en el denominador (disminución de la población en edad de trabajar; véase tabla 2). Quizá una manera complementaria de entender el significado de este ratio sea analizar su inverso, que resulta particularmente revelador: en la actualidad hay 3,5 trabajadores por persona dependiente, valor que descendería a 1,6 en 2050, caso de materializarse las hipótesis asumidas.

Obviamente, un sistema en el que tres trabajadores tienen que financiar las pensiones de dos jubilados es difícilmente sostenible.

Tasas de dependencia

Tasa de dependencia (%)

Tabla 2

2016 28,6

2020 31,0

2030 40,8

2.2. El mercado laboral y las hipótesis macroeconómicas

2040 54,7

2050 61,9

El análisis del ratio “Gasto total en pensiones sobre PIB” requiere realizar una serie de asunciones acerca de la evolución del crecimiento del PIB potencial de la economía, que resulta de sumar la tasa de crecimiento del número de horas trabajadas y la asociada a la productividad por hora.

En lo que respecta al mercado laboral, la proyección supone un aumento de las tasas de actividad y de empleo22, partiendo de unos valores del 74,3% y 59,6%, respectivamente, en 2016, para llegar al 77,1% y 71% en 2050, cifras que no dejan de ser relativamente ambiciosas.

Finalmente, y en lo que se refiere a la tasa de desempleo23, se supone una disminución de la misma a lo largo del periodo, desde un valor del 19,7% en 2016 hasta llegar al 7,9% en 2050 (puede verse todo ello en la Cociente entre las personas de 65 años o más y la población en edad de trabajar.

La tasa de actividad es el cociente entre la población en edad de trabajar (15-64) que trabaja o desea hacerlo y la población en edad de trabajar; y la tasa de empleo se define como cociente entre la población ocupada y la población en edad de trabajar.

23 Entendida como cociente entre población parada y población activa.

21 22

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127

tabla 3, que muestra una vez más los datos de la proyección de AWG, 2017).

Hipótesis macroeconómicas

Tabla 3

2016

2020

2030

2040

2050

-0,3

-0,2

0,2

-0,4

0,2

Hipótesis sobre el Mercado laboral

2016

2020

2030

2040

2050

Tasa de empleo (15-64)

59,6

63,0

66,3

69,1

71,0

PIB potencial real (tasa de crecimiento)

Insumo laboral: horas trabajadas (tasa de crecimiento)

Productividad laboral por hora (tasa de crecimiento) Tasa de actividad (15-64)

Tasa de desempleo (15-64)

0,4 0,7

74,3 19,7

0,8 1,0

75,4 16,4

1,3 1,1

77,3 14,2

1,0 1,5

77,7

11,0

1,8 1,6

77,1 7,9

2.3. Análisis del ratio “Gasto total en pensiones/PIB”

El análisis de la evolución del ratio se realiza a través de su descomposición en diferentes elementos: = Tasa dependencia x Tasa cobertura x Generosidad sistema x Mercado laboral x Res

donde: – P indica la Población – Pens es el número total de pensiones – PM es la pensión media – Res es la parte residual Utilizando la información obtenida a partir de las proyecciones presentadas en los apartados 2.1 y 2.2, llegamos a los valores que aparecen en la Tabla 4.

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Tabla 4

Evolución del ratio Gasto total en Pensiones/PIB

Descomposición del aumento del gasto 2016 2020 2030 2040 2050 Acumulado público en pensiones (en p.p.)

Pensiones públicas, % bruto del PIB

Pensiones públicas, crecimiento en % bruto del PIB Ratio de dependencia

12,2

12,3

12,6

13,9

13,9

1,7

1,1

3,7

4,1

2,0

10,9

-1,5

-1,8

-4,7

-0,3

-0,1

0,1

0,3

1,4

Ratio de cobertura

-0,2

-0,6

-0,1

Ratio del mercado laboral

-0,8

-1,0

-0,8

Generosidad del sistema

Efecto de interacción (residual)

0,1

-0,1

-1,4 -0,3

-0,1

0,2

-0,4

1,7

-0,6 -3,0 -0,9

El valor del ratio aumenta desde el 12,2% actual al 13,9% en 2050.

Pero lo más interesante es ver cuáles son los drivers del incremento anual del ratio recogido en la segunda fila de la tabla. Tal y como se puede apreciar, el principal motor del incremento es la tasa de dependencia: sólo por efecto del aumento de la población dependiente y la caída de la población en edad de trabajar, el gasto en pensiones se incrementaría en más de diez puntos porcentuales en el periodo comprendido entre 2016 y 2050. En cambio, el resto de elementos resultantes de la descomposición llevan a disminuir el cociente. Comenzando con el de mayor valor en términos absolutos, la generosidad del sistema, vemos que su valor disminuye sustancialmente, entre otras razones por las reformas de 2011 y 2013: su efecto en el periodo podría llegar a reducir el ratio en casi cinco puntos porcentuales.

El efecto del empleo sobre el ratio es negativo debido a la disminución del paro cíclico ligado a la crisis y a las reformas del sistema comentadas previamente (que incrementan las tasas de empleo de individuos con mayor edad), así como a los efectos derivados del incremento de actividad de los jóvenes.

Por otro lado, tanto la tasa de cobertura como la parte residual tienen un efecto casi nulo en el periodo considerado. En el caso de la tasa de cobertura, su valor es negativo debido a que, entre otras cuestiones, la reforma de 2011 plantea unos requisitos más exigentes para alcanzar la pensión.

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Finalmente, un dato particularmente interesante que no aparece en la tabla es la denominada “tasa de reemplazo” (también conocida como “tasa de sustitución”), que se define como cociente entre la pensión media de entrada en el sistema y el salario medio en ese momento. El valor del ratio en la actualidad es del 75%24, uno de los más elevados entre los países de la OCDE. Las reformas llevarán el ratio a un valor del 48% en 2050, lo cual constituye una importante pérdida de bienestar para la población pensionista. A lo anterior habría que añadir que durante los 22,3 o 25,9 años restantes (esperanza de vida a los 65 años en 2050 de hombres y mujeres, respectivamente) las pensiones se actualizarían aplicando el índice de revalorización: en el peor de los casos (aquél en el que éste fuera del 0,25% anual, y suponiendo una inflación del 2% para cada año), la pensión se reduciría en términos reales hasta casi un 57% en lo relativo a las mujeres (y algo más del 47% en lo que se refiere a los hombres).

3. Posibles soluciones

Los resultados de la proyección presentada, y en general, de la mayoría de las aparecidas en los últimos años, muestran un panorama sombrío para los que alcancen la condición de pensionista mediada la próxima década. Ciertamente, una crítica habitual a este tipo de trabajos consiste en señalar las limitaciones de realizar predicciones a tan largo plazo; en este sentido, hay que decir que es cierto que la Economía es una ciencia compleja de predecir, pero no hay indicios para pensar que la demografía vaya a dar sorpresas positivas en cuanto a resolver el problema del coste del envejecimiento en general. Se podrá argüir que los supuestos macroeconómicos de aquí a treinta años se plantean desde nuestro conocimiento actual, y que podrían producirse avances disruptivos en el futuro próximo que hicieran que lo que hoy nos parece razonable en términos de productividad sea superado con creces, de forma que los resultados que se presentan sean innecesariamente alarmantes. Pero eso no podemos saberlo. Una conclusión razonable que se deriva de lo presentado en el apartado anterior podría ser la siguiente: “si las variables evolucionan en el futuro próximo de manera similar a la del pasado reciente, en diez 24 Debe recordarse que una cuestión es cómo se entra en el sistema y otra distinta las revalorizaciones a las que están sujetas las pensiones, en cuyo cálculo entra en juego el índice de revalorización explicado en el apartado 1.2.

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años empezaremos a tener problemas serios”. Y no olvidemos que, comparado con el pasado reciente en lo que respecta a la evolución de las variables demográficas, macroeconómicas y del mercado laboral, estamos siendo marcadamente optimistas en nuestras proyecciones futuras.

Por lo tanto, como mínimo, este tipo de estudios deberían servir para activar las alarmas y comenzar a tomar las medidas oportunas. Y este es precisamente el objetivo del presente apartado: discutir cuáles podrían ser las medidas más adecuadas en un escenario como el descrito.

3.1. Medidas desde la perspectiva de los ingresos

Tal y como se ha comentado anteriormente, un sistema de reparto está equilibrado por definición, siempre que se distribuya lo mismo que se ingresa. Así, cuando un lado de la igualdad se distorsiona, cabe la posibilidad de alterar el otro en la misma dirección: en nuestro caso, ante el aumento del gasto en pensiones asociado al cambio demográfico siempre existe la posibilidad de incrementar los ingresos del sistema. Pero, ¿de qué dependen dichos ingresos? El ratio “cotizaciones sobre PIB” puede descomponerse de la siguiente manera:

Es fácil deducir que si los salarios reales crecen al mismo ritmo que la productividad (condición necesaria para que no se altere la distribución de la renta), los ingresos dependen básicamente del tipo medio de cotización25. En este sentido, quizá sea interesante recordar que una de las recomendaciones del Pacto de Toledo era precisamente la reducción de las cotizaciones, condicionada al equilibrio financiero del sistema; y la manera de incrementar los ingresos pasaría por aumentar el tipo medio de cotización.

Es ésta una cuestión ampliamente debatida, y el consenso apunta a que resulta una medida inadecuada. El problema radica en que el incremento del tipo supone aumentar el coste de la mano de obra para las 25 Durante la crisis, la participación de los salarios en el PIB ha disminuido, pero esta reducción se ha visto compensada por un incremento del tipo efectivo debido al crecimiento de la base máxima de cotización con respecto al salario medio, lo que explica que el valor del ratio se mantenga en torno al 10%.

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empresas, lo que termina afectando a la oferta de trabajo, que disminuye en el corto plazo; en un país en el que el paro supera la tasa natural, una medida de este tipo no parece sensata. Por otro lado, la evidencia empírica indica que, a largo plazo, las subidas se trasladan a los trabajadores en forma de reducción de los salarios26; claro está que si la traslación se produjera a corto plazo, los efectos negativos en el empleo no se darían.

Sea como fuere, el efecto sobre la competitividad de las empresas podría ser importante, especialmente en los sectores más intensivos en mano de obra o en aquéllos dedicados a la exportación y expuestos a la competencia internacional, donde los costes de mano de obra tienen una relevancia especial.

En este punto conviene de nuevo reflexionar sobre las consecuencias de este tipo de medidas en la esencia misma del sistema, en el sentido de que suponen una ruptura del pacto intergeneracional: las generaciones a las que se les aplique la medida estarían aportando más que las anteriores (el repetidamente mencionado 10% del PIB). Con ello no queremos decir que no puedan plantearse: se puede, pero siendo todos (jubilados y trabajadores, actuales y futuros) plenamente conscientes de sus implicaciones en términos de equidad entre generaciones. Y es que el sistema de reparto exige concebir las obligaciones y derechos de manera colectiva, huyendo de planteamientos simplistas.

Una posibilidad en línea con lo anterior consiste en “destopar” las bases de cotización. Tal y como hemos comentado, las cotizaciones se derivan de aplicar un tipo a los ingresos de los trabajadores; pero existen un mínimo y un máximo salarial sobre los que se cotiza. Así, los trabajadores cuyo salario supera el máximo no cotizan por el exceso.

Precisamente el Consejo de Ministros de 28 de diciembre de 2018 decidió elevar un 22,3% la base mínima y un 7% la máxima (que alcanza los 4.070,10 euros), entre otras medidas para mejorar los ingresos del sistema. Obviamente, las objeciones que pueden plantearse a este tipo de medidas son similares a la subida de los tipos, en el sentido de que encarecen la mano de obra; además, y en lo que se refiere a la medida concreta, se sube la base máxima de cotización, pero en mucho menor medida la máxima pensión, por lo que cabría argüir que se está cotizando por algo que no se cobra después.

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Puede verse Melguizo y González de Páramo (2013).

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Otra alternativa que puede barajarse consistiría en buscar fuentes de financiación fuera del circuito de los ingresos del sistema por cotizaciones sociales, recurriendo para ello a la imposición directa o indirecta. Las dos posibilidades presentan algunos rasgos comunes: supondrían una vez más la ruptura del pacto intergeneracional y romperían con el principio de separación de fuentes recogido en las recomendaciones del Pacto de Toledo; aunque presentan diferencias desde la perspectiva de la distribución de la renta.

En cualquier caso, conviene realizar algunas precisiones a la estrategia de financiar parte del gasto en pensiones con cargo a los Presupuestos Generales del Estado. Si lo que se pretende es utilizar una proporción de los impuestos ya existentes para atender el pago de las pensiones, en un entorno presupuestario de déficit y con un endeudamiento próximo al 100% del PIB, será preciso dejar de atender otras partidas de gasto. La otra posibilidad consiste en incrementar los impuestos, en cuyo caso la mayoría de los trabajos se inclinan por actuar sobre los indirectos (IVA); aunque puede también argüirse que desde la perspectiva de la equidad en el reparto del coste parece más conveniente la utilización de la imposición directa. Ambas posibilidades implican que parte del gasto en pensiones sea financiado por los propios pensionistas, lo que no deja de ser una manera de reducir la pensión, o lo que es lo mismo, la generosidad del sistema. Sería en este sentido interesante analizar qué parte de la pensión sería financiada por los propios beneficiarios, algo que lógicamente dependería de la forma impositiva que se adoptara para ello.

En este punto conviene señalar que, posiblemente, y dadas las perspectivas futuras del sistema, no quedará más remedio que recurrir a la vía impositiva para financiar parte del gasto en el momento en el que se jubile la generación del “baby-boom”. Aunque ello supondría la ruptura del pacto intergeneracional, la aplicación de las reformas de 2011 y 2013 podrían llevar a medio plazo el cociente “pensión media sobre salario medio” por debajo del 50%, lo que implica que en términos relativos una parte de la población estaría (o podría estarlo) en riesgo de pobreza, algo que resulta socialmente inaceptable. En definitiva, es más que probable que la próxima generación de trabajadores tenga que aportar más al sistema; aunque también es cierto que en la actualidad recibe bienes y servicios gratuitos de los que no gozaron las generaciones anteriores, y a la vista de las previsiones demográficas, sus pensiones no parecen estar en riesgo.

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3.2. Medidas desde la perspectiva de los gastos

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El repaso de la normativa vigente, así como de las sucesivas reformas realizadas en los últimos años, ponen de manifiesto que las soluciones planteadas para abordar la problemática de las pensiones en el Estado español han ido normalmente por la vía del gasto, tratando de reducir la factura de las pensiones mediante la modificación de los parámetros del sistema. Los dos mecanismos descritos, el factor de sostenibilidad y el índice de revalorización de las pensiones, son dos herramientas que buscan el equilibrio financiero del sistema adecuando los gastos al total de ingresos. Detrás de esta manera de actuar subyace la idea del pacto entre generaciones explicada profusamente en los párrafos y apartados anteriores.

Pero existen otras maneras de abordar el problema desde la perspectiva del gasto, relacionadas con la disminución de la tasa de sustitución (recuérdese que ésta hace referencia a la relación entre los ingresos de entrada en la jubilación con respecto a los ingresos previos como trabajadores en activo), que se han explorado en el pasado y en las que tal vez se profundice en el futuro inmediato. En este sentido, destacan aquéllas que incentivan una mayor duración de la vida laboral y que, por tanto, reducen la tasa de dependencia. Una posibilidad consiste en incrementar el número de años en el cálculo de la base reguladora; otra sería la reducción del porcentaje de pensión (actualmente el 50%) al que da derecho el mínimo de cotización fijado hasta el momento en 15 años. Cualquiera de las dos medidas descritas serían coherentes con la idea de ligar contribuciones y prestaciones, lo cual, sin tener en cuenta otras implicaciones, parece positivo. En la misma línea, otras medidas que ayudarían a ralentizar el deterioro de la tasa de dependencia son el incremento de la edad de jubilación o la desincentivación de la jubilación anticipada.

El problema con el que se encuentra este tipo de medidas es su impopularidad, y más después de unos años en los que la ciudadanía ha sufrido recortes, tanto salariales como los relacionados con la provisión de bienes y servicios por parte del Estado. Encontramos así movimientos ciudadanos que protestan en la actualidad por la escasa revalorización de las pensiones y que han encontrado un amplio eco social, hasta el punto de que la Ley 6/2018, de 3 de julio, de Presupuestos Generales del Estado para el año 2018, reconocía una subida del 1,6% para todas las pensiones contributivas y un 3% para las mínimas y las no contributivas; medidas ratificadas en el Consejo de Ministros de 28 de diciembre men-

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cionado anteriormente de cara a su aplicación en 2019. A lo anterior se añadiría el retraso en la aplicación del factor de sostenibilidad hasta 2023.

Las subidas apuntadas podrían poner en jaque al sistema en su conjunto por el coste que suponen con respecto al que se derivaría de aplicar el índice de revalorización aprobado en 2013, que sería del 0,25%27. En lo que se refiere al retraso en la aplicación del factor de sostenibilidad, el Banco de España28 apunta a un incremento del gasto anual en pensiones del 0,1% en la década 2020-30, y del 0,3% durante la siguiente. Y si al mencionado retraso se le añade la revalorización de las pensiones en función del IPC hasta 2050, el aumento estimado del ratio “Gasto en pensiones sobre el PIB” sería del 3,4%.

Ciertamente, no parece razonable que medidas de este tipo no se acompañen de otras más restrictivas en el horizonte de aquí a 2050. Y es que una cuestión es el coste en términos económicos, cuya estimación está evidentemente sujeta a un elevado grado de incertidumbre, y otra es el coste en términos de credibilidad del legislador. Y quizá este elemento tenga una relevancia mayor, ya que implementar cualesquiera medidas correctoras en el futuro será más complicado y costoso si los agentes económicos creen poder alterar también en el futuro las decisiones del legislador, con las consecuencias que ello supone en términos de seguridad jurídica.

3.3. Otras medidas

Lo que parece difícilmente evitable a medio plazo es la caída de la tasa de sustitución, debido al desequilibrio al que está sometido el sistema como consecuencia de la jubilación de la generación del “babyboom”. Esta cuestión por sí misma debería convertirse en un elemento impulsor del desarrollo de sistemas complementarios, obligatorios o voluntarios, y que en España ha tenido escaso éxito hasta el momento.

De hecho, en la Comunidad Autónoma de Euskadi (a partir de ahora CAE), el Gobierno Vasco propuso a finales de julio de 2018 que se destinase el 6% del sueldo, a partes iguales entre empresa y trabajador, a planes de pensiones complementarios durante toda la vida laboral; apa27 En la Referencia del Consejo de Ministros del 28 de diciembre de 2018 se señala un coste total de 2.591,65 millones de euros.

28 Puede verse Banco de España (2018).

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rentemente la propuesta ha sido acogida con frialdad, tanto por parte de las empresas como de los sindicatos. Las razones que explican el hecho de que los sistemas complementarios tengan escaso eco en el conjunto del Estado pueden ser varias: por una lado, y como hemos apuntado, el sistema público ofrece actualmente una elevada tasa de reemplazo (75%, frente a la media de los países de la OCDE, que es del 41%); y por otro, el desconocimiento del funcionamiento del sistema de reparto y la problemática a la que se enfrenta a partir de la próxima década. También se puede apuntar el cambiante y poco generoso tratamiento fiscal dado a las aportaciones a planes de pensiones; o que los agentes se plantean este tema de manera poco racional cuando están en activo29.

Sea como fuere, instaurar sistemas complementarios empieza a aparecer como una necesidad. En este sentido, tal vez capitalizar una porción de la cotización a partes iguales entre empresa y trabajador (que podría ser adicional a lo cotizado o parte de lo que actualmente se cotiza) sería una alternativa a explorar. Obviamente, si esta parte fuera adicional, al estilo de la propuesta del Gobierno Vasco, podría encontrarse con el cuestionamiento por parte de los empresarios, al suponer un encarecimiento de la mano de obra; aunque siempre cabe la posibilidad de utilizar incentivos fiscales. En cambio, si la parte capitalizada formara parte de lo actualmente cotizado, la medida implicaría menores ingresos para el sistema, pero permitiría completar la pensión de los trabajadores.

Además, este tipo de medidas favorece la contributividad e incrementa el ahorro nacional, con las implicaciones positivas que ello tiene desde la perspectiva del crecimiento a largo plazo. Una alternativa más comprometida consiste en la introducción de un sistema de cuentas nocionales de reparto, que presenta algunas ventajas frente al sistema actual.

Por último, favorecer el ahorro a través de planes individuales es otra cuestión que merece ser señalada. En la CAE, por ejemplo, el patrimonio total invertido en Entidades de Previsión Social Voluntaria asciende al 35% del PIB, cifra que supera con creces la media española, donde el patrimonio total apenas alcanza el 9,5%30. En este sentido, parece razonable utilizar el incentivo fiscal como elemento impulsor del ahorro.

29 Lo que podría conectarse con la lógica de las Finanzas conductuales: puede hablarse de sesgos como el conocido “comportamiento gregario”, que invitarían a suponer que haciendo lo mismo que los demás (en este contexto, fiarse de que el Estado arreglará los problemas) estamos en la línea correcta; véase a este respecto Gómez-Bezares y Przychodzen (2018).

30 Puede verse INVERCO (2018).

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4. Conclusiones

A lo largo de los apartados de este artículo hemos repasado la problemática del sistema de pensiones español, un sistema de reparto en el que las reglas definidas implican la distribución de unos ingresos que representan el 10% sobre el PIB entre la población jubilada. Pero la jubilación de la generación del “baby-boom”, unida a una evolución demográfica adversa en forma de baja natalidad y descenso de la mortalidad, introducen dudas razonables sobre la viabilidad futura del modelo actual, en la medida en que las reglas de distribución de prestaciones llevan al sistema a un déficit estructural.

Estas cuestiones han llevado a la implementación de reformas que han tratado de frenar el incremento del gasto con sucesivas modificaciones de los parámetros. Las reformas de 2011 y 2013, realizadas en plena crisis de la economía española, son las más relevantes desde esta perspectiva. De ambas surgen dos elementos correctores, el factor de sostenibilidad y el índice de revalorización de las pensiones, que han provocado una alarma social importante.

Pero una simple mirada al futuro pone de manifiesto las dificultades del sistema y la inevitabilidad del incremento del gasto con respecto al PIB si se mantienen los parámetros actuales, cuestión en la que es la tasa de dependencia la responsable fundamental de dicho crecimiento.

En este contexto cabe resaltar que no existen soluciones óptimas o soluciones sin coste31. Un coste que debe repartirse entre jubilados y trabajadores, actuales y futuros, lo que exige un consenso necesario en la sociedad y que no se convierta en arma política. A su vez, es preciso realizar un ejercicio de pedagogía para que la sociedad comprenda la problemática a la que se enfrenta. Previsiblemente, en un futuro próximo y de cara a evitar que una parte de la población jubilada caiga en riesgo de pobreza, será preciso apuntalar los ingresos por cotizaciones con alguna forma impositiva. Ello supondrá una ruptura del pacto intergeneracional, en el sentido de que una cohorte futura de trabajadores deberá aportar más que las anteriores; pero también es cierto que los pensionistas futuros reciben en la actualidad bienes y servicios “gratis” que no tuvieron 31 Un estudio interesante sobre la forma en que distintos países, tanto en el contexto de la OCDE como en Latinoamérica, han tratado de enfrentar los problemas que en materia de pensiones ha planteado la crisis puede verse en Aldecoa y Valero (2013).

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los anteriores, por lo que pueden aportarse argumentos que justifican el esfuerzo adicional de una generación que previsiblemente no tendrá dificultades asociadas a la demografía para recibir sus pensiones.

En cualquier caso, es importante despejar las dudas cuanto antes: los trabajadores necesitan planificar su futuro, y ello exige tener una idea clara de los ingresos de los que podrán disponer una vez jubilados. Los últimos movimientos legislativos en España son un mal ejemplo en este sentido, y no hacen sino elevar la incertidumbre con respecto al futuro.

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BOLETIN DE ESTUDIOS ECONOMICOS Vol. LXXIV - N.º 226 - Abril 2019 (Páginas 139-162)

ANÁLISIS Y MEDICIÓN DE RIESGOS EN LAS COMPAÑÍAS DE SEGUROS ANALYSIS AND RISK MEASUREMENT IN INSURANCE COMPANIES Marta Déniz Fernando García Rueda BBVA

RESUMEN

Desde que la Comisión Europea, en noviembre de 2003, estableciera un comité permanente para estudiar y redactar una nueva propuesta de regulación del sector de seguros y reaseguros que culminó con la Directiva de Solvencia II, las compañías aseguradoras han asistido a una transformación del marco normativo en el que venían desarrollando tradicionalmente su actividad empresarial que ha supuesto una auténtica revolución en lo que respecta a la gestión de riesgo.

De un enfoque tradicional en la gestión de riesgos, estático y retrospectivo, principalmente centrado en el riesgo específicamente asegurador, donde los riesgos financieros se minimizaban mediante coberturas con derivados, inversiones en emisores de alta calidad crediticia y escasa exposición a renta variable, se ha pasado a un enfoque dinámico e integral de gestión de riesgo (Enterprise Risk Management o ERM) basado en la optimización del binomio valor/riesgo donde la identificación y cuantificación de los riesgos adquieren especial relevancia.

Palabras clave: Seguros, Solvencia II, Riesgos, Capital Económico, Gestión de Riesgos.

SUMMARY

Since the European Commission, in November 2003, established a permanent committee to study and draft a new proposal for regulation of the insurance and reinsurance sector that culminated with the Solvency II Directive, insurance companies have witnessed a transformation of the regulatory framework in which they had traditionally developed their business activity that has led to a real revolution in terms of risk management.

From a traditional approach in risk management, static and retrospective, mainly focused on insurer specific risk, where financial risks were minimized through derivatives hedging, investments in high credit quality issuers and low exposure to equity, to a dynamic and integral risk management approach (Enterprise Risk Management or ERM) based on the optimization of value/risk binomial wherein the identification and quantification of risks acquire special relevance.

Keywords: Insurance, Solvency II, Risks, Economic Capital, Risk Management.

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1. Introducción

MARTA DÉNIZ Y FERNANDO GARCÍA RUEDA

La entrada en vigor, en enero de 2016, de la normativa 2009/138/CE: la Directiva de Solvencia II, ha supuesto una mejora indiscutible en la gestión de riesgos de las compañías aseguradoras. Así como en la reordenación de sus estructuras, mejora del sistema de gobierno, medición interna de sus riegos y su traslación en términos de necesidades de capital, gestión y calidad de sus fondos propios y cantidad de información que se ofrece al mercado y a los supervisores. Todo ello, encaminado a conseguir una mayor estabilidad financiera, equidad y estabilidad de los mercados y una protección adecuada de los tomadores y los beneficiarios de seguros.

La Directiva de Solvencia II, dentro del Pilar I, permite cuantificar los riesgos y establecer el SCR (Solvency Capital Requirement) utilizando la formula estándar o bien modelos internos, parciales o totales, aprobados por el regulador. Sin embargo, cada vez son más las aseguradoras que desarrollan modelos propios de capital económico que les permitan estimar y gestionar los riesgos propios de su negocio independientemente de los requerimientos legales como han hecho las compañías de seguros de BBVA desde el año 2005 impulsadas, también, por su pertenencia a un grupo financiero.

Por ello, en este artículo abordaremos una identificación y cuantificación de los riesgos más relevantes asumidos por las compañías de seguros como paso fundamental para la integración de la gestión de riesgos en los procesos de gobierno, estrategia y planificación y procesos operativos de las compañías de seguros.

2. Identificación de riesgos

Las entidades de seguros desempeñan un papel importante en el sector financiero tanto como proveedores de servicios básicos en la gestión de riesgos como por su papel de inversores institucionales.

Los datos publicados en el Informe sobre la Situación Financiera y de Solvencia (SFCR), contemplado en el Pilar II de Solvencia II, de dieciséis entidades que representan en torno al 60% del sector asegurador español (negocio doméstico) nos proporcionan un análisis sobre la cartera de inversiones, provisiones y requerimientos de capital que permiten abordar una primera identificación de los riesgos más relevantes. (Figura 1).

ANÁLISIS Y MEDICIÓN DE RIESGOS EN LAS COMPAÑÍAS DE SEGUROS

Figura 1

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Radiografía del sector seguros español Inmuebles (2%)

PT - No Vida (8%)

Participaciones (4%) Acciones (1%)

PT - Vida (84%)

Bonos (82%) FI (4%)

PT - Vinculados a índices (8%)

Otros (7%)

R. Suscripción Salud (6%) R. Contrapartida (9%)

R. Suscripción No Vida (17%)

R. Mercado (45%)

R. Suscripción Vida (23%) Fuente: AFI a partir del SFCR de 16 entidades individuales españolas más representativas.

De esta radiografía del balance económico y del SCR (Solvency Capital Requirement) agregado de las dieciséis entidades se infiere: – La inversión en bonos (deuda pública y privada) representa más del 80% de la cartera de inversión de las compañías, alcanzando la nada despreciable cifra de 134.000 millones de euros. En el caso de las carteras de las compañías del ramo de vida supone incluso el 90% del total de su inversión.

– Las provisiones técnicas para el negocio de vida (vida-ahorro y vida-riesgo) constituyen el grueso de los pasivos, siendo minoritarias las correspondientes al negocio de no vida.

– La información disponible de exigencias de capital por fuente de riesgo muestra cómo la exigencia de capital para el agregado de estas dieciséis entidades se concentra casi por mitades en riesgos financieros (mercado y crédito) y riesgos actuariales (riesgos de suscripción de los distintos ramos) independientemente del ramo (vida, no vida o mixtas) en el que operan las compañías.

MARTA DÉNIZ Y FERNANDO GARCÍA RUEDA

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En cuanto a los requerimientos de capital por riesgos actuariales, se reparten también por mitades entre el negocio de vida y de no vida si se incluye en este último el negocio de salud.

Conclusiones similares pueden extraerse a nivel europeo del informe “European Insurance Overview 2018” publicado por EIOPA (European Insurance and Occupational Pensions Authority).

Figura 2

BSCR composition by module. Standard formula users. Business Type

Fuente: EIOPA.

Tanto el análisis del SCR (Solvency Capital Requirement) por tipo de negocio (Figura 2) como el desglose del mismo por país (Figura 3) reproducen las conclusiones del informe anterior de AFI, reflejando como los riesgos financieros tienen un peso similar a los riesgos actuariales.

ANÁLISIS Y MEDICIÓN DE RIESGOS EN LAS COMPAÑÍAS DE SEGUROS

Figura 3

BSCR composition by module. Standard formula users

Fuente: EIOPA.

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MARTA DÉNIZ Y FERNANDO GARCÍA RUEDA

3. Cuantificación de los riesgos

Para la cuantificación de estos riesgos utilizaremos como medida homogénea el capital económico calculado con metodología VaR (Value at Risk). Esta metodología VaR en sus diferentes enfoques (VaR paramétrico, simulación histórica o Monte Carlo), es una medida de riesgo ampliamente utilizada que nos permite cuantificar las pérdidas máximas que, con un determinado nivel de confianza y horizonte temporal, podría sufrir la compañía debido a variaciones adversas en los factores de riesgo.

El nivel de confianza o probabilidad de ocurrencia de la pérdida varía según el propósito del cálculo pero, en general, tienden a ser superiores al 90%. La regulación bancaria (Basilea) establece para el cálculo de capital el 99% para el riesgo de mercado y el 99,9% para el riesgo de crédito. Solvencia II define un intervalo de confianza para todos los riesgos del 99.5%.

El horizonte temporal estará en función del periodo de exposición al riesgo y de la liquidez de los activos. En este caso el estándar de regulación varía desde 10 días para el riesgo de mercado de carteras más liquidas a 1 año en el caso de otros riesgos.

Por último, distribuciones de pérdidas distintas pueden dar valores muy diferentes para un mismo nivel de confianza y horizonte temporal.

Algunos ejemplos de enfoques utilizados en la práctica, en el caso de riesgo de mercado, incluyen la distribución normal o distribución histórica, es decir, la distribución empírica que ofrecen los datos históricos.

En este caso la forma funcional recoge las variaciones en precios que pueden ser positivas y negativas, siendo estas últimas las que determinan las pérdidas. En el caso de riesgo de crédito solo tenemos exposición a pérdidas por lo que la distribución presenta gran asimetría a la derecha.

Finalmente, una medición precisa de todos los riesgos asumidos debe incorporar también la interacción entre las distintas tipologías de riesgos, generalmente determinada vía correlaciones, aunque son múltiples los enfoques desarrollados por la industria para cuantificar este impacto.

El modelo de medición de riesgos debe ser periódicamente contrastado con análisis de Back Testing (comparar los resultados reales en términos de pérdidas y ganancias que experimenta la compañía), P&L Attribution (asignar a cada factor de riesgo su impacto real en la cuenta de resultados) y escenarios de Stress Testing (calcular el impacto en resultados que pudieran tener en la compañía diferentes escenarios de

ANÁLISIS Y MEDICIÓN DE RIESGOS EN LAS COMPAÑÍAS DE SEGUROS

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estrés) para garantizar la validez de las asunciones y simplificaciones realizadas en el modelo y detectar otros factores de riesgo no incluidos o no tratados adecuadamente en los mismos.

En los siguientes apartados de este artículo abordaremos un análisis de los principales riesgos que hemos identificado para las compañías de seguros.

4. Riesgo de Crédito

El riesgo de crédito se focaliza esencialmente en el riesgo emisor de las carteras de inversión de las compañías de seguros adquiridas para la cobertura de las obligaciones contraídas con sus clientes, así como para la inversión de sus recursos propios.

Adicionalmente, la operativa en depósitos, repos, préstamos de valores y derivados realizada para cubrir flujos de pasivo o mejorar la gestión del balance genera riesgo de crédito con la contrapartida. Igualmente, la actividad de reaseguro genera un riesgo de contrapartida específico con las compañías reaseguradoras.

En menor medida podemos identificar un riesgo de liquidación o settlement vinculado a la operativa con fondos o valores cuyo periodo de liquidación no supere los cinco días hábiles (alineado con el artículo 272 del Reglamento de la Unión Europea 575/2013).

A continuación analizaremos cada uno de estos riesgos.

4.1. Riego Emisor

El Riesgo emisor es la posible pérdida que asume un inversor como consecuencia de que el emisor de un título de renta fija no haga frente a los pagos derivados de dicho instrumento, asociado al riesgo de default.

Aunque tradicionalmente los bonos soberanos han sido considerados activos libres de riesgo y, los soberanos de la UE, están exentos de requerimientos de capital bajo la normativa de Solvencia II (exención muy discutida en el caso de la deuda pública de países periféricos), el fuerte peso de estos activos en las carteras de las compañías de seguros y la evolución de su calidad crediticia y prima de riesgo durante los últimos años, hacen recomendable la asignación interna de capital económico y la definición de unos límites con el objetivo de gestionar el riesgo país.

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4.2. Riego de Contrapartida

Riesgo de Contrapartida es el riesgo de crédito por incumplimiento de las obligaciones contractuales durante la vida de los siguientes tipos de operaciones bilaterales con contrapartidas: – Derivados.

– Operaciones con compromiso de recompra (repos), préstamo de valores o similares (en términos regulatorios SFTs: Securities Financing Transactions).

– Operaciones con liquidaciones diferidas (es decir, forwards o similares).

– Depósitos interbancarios.

– Operaciones de reaseguro.

La existencia de mitigantes, tales como contratos de netting y colaterales contribuyen a reducir este riesgo y a optimizar la relación entre rentabilidad y consumo de capital de estas operaciones.

4.3. Riesgo de Liquidación o Settlement

El riesgo de Liquidación o Settlement es el riesgo de incumplimiento de pagos en el momento del intercambio de activos, con consecuencias en el acceso al activo pendiente de recibir y su coste de reposición. Para diferenciar este riesgo del riesgo de contrapartida, el criterio generalmente empleado es considerar que el riesgo de settlement se produce en aquellas operaciones que cuentan con un periodo de liquidación que no supera los cinco días hábiles.

La exposición a este riesgo sería el importe total del valor de los activos a recibir de la contrapartida en la fecha de liquidación o la depreciación del activo vendido y/o apreciación del activo comprado durante el periodo de riesgo. Normalmente será un riesgo pequeño dado que el periodo de exposición es de unos pocos días (5 días hábiles como máximo) por lo que sería suficiente la monitorización de la exposición máxima por contraparte para identificar concentraciones.

4.4. Capital económico por riesgo de crédito y contrapartida

El cálculo del SCR dentro del Pilar I de la normativa de Solvencia II establece requerimientos de capital por riesgo de contrapartida pero no por riesgo de default de los activos en cartera. Sin embargo, las grandes

ANÁLISIS Y MEDICIÓN DE RIESGOS EN LAS COMPAÑÍAS DE SEGUROS

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aseguradoras internacionales y algunas de las principales compañías de seguros españolas (principalmente bancoaseguradoras) incorporan este riesgo en sus modelos de capital económico.

Una propuesta para la medición del riesgo de crédito se basa en el modelo paramétrico de Basilea ajustado, en su caso, con parámetros internos. El modelo calcula el capital económico por riesgo de crédito o pérdida (esperada e inesperada) en base a: – las probabilidades de incumpliendo o default (PD) obtenidas de las agencias de rating externas o estimadas con modelos de asignación de ratings internos – la exposición en el momento de default de los activos (EAD: Exposure at default) – y la pérdida en caso de incumplimiento (severidad o LGD: Loss Given Default) que se puede obtener en base a la información histórica de tasas de recuperación de estudios realizados por las agencias de rating externas.

La exposición a considerar a efectos de medir y gestionar el riesgo de crédito sería: – Depósitos y bonos: exposición en términos de valor de mercado o nominal – Reaseguro: La exposición se debe calcular como la Exposición Potencial Máxima (EPM), definida como un percentil de la distribución de cobros de siniestralidad esperados del reasegurador en un determinado horizonte temporal, normalmente anual.

– Derivados: La exposición se calcula igualmente como la EPM, definida como un percentil de la distribución del valor presente neto, incorporando en su caso el efecto de netting entre operaciones de una misma contrapartida y en el caso de contrapartidas con acuerdo de colaterales (CSA: Credit Support Annex; CMOF: Contrato Marco de Operaciones Financieras) ajustando el horizonte temporal al periodo determinado por la frecuencia de los movimientos de colateral y teniendo en cuenta las condiciones del acuerdo de colaterales (threshold, mínimum transfer amount, independent amount, ..).

Para el cálculo de la exposición por emisor se debe incluir toda la operativa, tanto de contado como forward (es decir, los bonos comprados o con compromiso de compra forward añaden riesgo emisor y los bonos vendidos o con compromiso de venta forward restan riesgo emisor).

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5. Riesgo de Mercado

La actividad aseguradora genera riesgo de mercado ante la posibilidad de que se produzcan pérdidas en el valor patrimonial como consecuencia de movimientos adversos en las variables de mercado existentes.

El riesgo de mercado es inherente a los activos financieros y a la interacción de éstos con los pasivos de las compañías.

Como consecuencia de ello podemos diferenciar dos tipos de carteras en función de que los pasivos tengan rentabilidades comprometidas con los asegurados o no: – Carteras de cobertura de las provisiones matemáticas derivadas de las obligaciones asumidas en los contratos de seguro donde los asegurados tienen rentabilidades comprometidas por parte de las compañías de seguros. Normalmente se tratará de carteras de activos de renta fija (con derivados de cobertura en algunos casos). Esta operativa genera riesgo de tipo de interés estructural como consecuencia de la gestión ALM (Asset Liability Management) y riesgo de spread derivado de las variaciones en la calidad crediticia del emisor que se traducen en un menor valor de los activos afectos.

– Carteras de gestión a corto plazo correspondientes a los pasivos no retribuidos (como los ramos de no vida y vida riesgo) y de los recursos propios. Estas carteras pueden generar diferentes riesgos de mercado por la variedad de activos en los que invierten (inmuebles, renta variable, divisa, fondos, bonos, etc..).

Las compañías de seguros españolas están fundamentalmente expuestas al riesgo de tipo de interés, al riesgo de spread de la cartera de activos y, en menor medida, al resto de variables de mercado. En el caso de las compañías de vida adquiere relevancia el riesgo de tipo de interés estructural relacionado con la gestión ALM de las carteras de vida ahorro a largo plazo. Este riesgo cobra especial relevancia en geografías donde el vencimiento de los activos disponibles en los mercados locales no es suficiente para cubrir el dilatado plazo de los compromisos adquiridos, dificultando el ajuste de duración activo-pasivo.

El riesgo de liquidez asociado a las actividades de seguros posee, en general, un peso específico poco relevante comparado con el existente en la actividad bancaria, lo que es consecuencia de la naturaleza específica del aseguramiento y de la dinámica que genera la suscripción y cobro de las primas a los asegurados. El riesgo de liquidez surge por la pérdida potencial como consecuencia de una venta anticipada de activos en con-

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diciones desventajosas para convertirlos en liquidez y por la pérdida potencial debida a la necesidad de adaptar el nivel de liquidez disponible a las obligaciones. Estas necesidades, pueden venir determinadas por eventos extraordinarios como pago de dividendos y rescates masivos en ciertos entornos. En este sentido, deberían anticiparse estas situaciones mediante pruebas de estrés de liquidez.

A continuación analizaremos algunos de estos riesgos.

5.1. Riesgo de Spread

El spread de crédito es un indicador de mercado de la calidad crediticia de un emisor. El riesgo de spread se produce por las variaciones en los niveles de spread tanto de emisores corporativos como gubernamentales y afecta tanto a las posiciones en bonos como en derivados de crédito.

Para la medición del riesgo de spread la metodología propuesta, similar a la formula estándar de Solvencia II, consiste básicamente en asignar impactos de variación del spread a las posiciones en cartera, diferenciadas a nivel de rating/geografía/sector/plazo y evaluar el cambio en el valor de dichas posiciones derivado de la variación del spread.

Calculados los impactos individuales de las posiciones se deben agregar para obtener el impacto total teniendo en cuenta las correlaciones de los impactos. Tanto las variaciones del spread al nivel de confianza establecido como la correlación, se pueden estimar en base a series históricas de precios de bonos o cotizaciones de los CDS (Credit Default Swap).

5.2. Riesgo de tipo de interés estructural (Riesgo de ALM)

Aunque la formula estándar de Solvencia II aplica el shock de tipos de interés a todas las carteras de la compañía resulta interesante separar el efecto del riesgo de tipo de interés en carteras con gestión ALM, normalmente carteras a largo plazo, de aquellas que cubren pasivos a corto y recursos propios.

El riesgo de tipo de interés estructural (Riesgo de ALM) se define como la potencial alteración que se produce en el valor económico de las carteras de compromisos macheados o ajustados en duración debido a la variación de los tipos de interés de mercado. Permite por lo tanto cuantificar el riesgo de mismatching o riesgo de reinversión.

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La metodología propuesta para la estimación del capital económico por riesgo estructural (Riesgo de ALM) se basa en la simulación histórica de curvas de tipos de interés al plazo señalado que utilizadas para descontar los flujos de activo y pasivo, permiten obtener una distribución simulada para el valor neto de la cartera (diferencia entre el activo y el pasivo).

La diferencia entre la media y el percentil definido de esa distribución del valor neto de la cartera constituirá la medida de capital económico.

Para la generación de las curvas de tipos de interés se propone utilizar la técnica de componentes principales. Esta técnica es muy útil cuando se trabaja con un conjunto de variables que están muy correlacionadas ya que permite reducir la dimensionalidad del conjunto de datos con la menor pérdida de información. Se basa en sustituir el conjunto de variables originales correlacionadas por un subconjunto de variables no correlacionadas (un número menor que las variables del conjunto original) obtenidas mediante una transformación de las variables originales. El nuevo subconjunto de variables, denominados componentes principales, recoge la mayor parte de la información de la varianza de los datos a la vez que reduce las fuentes de ruido.

Es conveniente crear una metodología flexible y modular que permita la incorporación de curvas en distintas monedas y divisas inflacionarias de una forma sencilla. Esto permite conservar la individualidad de cada curva, a la vez que se recoge la información cruzada entre curvas, reflejando así las interacciones entre las mismas.

5.3. Otros riesgos financieros; riesgo de precio

Dentro de esta categoría englobamos otros riesgos financieros que pueden impactar en la cuenta de resultados de la compañía debido a variaciones adversas en la evolución de variables de mercado y, por lo tanto, en el precio de los activos. Algunos de estos riesgos serían: el riesgo de tipos de interés de carteras que cubren pasivos a corto plazo no retribuidos y los recursos propios, riesgo de renta variable, riesgo de tipo de cambio y riesgo de inflación. El riesgo de inflación puede ser significativo en geografías donde las compañías de seguros asumen compromisos en términos reales y cubren dichos pasivos con activos en términos nominales. Análogamente, el riesgo de tipo de cambio se origina por la tenencia de activos en divisa distinta a los pasivos o a la divisa local.

Los modelos de capital económico para esta tipología de riesgos de uso generalizado en el mercado se basan en una metodología VaR (para-

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métrico o simulación histórica) con un determinado nivel de confianza y un horizonte temporal predeterminado en función del periodo de la madurez, profundidad y liquidez del mercado.

Una vez determinado el riesgo a cada factor; tipo de interés (ALM), spread de crédito, tipo de cambio, renta variable e inflación, se podrían agregar estos en base a una matriz de correlaciones definida.

6. Riesgo Técnico

El riesgo técnico es un riesgo inherente a la naturaleza de la actividad aseguradora, en sus diferentes variantes. Surge en aquellos productos en los que se garantiza el pago de una prestación cuando se produce el evento asegurado. La principal fuente de riesgo técnico son los productos de vida riesgo y seguros generales como los seguros de hogar, automóvil, incendio, salud, accidentes…

La actividad aseguradora trata de estimar la ocurrencia y el coste potencial de eventos o siniestros futuros, de carácter impredecible o aleatorio, basándose en la experiencia pasada acumulada o en las referencias de mercado disponibles. El riesgo técnico surge de la desviación entre las hipótesis utilizadas en el cálculo de la siniestralidad esperada y la siniestralidad real y, se traduce en potenciales pérdidas inesperadas, bien por la ocurrencia de un mayor número de siniestros del esperado y/o por una mayor cuantía en la indemnización inicialmente provisionada.

En el caso de los productos de no vida (autos, hogar, salud, etc.), este riesgo consiste en la posibilidad de incurrir en pérdidas inesperadas en el valor de la siniestralidad.

En el caso de los seguros de vida, este riesgo se origina por desviaciones en las probabilidades de fallecimiento utilizadas para el cálculo de las primas de las pólizas de vida y la tasa de fallecimiento real de la cartera de asegurados. Adicionalmente, en los productos de vida ahorro (productos de rentas) se debe tener en cuenta el riesgo debido a la no homogeneidad de las prestaciones a pagar para las diferentes pólizas que se traducen en desviaciones en los pagos esperados a un año vista.

En la gestión del riesgo técnico, el proceso de tarificación y selección de riesgos es fundamental para mitigar y controlar el riesgo. La prima tarificada debe ser suficiente para cubrir el coste de capital y hacer frente a los riesgos asumidos. Por otro lado, el establecimiento de criterios, límites y exclusiones en la suscripción de riesgos permite adaptar la cartera al perfil de riesgo deseado.

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Adicionalmente, los contratos de reaseguro y coaseguro permiten mitigar estos riesgos específicos del ámbito de seguros. El reaseguro permite transferir el riesgo técnico transformándolo en exposición a riesgo de crédito con la contrapartida de reaseguro. El coaseguro permite limitar el riesgo técnico asumido sin incorporar riesgo de contrapartida, facilitando la entrada en nuevos negocios (si bien el coaseguro de facto es sinónimo de adquisición de menor negocio, no tanto de mitigación de riesgo).

Figura 4

Distribución de la siniestralidad y capital económico

Fuente: Elaboración BBVA.

Para la cuantificación de estos riesgos, se calculará el capital económico que representa la cuantía monetaria necesaria para cubrir pérdidas no previstas con un nivel de confianza dado, adicional a las provisiones técnicas que cubren la pérdida esperada del negocio. Así, de este cálculo de la pérdida esperada, se excluyen todo tipo de recursos destinados a cubrir las desviaciones extraordinarias por siniestralidad (provisiones extraordinarias, reservas de estabilización, reaseguro, etc.).

En la figura 4 se ilustra este concepto usando como base una distribución teórica de la cuantía de pagos totales. Como se puede observar el

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Capital Económico es el que hace frente a desviaciones en la siniestralidad esperada (recogida en las provisiones técnicas) y permite mantener la solvencia a un nivel de confianza dado y establecido a priori por la compañía.

Como hemos comentado, cuando una compañía aseguradora suscribe pólizas de riesgo, existen dos maneras básicas de gestionar el riesgo “adquirido”: asumir dicho riesgo e intentar diversificarlo o realizar un contrato de reaseguro para transferir el riesgo a un tercero (el reasegurador). Esta práctica supone la transformación del riesgo técnico en riesgo de crédito. La cantidad de reaseguro óptima, debería ser la que minimizase los costes totales del asegurador optimizando el binomio riesgo técnico/riesgo de contrapartida.

6.1. Capital Económico por Riesgo Técnico (No Vida)

Para la medición de este riesgo, podría utilizarse la metodología paramétrica propuesta por el IAA (Internacional Actuarial Asociation) que se basa en las siguientes hipótesis: • La frecuencia de siniestralidad de las pólizas se caracteriza mediante una distribución de Poisson ajustada para establecer una estructura de dependencia entre los siniestros que ocurren dentro de cada uno de los distintos ramos.

• Se modeliza la cuantía media del importe de la siniestralidad (severidad) mediante una distribución lognormal.

• Además se establece un parámetro de dependencia (varianza) para el importe de siniestralidad real entre las distintas líneas de negocio de la compañía, relacionado con los factores económicos que afectan de igual manera a los distintos negocios.

A modo de ejemplo, se muestra en la figura 5 los resultados obtenidos de siniestralidad total de la compañía para el modelo de simulación, mediante el ajuste de una distribución lognormal directamente sobre los datos de siniestralidad simulados y mediante la aproximación analítica (ajuste de una distribución lognormal con los parámetros de media y varianza definidos anteriormente).

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Figura 5

Siniestralidad total de la compañía obtenida mediante el esquema de simulación, el ajuste de una distribución lognormal y con la aproximación analítica 4,5

x 10-8

4

3,5 3

2,5 2

1,5 1

0,5 0

0,7

0,8

0,9

Valores simulados

1

Ajuste aprox análitica

1,1

1,2

1,3

Ajuste distriognormal

1,4

1,5 x 108

Fuente: Elaboración BBVA.

6.2. Capital Económico por Riesgo Técnico (Vida Riesgo)

A diferencia de los productos de No Vida en los que existe volatilidad tanto en cuantía como en frecuencia de los pagos realizados por siniestralidad, en el caso de los productos de vida riesgo el evento desencadenante del pago es el fallecimiento (o invalidez del asegurado en función de los riesgos cubiertos por la póliza). Por lo tanto, el riesgo se vendrá originado por una evolución desfavorable de la tasa de ocurrencia (fallecimiento/invalidez) que se traduce en un incremento de los pagos por encima de lo esperado.

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Para medir este riesgo, dado que la variable que introduce la volatilidad, es la probabilidad de fallecimiento (qx en literatura actuarial) podemos utilizar una distribución de Bernoulli, ya que sólo existen dos estados posibles.

Para la agregación de la cartera, si suponemos que existe independencia en la ocurrencia de siniestros entre asegurados, por el Teorema Central del Límite se puede suponer que los pagos se distribuyen como una normal pero en carteras poco granulares o con heterogeneidad de capitales asegurados se podría optar por una distribución lognormal que conseguiría un mejor ajuste a la distribución de pagos.

Una vez caracterizada la distribución, el capital vendrá determinado por la diferencia entre el valor al percentil seleccionado y la media de dicha distribución.

7. Riesgo de Longevidad

El riesgo de longevidad surge en el ramo de vida ahorro en aquellos productos en los que se realizan pagos en caso de supervivencia del asegurado. Particularmente, los productos que generan riesgo de longevidad significativo son las rentas a muy largo plazo o rentas vitalicias.

Las provisiones matemáticas de estos productos de vida ahorro se calculan en base a probabilidades de supervivencia esperadas que incorporan factores de mejora que recogen las expectativas de evolución en la esperanza de vida. La incertidumbre de dichas expectativas tendrá impacto en las provisiones calculadas para estos productos generando riesgo de incurrir en mayores pagos de prestaciones de lo esperado debido a un incremento en la esperanza de vida de los asegurados. Es, por lo tanto, un riesgo de carácter probabilístico en tanto que es dependiente de las desviaciones en el comportamiento esperado de la mortalidad o supervivencia de los asegurados.

A lo largo del siglo XX, y en general también en periodos anteriores, ha habido una mejora general en las probabilidades de fallecimiento de la población. En el gráfico de la Figura 6, se representa, a modo de ejemplo, la evolución de la tasa de mortalidad de un hombre de 70 años observada en España desde el año 1970.

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Figura 6

Evolución de la probabilidad de fallecimiento de un hombre de 70 años para España y en el periodo 1970-2015

Probabilidad de fallecimiento

5,50% 5,00%

4,50% 4,00% 3,50% 3,00%

2,50% 2,00% 1,50%

1965

1970

1975

1980

1985

1990 Año

1995

2000

2005 2010

Fuente: Elaboración BBVA a partir de datos de HMD (Human Mortality Database).

2015

Como se puede observar, existe una mejora media, pero las tasas de mortalidad reales fluctúan alrededor de esa media. Esta aleatoriedad en las tasas de mejora de la mortalidad, que en el gráfico se observa en los datos históricos, es la incertidumbre que intentaremos capturar en el modelo de capital económico por riesgo de longevidad.

La medición de este riesgo se basa, por lo tanto, en cuantificar las desviaciones en las probabilidades de fallecimiento reales respecto a la evolución esperada (la tendencia estimada) de la mortalidad futura.

El modelo propuesto parte de tablas de mortalidad estáticas, basadas en la mejor estimación de la experiencia real de la cartera asegurada por la compañía de seguros. A estas se les incorporan los factores de mejora esperados en la mortalidad que observamos en la población del país, para generar tablas de mortalidad dinámicas. Estos factores de mejora o tendencia en la mortalidad constituyen el factor de riesgo del modelo. La cuantificación de la incertidumbre asociada a dicho factor se realiza

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mediante simulación histórica (a partir de tasas históricas de mortalidad de distintos países).

El resultado de la simulación con los distintos escenarios de evolución de la mortalidad para un hombre de 70 años puede verse en la figura 7.

Figura 7

Evolución de la tasa de fallecimiento de un hombre de 70 años, proyectada a futuro. Media y posibles

2,50% Probabilidad de fallecimiento

2,00%

1,50% 1,00% 0,50% 0,00%

20

15

20

20

Fuente: Elaboración BBVA.

20

25

20

30

35 20 Año

20

40

20

45

20

50

20

55

Para el cálculo de capital económico por riesgo de longevidad se revalúan los pasivos con los escenarios de las tablas de mortalidad simuladas. En la simulación sólo se altera la tendencia (manteniéndose la curva de probabilidades de fallecimiento del año base) de forma que se puede obtener una distribución de posibles valores para esos pasivos de acuerdo a los escenarios simulados. (Figura 8).

El capital se calculará entonces como la diferencia entre el valor del percentil de la distribución de provisiones matemáticas generadas, al nivel de confianza elegido, y la media.

Actualmente los dos únicos modelos internos aprobados en España bajo la normativa de Solvencia II son los modelos internos de riesgo de

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longevidad de BBVA (primer modelo interno aprobado en España) y el de Vidacaixa.

Figura 8

Distribución simulada de la Provisión Matemática, hombre de 70 años

450

Histograma, Valor actual de la renta hombre 70 años

400 350 300 250 200 150 100 50

0 9,2

9,4

Fuente: Elaboración BBVA.

9,6

9,8

10

10,2

10,4

10,6

10,8

El modelo interno de capital económico por riesgo de longevidad en BBVA se empezó a desarrollar en el año 2005 con el objetivo de cuantificar y gestionar el riesgo de longevidad asumido en la cartera de rentas vitalicias constituida durante el proceso de exteriorización de compromisos empresariales por pensiones que se inició en España en 1999 con el Real Decreto 1588/1999.

La medición del riesgo de longevidad es un aspecto que ha sido poco desarrollado por la industria, a diferencia de otros riesgos (mercado o crédito) donde existen estándares de medición ampliamente aceptados.

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Desde su creación inicial, al tratarse de un modelo vivo en continuo estudio y revisión, ha sufrido mejoras y actualizaciones a lo largo del tiempo, tanto en los parámetros del modelo, como en la calidad de los inputs y en los procesos de cálculo y seguimiento, si bien la base conceptual del mismo no ha variado. De esta forma, el modelo se integró progresivamente en la gestión de riesgos de la Compañía. Esta integración en la gestión (test de uso) se fundamenta en los siguientes aspectos: – Cálculo del capital económico por riesgo de longevidad.

– Establecimiento de límites utilizados en la admisión de riesgo de longevidad.

– Incorporación del modelo en el proceso de cálculo de márgenes mínimos del nuevo negocio con riesgo de longevidad (cotización de nuevos productos).

Esta integración del modelo en la gestión diaria de la compañía junto con la mejor caracterización del perfil de riesgo de longevidad de la cartera asegurada por BBVA al discriminar por edad, sexo y tipo de renta, frente a la formula estándar de Solvencia II, motivó que, en el año 2014, se iniciara la solicitud a la Dirección General de Seguros para la aprobación del modelo interno de capital económico por riesgo de longevidad que culminó con su aprobación a finales del año 2015 previa a la entrada en vigor de la normativa de Solvencia II. 8. Otros riesgos específicos de seguros

8.1. Riesgo de caída

El riesgo de caída de cartera se define como la pérdida debido a alteraciones en el patrón de comportamiento del asegurado, dadas las opciones legales y contractuales que tiene para terminar anticipadamente o suspender la cobertura del seguro por alguna causa distinta a la ocurrencia del siniestro.

En el sector asegurador el estudio de la caída de cartera y conservación de pólizas es desarrollado y utilizado con un enfoque comercial del negocio, sin embargo, los supuestos de caídas de cartera deben estar incluidos en el ‘pricing’, cálculo de reservas técnicas y medición de riesgos, dado que si la caída observada es superior a la esperada puede generar pérdidas por insuficiencia para cumplir con las obligaciones contraídas.

La estimación de las tasas de cancelación de una póliza depende, entre otros factores, del tipo de póliza y de su antigüedad. Se deberán

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modelizar con técnicas estadísticas comúnmente utilizadas en el sector asegurador, con el fin de seleccionar la que mejor se adapte a las características del producto a modelizar.

Para el cálculo del capital económico por este tipo de riesgo se propone utilizar el escenario de stress definido en la formula estándar de Solvencia II. 8.2. Riesgo catastrófico

El riesgo catastrófico se puede definir como el riesgo de que un evento poco frecuente cause un siniestro de gran severidad a una gran población de exposiciones (es decir, a la cartera del asegurador) a causa de la acción del ser humano; involuntaria (como podrían ser explosiones, incendio, filtraciones contaminantes u otros) o voluntaria (terrorismo) o por catástrofes naturales.

Hasta la entrada en vigor de Solvencia II, las compañías aseguradoras del mercado español no consideraban relevante su exposición al riesgo catastrófico debido a la existencia del Consorcio de Compensación de Seguros. Esta entidad pública, dependiente del Ministerio de Economía, compensa los daños producidos a personas y bienes por determinados fenómenos de la naturaleza y por algunos acontecimientos derivados de determinados hechos de incidencia política o social, reduciendo significativamente el riesgo catastrófico y, por lo tanto, la carga de capital bajo Solvencia II. Para el cálculo del capital económico por este tipo de riesgo se propone utilizar la formula estándar de Solvencia II que recoge el efecto mitigador de riesgos del Consorcio de Compensación de Seguros.

9. Riesgo Operacional

El riesgo operacional es aquél que puede provocar pérdidas como resultado de errores humanos, procesos internos inadecuados o defectuosos, fallos en los sistemas y como consecuencia de acontecimientos externos, incluido el riesgo legal.

La complejidad en el desarrollo, aplicación y aprobación de modelos internos de capital económico por riesgo operacional constituye la razón por la que la mayoría de las compañías de seguros españolas utilizan la formula estándar de Solvencia II para la estimación del capital económico por riesgo operacional.

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Una buena gestión del riesgo operacional debe realizarse desde dos ópticas distintas y complementarias: – “Ex ante”: identificar, evaluar y priorizar los riesgos operacionales potenciales para su mitigación. Desde esta óptica se efectúa una gestión anticipatoria y preventiva del riesgo operacional.

– “Ex post”: evaluar la exposición al riesgo operacional, midiendo las consecuencias del mismo, identificando sus causas y verificando la efectividad de los controles definidos con el objetivo de lograr una mejora continua del marco de control.

10. Modelo de gestión global de riesgos e integración en la gestión

Como hemos visto, la actividad de seguros lleva aparejada un alto nivel de incertidumbre fundamentado en que el negocio se basa en proporcionar cobertura a unos sucesos aleatorios cuya cuantía y plazo a priori resultan imprevisibles. Este entorno de inseguridad, junto con los riesgos financieros de la cartera de activos que cubren los compromisos asumidos con los asegurados, hace que la función de riesgos sea vital en la gestión de la entidad. Es por tanto crítico contar con una sólida función de riesgos que posibilite una adecuada identificación, cuantificación, seguimiento y control de los riesgos que garantice el establecimiento de un modelo de gestión global de riesgos integrado en la gestión de la compañía.

El modelo de gestión de riesgos tiene como objetivo final preservar la solvencia y el valor de la compañía, apoyar la definición estratégica y facilitar el desarrollo del negocio. Por lo tanto, el modelo de gestión y control de riesgos debe estar adaptado al modelo de negocio, a la estructura de la organización y geografías en las que se opera para permitir que la compañía pueda desarrollar su actividad en el marco de la estrategia y política de gestión y control de riesgo definida.

Durante los últimos años, muchas compañías de seguros han avanzado sustancialmente en la implementación de algunos de los elementos básicos necesarios para un modelo integral de gestión de riesgos como son: el modelo de gobierno y organización, la identificación y medición de riesgos en términos de capital económico, el establecimiento de procesos de seguimiento y control de riesgos y una adecuada infraestructura.

Sin embargo, los beneficios potenciales de un modelo global de gestión de riesgos solo se materializan en el valor de la compañía cuando,

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ese mejor entendimiento y análisis de los riesgos, se incorpora en los procesos clave de toma de decisiones. Esta integración requiere: 1) la definición de un marco de apetito al riesgo que determine los riesgos, y el nivel máximo de los mismos, que la compañía está dispuesta a asumir para alcanzar sus objetivos; 2) una gestión basada en riesgos que guie la estrategia dentro de dicho marco y 3) una optimización de capital que asegure que el capital se asigna a negocios, productos y riesgos que permiten maximizar la creación de valor.

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BOLETIN DE ESTUDIOS ECONOMICOS Vol. LXXIV - N.º 226 - Abril 2019 (Páginas 163-190)

NUEVA NORMA CONTABLE IFRS 17

NEW ACCOUNTING STANDARD IFRS 17 Ana Isabel Peláez Morón Félix Sáez de Jáuregui Sanz

PricewaterhouseCoopers Auditores, S.L. RESUMEN

En el presente artículo se analizan las principales implicaciones de la futura norma internacional para la contabilización de contratos de seguros (NIIF 17), conocida por sus siglas en inglés como IFRS 17, cuya fecha efectiva de entrada en vigor está prevista para ejercicios que comiencen el 1 de enero de 2022. En el artículo, se describen los tres modelos de medición de los contratos de seguros – Modelo General, Modelo Simplificado y Modelo Variable Fee Approach – así como sus principales impactos conceptuales a nivel contable. Desde el punto de vista estratégico y de la gestión, se destacan las posibles implicaciones que pueden conllevar la futura norma en el diseño de productos, la organización interna, los sistemas de información y la relación con stakeholders. Por último, se han querido compartir algunas cuestiones que están siendo de especial debate en la industria en relación a la aplicación de IFRS 17. Como conclusión final, nuestro punto de vista es que la norma IFRS 17 traerá consigo una serie de ventajas, principalmente relacionadas con la aplicación del enfoque de valor razonable o de mercado en la medición de los pasivos de seguros, más alineado con la norma de instrumentos financieros, IFRS 9.

Palabras clave: Contabilidad, contratos de seguro, pasivos de seguro, normas internacionales de contabilidad NIIF / IFRS, gestión de entidades aseguradoras.

SUMMARY

The article analyses the main implications of the future international standard for the accounting of insurance contracts (IFRS 17), known by its acronym in Spanish as NIIF 17, whose effective date of entry into force is expected for reporting periods beginning on January 1, 2022. The article describes the three measurement models for insurance contracts- General Model, Simplified Model and Variable Fee Approach Model - as well as their main conceptual impacts at an accounting level. From the strategic and management point of view, the possible implications that the future standard may entail in product design, internal organization, information systems and relationship with stakeholders are highlighted. Finally, we wanted to share some issues that are currently being debated in the industry in relation to the application of IFRS 17. As final conclusion, our point of view is that the IFRS 17 standard will bring a series of advantages, mainly related with the application of the fair value or market approach in the measurement of insurance liabilities, more aligned with the financial instruments standard, IFRS 9.

Key Words: Accounting, insurance contracts, insurance liabilities, international accounting standards IFRS / IFRS, management of insurance entities.

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ANA ISABEL PELÁEZ MORÓN Y FÉLIX SÁEZ DE JÁUREGUI SANZ

1. Introducción

El Consejo de Normas Internacionales de Contabilidad (IASB) publicó en mayo de 2017 la esperada norma internacional para la contabilización de contratos de seguros (NIIF 17), más conocida por sus siglas en inglés como IFRS 17, cuya entrada en vigor estaba inicialmente prevista el 1 enero de 2021. Sin embargo, accediendo a la petición del sector asegurador, el IASB anunció el pasado mes de noviembre su propuesta de aplazamiento de un año para la fecha efectiva de entrada en vigor de la norma, hasta el 1 de enero de 2022.

La nueva normativa supone un cambio significativo para todas las compañías aseguradoras cotizadas y aquellas que formulen sus cuentas consolidadas bajo IFRS y filiales aseguradoras de grupos que formulan sus cuentas bajo dichos estándares, eventualmente también sería estrictamente aplicable para aquellos grupos que formulen cuentas bajo IFRS y que emitan algún contrato de seguros o de reaseguros, en este supuesto sujeto a la materialidad de los mismos.

Con la aplicación de esta nueva normativa, el objetivo del IASB ha sido, por un lado, tratar de mejorar y resolver algunos aspectos para asegurar que las políticas contables aplicadas cubren las necesidades más relevantes de los usuarios de la información financiera (a título ilustrativo, y entre otras, la homogeneización y armonización de la variedad de políticas contables permitidas hasta la fecha, cuestiones relativas a estimaciones de la valoración de los pasivos aseguradores con hipótesis no actualizadas en contratos de seguros de larga duración, o la aplicación de tasas de descuento que no siempre reflejan los riesgos económicos) pero, asimismo, uno de sus principales objetivos se ha concretado en dotar de una mayor transparencia y comparabilidad a las cuentas consolidadas que la aportada por la actual normativa de contratos de seguros, conocida como IFRS 4.

Adicionalmente, en el contexto de aplicación de la NIIF 17 es relevante apuntar que, en septiembre de 2016, el IASB publicó una serie de modificaciones de la Norma Internacional de Información Financiera (NIIF 4), «Aplicación de la NIIF 9 Instrumentos financieros con la NIIF 4 Contratos de seguros». Estas modificaciones tienen por objeto solventar las consecuencias contables temporales que se derivan del hecho de que la NIIF 9 (más conocida, por sus siglas en inglés, como IFRS 9) y la nueva norma sobre los contratos de seguros (NIIF 17), que sustituye a la NIIF 4, tengan diferentes fechas de entrada en vigor.

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Las modificaciones introducidas en la NIIF 4 permiten que las entidades que desarrollen predominantemente actividades de seguros puedan aplazar la fecha de entrada en vigor de la normativa IFRS 9 hasta el 1 de enero de 2022. Por tanto, el principal efecto de ese aplazamiento es que las entidades afectadas pueden continuar informando con arreglo a la norma vigente, esto es, la Norma Internacional de Contabilidad (NIC 39), «Instrumentos financieros: Reconocimiento y valoración», eliminando de esta forma de la cuenta de pérdidas y ganancias parte de las asimetrías contables adicionales, así como los potenciales impactos de la volatilidad temporal, que podrían originarse al aplicar la NIIF 9 antes que la NIIF 17.

En el contexto descrito, se espera que la mayor parte de las compañías aseguradoras cotizadas o que formulan sus cuentas consolidadas bajo NIIF, se acojan a esta exención temporal y que, por tanto, adopten la aplicación de ambas normas de forma conjunta, sin perjuicio lo anterior de que el regulador contable ha establecido hasta la aplicación de las mencionadas normas una serie de requerimientos de información a divulgar por parte de las compañías aseguradoras, que son de aplicación para aquellas que hayan optado por la aplicación diferida de esta normativa.

Para entender la dimensión del cambio normativo es necesario introducir algunos de los aspectos más destacables de la nueva normativa como es la definición que establece IFRS 17 de los tres modelos de valoración de los pasivos de los contratos de seguros, bajo la premisa de que la información presentada en los estados financieros consolidados se elabora con hipótesis actualizadas. En concreto: (i) el Modelo General o ‘Building Block Approach’; (ii) el Modelo ‘Variable Fee Approach’; y, (iii) el Modelo simplificado o ‘Premium Allocation Aproach’.

El primero de ellos, el Modelo General exige que las entidades midan el pasivo del contrato de seguro como la suma de los fulfillment cahsflows, concepto que comprende los flujos de efectivo futuros probabilizados y, posteriormente, descontados para reflejar el valor temporal del dinero, considerando hipótesis actualizadas en cada fecha en la que se reporte o se formulen los estados financieros consolidados; un ajuste de riesgo explícito para el riesgo no financiero; y, adicionalmente, el nuevo concepto denominado Margen de Servicio Contractual (CSM).

El Margen de Servicio Contractual es un concepto fundamental en la norma IFRS 17 porque representa el beneficio futuro implícito de los pasivos por contratos de seguros, que se irá reconociendo en la cuenta de

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resultados durante el período de cobertura del seguro a medida que, a lo largo de los años, se desarrolle el contrato y se presten los servicios.

El segundo de los modelos de valoración, bajo el enfoque ‘Variable Fee Approach’, es una variación del Modelo General para valorar los contratos de seguro que incluyan entre sus características una participación en beneficios directa como, por ejemplo, aquellos contratos en los que el tomador tiene derecho a una participación en beneficios sobre la rentabilidad de los activos subyacentes, es decir sobre aquellos activos que la entidad o el grupo tiene asignados para la cobertura de los pasivos aseguradores, o bien definidos en el propio contrato o bien asignados formalmente.

Aparte de los dos anteriores, la norma proporciona un tercer modelo de valoración simplificado, bajo el enfoque ‘Premium Allocation Approach’, que podrá ser aplicado para la valoración de determinados tipos de contratos, incluidos aquellos cuyo período de cobertura sea igual o inferior a un año, y aquellos que su aplicación no difiera significativamente del modelo de valoración general, siempre que así sea determinado en las políticas contables del grupo consolidado.

Una vez introducidos los modelos de valoración que afectarán a la valoración de los contratos de seguros, es relevante destacar aquellos aspectos relativos a los cambios de presentación y cuantificación de los efectos contables en los estados financieros de los grupos aseguradores, con mayor exigencia en cuanto a la actualización de hipótesis en cada fecha de reporting contable, cambios que afectan tanto a la cuenta de pérdidas y ganancias, como a las partidas del balance. Y como aspecto más novedoso, cabe señalar la desaparición de la partida de las primas emitidas de la cuenta de pérdidas y ganancias.

Por tanto, el proceso de adopción de la nueva normativa conllevará, entre otras, la necesidad de evaluar la arquitectura de los sistemas de información para cumplir con los nuevos requerimientos. A modo de ejemplo será esencial contar con datos históricos fiables que permitan la cuantificación de los nuevos conceptos requeridos, tales como el Margen de Servicio Contractual (CSM), así como las modificaciones y mejoras a evaluar y, en su caso a implantar, en el ámbito operativo y organizativo para coordinar las áreas financiera, actuarial y de riesgos.

Por otro lado, también conllevará la necesidad de evaluar otros aspectos de índole estratégica tales como los relativos al diseño de productos, o la gestión del efecto que tendrá la aplicación de la norma, en relación a la potencial volatilidad de los beneficios y, en consecuencia, su impac-

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to en la distribución de dividendos, así como la gestión de la relación y comunicación con los accionistas, inversores y otros stakeholders, para asegurar un adecuado entendimiento por su parte, de las opciones contables adoptadas por el grupo derivadas de la propia aplicación de la norma.

Asimismo, la aplicación de la nueva normativa, sin duda, implicará también una nueva definición de indicadores críticos para el seguimiento del negocio (KPIs), así como la definición de nuevos modelos retributivos que sean coherentes con la nueva gestión de los productos aseguradores y sus consecuentes efectos económicos.

Los objetivos de este proyecto normativo no están exentos de importantes implicaciones para los administradores y para los gestores de las entidades aseguradoras, los cuales deben adoptar múltiples y variadas decisiones, tanto de carácter estratégico como táctico, en el proceso de adopción e implantación de la nueva normativa.

2. Por qué una nueva norma de contratos de seguros

El organismo predecesor del IASB, el Comité de Normas Internacionales de Contabilidad, inició un proyecto sobre contratos de seguros hace más de veinte años, en 1997. El IASB se creó en 2001 e incluyó un proyecto de seguros en su plan de trabajo inicial. Debido a que no fue factible completar el proyecto a tiempo y, asimismo, teniendo en consideración el elevado número de entidades que deberían adoptar la norma de Contratos de Seguros, el IASB dividió el proyecto en dos fases, IFRS 4 Fase I e IFRS 4 Fase II. El IASB completó la Fase I en 2004 mediante la emisión de la normativa conocida como IFRS 4, cuya entrada en vigor supuso, por un lado, la adopción de una serie de mejoras respecto a las prácticas contables existentes, si bien de carácter limitado, para los contratos de seguro; y, por otro, requirió que las entidades comenzaran a divulgar información sobre los pasivos de los contratos de seguros.

La emisión de la normativa conocida como IFRS 17 es el resultado de la culminación de la segunda fase del mencionado proyecto del IASB, constituyendo un estándar completo para la contabilización de los contratos de seguro. En este sentido, la elaboración de IFRS 17 ha sido fruto de un riguroso y extenso trabajo de desarrollo normativo que ha incluido múltiples consultas con las partes interesadas. Además de considerar las cartas de comentarios sobre el Discussion Paper de 2007, el Exposure

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Draft de 2010 y el Exposure Draft de 2013, el IASB desarrolló la IFRS 17 incorporando: (a) las aportaciones del Insurance Working Group, formado en 2004 por ejecutivos financieros senior de entidades aseguradoras, analistas, actuarios, auditores y supervisores nacionales; (b) las conclusiones de los cuatro ejercicios de trabajo de campo realizados en 2009, 2011, 2013 y 2016, que contribuyeron a comprender mejor algunos de los desafíos prácticos de la aplicación del modelo de contrato de seguro propuesto; y, (c) las conclusiones obtenidas de más de 900 reuniones individuales, con grupos de usuarios y responsables de la preparación de estados financieros, actuarios, auditores y supervisores nacionales, para comprender las preocupaciones de las partes afectadas sobre los Exposure Draft de 2010 y 2013.1 Algunas de las principales motivaciones del IASB para la creación de la normativa IFRS 17 en relación con la IFRS 42 se describen a continuación.

Variedad de tratamientos dependiendo del tipo de contrato y de entidad en IFRS 4

La normativa conocida como IFRS 4 permite una amplia gama de prácticas. En particular, incluye una “exención temporal” que establecía, de forma explícita, que las entidades no necesitaban asegurar que sus políticas contables fueran relevantes para la toma de decisiones económicas de los usuarios de los estados financieros, o que dichas políticas contables fueran consistentes. Como resultado, ha existido una gran diversidad de políticas en el sector en relación con la información financiera facilitada sobre los contratos de seguros entre los diferentes grupos aseguradores.

Hipótesis no actualizadas en contratos de larga duración en IFRS 4

Algunos principios contables locales permitidos bajo la norma IFRS 4 requieren o permiten el uso de hipótesis fijas de valoración al inicio de IASB (2017): IFRS 17 Insurance Contracts Basis for conclusions, [18 de Mayo 2017].

IFRS Foundation, [Febrero 2016] . http://www.ifrs.org/Current-Projects/IASB-Projects/ Insurance-Contracts/Documents/2016/project-overview-Feb-2016.pdf.

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los contratos de seguro. Sin embargo, bajo la aplicación de la nueva norma IFRS 17, los flujos de caja futuros de los pasivos de los contratos de seguro tienen que valorarse de acuerdo a hipótesis actualizadas, consistentes con el mercado, en cada período en el que se preparan los estados financieros consolidados.

Tasas de descuento basadas en hipótesis que no reflejan las características de los pasivos en IFRS 4

La normativa IFRS 17 requiere que las tasas de descuento reflejen el valor temporal del dinero, las características de los flujos del pasivo y las características de liquidez de los contratos de seguro y, asimismo, deben excluir el efecto de los factores que influyen en los precios de mercado observables pero que no afectan a los flujos de efectivo futuros de los contratos de seguro. A modo de ejemplo, algunos grupos aseguradores actualmente emplean para la valoración de sus pasivos aseguradores, tasas de descuento basadas en ciertos activos que tienen en sus balances y que se registran a coste amortizado. Sin embargo, IFRS 17 no permite el uso de una tasa de descuento basada en dichos activos financieros si los rendimientos de los mismos no afectan a los flujos de efectivo de los contratos de seguro.

No utilización de tasas de descuento en el cálculo de los pasivos aseguradores bajo la aplicación de IFRS 4

IFRS 4 permite a las entidades que puedan reportar sus provisiones técnicas por riesgos ya incurridos de forma descontada o no descontada.

Sin embargo, la norma IFRS 17 requiere el descuento de pasivos por riesgos ya incurridos, lo que proporciona mayor transparencia y comparabilidad.

Falta de información sobre el valor temporal de opciones y garantías en IFRS 4

Actualmente, las entidades utilizan modelos estocásticos o deterministas para la medición y valoración de los pasivos de seguros, incluida la medición de opciones y garantías. El modelado estocástico requiere considerar varios escenarios para determinar el valor de los pasivos del

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seguro. El modelo determinista generalmente identifica el resultado más probable, y no se basa en un rango de todos los resultados posibles. A diferencia de muchos modelos contables actuales que desarrollan una “mejor estimación”, la normativa IFRS 17 requiere que todos los escenarios y sus probabilidades asociadas (incluso las remotas) sean considerados y ponderados. Sin embargo, no todos los casos requerirán el desarrollo de escenarios explícitos. En los casos en los que existen factores subyacentes complejos que se comportan de una manera no lineal, por ejemplo, participación en beneficios sobre los rendimientos de los activos, podría ser necesario un modelo estocástico sofisticado. Este podría ser un requisito adicional de implementación de la norma IFRS 17 para las entidades que no utilizan el modelo estocástico actualmente bajo IFRS 4, sin perjuicio de la consideración de la materialidad de ese valor temporal de opciones y garantías.

3. Principales implicaciones del nuevo estándar contable

El principal cambio de la norma IFRS17 es que requiere de un modelo de valoración actual, en el que los pasivos de los contratos de seguros se recalculen con hipótesis actualizadas en cada fecha de elaboración de los estados financieros consolidados.

Este requerimiento tendrá un mayor impacto en los productos aseguradores de vida y, en los productos de no vida, para los cuales no sea aplicable el método simplificado ‘Premium Allocation Aproach’.

Modelo General

El Modelo General, exige que las entidades midan el pasivo del contrato de seguro como la suma de los fulfillment cahs-flows, siendo los principales componentes de este modelo:

(a) Valor actual de flujos futuros de caja ponderados por probabilidad.

Muchos de los flujos de efectivo son los mismos que se consideran en la normativa de solvencia de aplicación para el sector, conocida como Solvencia II, tales como primas y prestaciones. Sin embargo, no todos los flujos de efectivo están completamente alineados entre la norma contable y la norma de solvencia. Describiéndose a conti-

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nuación algunas de las similitudes y diferencias más relevantes entre ambas normativas: Por ejemplo, existen diferencias en la consideración de ciertos gastos generales, donde la normativa IFRS 17 sigue un criterio más restrictivo que la normativa de solvencia, lo cual puede traer como consecuencia modificaciones en el proceso de asignación de gastos y conducir a dos conjuntos de supuestos de gastos. En este sentido, bajo IFRS 17 se deben incluir los gastos generales, fijos y variables, directamente atribuibles, (por ejemplo, gastos de contabilidad, recursos humanos, IT, alquiler, depreciaciones, etc.), siempre que puedan ser asignados al grupo de contratos de una manera sistemática y racional, y que se apliquen consistentemente a todos los contratos que tengan similares características.

En relación a los límites del contrato en IFRS 17, el criterio de cuándo termina una obligación sustantiva de proporcionar cobertura al asegurado, está alineado con lo establecido actualmente en Solvencia II, con alguna particularidad en lo relativo a la reevaluación de los riesgos de manera colectiva. En términos generales, cuando en un determinado momento del tiempo el asegurador tiene derecho a terminar el contrato, o a rechazar la prima, o capacidad ilimitada de modificar la prima o las coberturas del contrato, cualquier obligación de cobertura posterior a dicho momento no pertenece al contrato. Por tanto, el concepto del límite de contrato se utiliza para determinar qué flujos de efectivo se deben considerar en la medición del pasivo del contrato de seguro.

El tratamiento de las variables de mercado de la normativa IFRS 17 es similar al que se aplica bajo la normativa de Solvencia II. En particular, IFRS 17 establece que tales variables de mercado “deberán ser coherentes con precios de mercado observables”, de forma análoga a como lo establece Solvencia. II.

(b) Ajuste del riesgo, que refleja la incertidumbre en la cuantía y duración de los flujos de caja.

En relación a este punto, la normativa IFRS 17 no establece un método concreto para reflejar esta incertidumbre. Por ello la calibración debe ajustarse al principio de que “la compensación que la entidad requiere para soportar la incertidumbre en cuantía y tiempo de los flujos de efectivo que surgen de riesgos no financieros”. IFRS 17 excluye explícitamente de este ajuste los riesgos financieros (conside-

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rando el riesgo de mercado como residual en Solvencia II) y el riesgo operacional. Teniendo en cuenta lo anterior, y dada la subjetividad implícita para calcular este ajuste, la nueva norma contable requiere que se informe sobre el nivel de confianza asociado con el ajuste de riesgo, independientemente del enfoque utilizado para el cálculo.

(c) Margen de servicio contractual (CSM), que refleja los beneficios futuros esperados que están implícitos en la provisión.

El CSM se puede decir que es el “corazón” de la normativa IFRS 17, siendo la primera vez que estos beneficios futuros esperados van a tener que presentarse en los estados financieros consolidados y, en consecuencia, esta información va ser de gran valor para todos los stakeholders en la medida en que, a través de los desgloses de la información financiera, va a ser posible entender si un negocio de vida ahorro a largo plazo es rentable o no.

Teniendo en cuenta que el Margen de Servicio Contractual (CSM) no puede ser negativo, las pérdidas deberán reconocerse al inicio del contrato. Adicionalmente, cuando dicha magnitud es positiva, va a ser objeto de amortización, por tanto, la decisión sobre el patrón de amortización va a ser la clave para la periodificación del ingreso y, en consecuencia, para la distribución de beneficios futuros.

Por otro lado, el CSM permite mitigar la volatilidad que surge por cambios en determinadas hipótesis no económicas. Por ejemplo, si en un producto de rentas se incrementa la hipótesis de longevidad futura, esto provocará que el valor actual de flujos de caja futuros aumente. No obstante, este aumento no se traslada directamente al pasivo de seguro, sino que, en la medida que existe el CSM, éste se reducirá en el mismo importe por el que ha aumentado el valor actual de los flujos de caja futuros. Por lo tanto, en este caso, el total pasivo asegurador no varía debido al incremento de la longevidad futura. Si bien, el pasivo se verá incrementado marginalmente debido a que, al tener un importe menor de CSM, su patrón de amortización variará en el supuesto de que la compensación de este CSM haya sido superior a su amortización prevista.

Modelo Simplificado

Para contratos de seguro de corta duración, que constituyen la mayoría de los contratos de no vida, un enfoque simplificado de primas no

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devengadas (conocido como Premium Allocation Approach o PAA) está permitido bajo ciertas circunstancias, pero no es obligatoria su adopción, debiéndose cumplir uno de los siguientes criterios: (i) que el periodo de cobertura sea de 1 año o inferior; o, (ii) que el resultado obtenido por la aplicación de este modelo constituya una aproximación razonable al resultado de la aplicación del Modelo General.

La aplicación de este modelo establece que, para el cálculo de los riesgos no incurridos, se utilice una periodificación del riesgo aún no consumido, lo que actualmente se denomina Provisión para Prima No Consumida, (PPNC) o Unearned Premium Reserve (UPR), siendo este tratamiento bastante similar al que actualmente se aplica con la política contable actual.

Para el cálculo de los riesgos incurridos se aplica el Modelo General o ‘Building Block Approach’, aunque sin incluir el CSM. El motivo de no incluirlo es que en la medida que el riesgo ya está incurrido el beneficio futuro ya se ha liberado estando reconocido implícitamente el CSM en la PPNC. Por tanto el cálculo es muy similar al que se realiza para los productos de No Vida bajo la aplicación de la normativa de Solvencia II, lo que implicará una adaptación menos compleja a la nueva norma.

Modelo Variable Fee Approach

Este modelo se utiliza para los productos con participación en beneficios directa sobre el rendimiento de los activos. En este caso, los productos para los que podría ser aplicable este método serían los Seguros con Participación en Beneficios financiera clásica.

Los criterios de elegibilidad del Variable Fee Approach son los siguientes: (i) el tomador participa en un conjunto claramente identificado de elementos subyacentes. En este sentido la identificación en el libro de inversiones de dichos activos se entiende suficiente para cumplir este criterio; (ii) el pago al tomador de una parte “sustancial” de los rendimientos de los elementos subyacentes; (iii) una parte “sustancial” de los cambios de los flujos de efectivo varía con el cambio en el valor razonable de los elementos subyacentes.

En este modelo, y al contrario que en el método general, el CSM se puede utilizar para mitigar los cambios tanto en hipótesis no económicas como en hipótesis económicas. Por lo tanto, respecto del Modelo General tiene la ventaja de mitigar las asimetrías entre activo y pasivo derivadas de los cambios o actualización de hipótesis.

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Además de los modelos de valoración para cuantificar los pasivos aseguradores, la nueva norma también incorpora otros aspectos de calado, entre otros, los siguientes: Cambio de hipótesis económicas (tasa de descuento)

La normativa IFRS 17 establece que el enfoque para determinar la tasa de descuento debe reflejar las características de los pasivos aseguradores.

Para su determinación se puede utilizar alguno de los siguientes enfoques: el primero, “de arriba hacia abajo” (top-down), comenzando con el rendimiento en la cartera de activos asignada (o una cartera de activos de referencia), aplicando deducciones por riesgo de crédito (tanto esperados como inesperados) y el riesgo de “no casamiento” (para ajustar por diferencias en el tiempo en el casamiento de los flujos de efectivo de activos y pasivos); o, un enfoque “ascendente” (bottom-up), comenzando con la curva libre de riesgo de referencia y agregando una prima de iliquidez.

Considerando que la normativa IFRS 17 permite que se pueda elegir un enfoque diferente para la determinación de la tasa de descuento en función de cada uno de los grupos de contratos, en la práctica existirán muchas tasas de descuento.

En relación a estos enfoques, es probable que las entidades apliquen un enfoque top-down para aquellos contratos de seguro que ofrezcan tipos garantizados obtenidos con los diferenciales de crédito, en particular para los productos de rentas vitalicias.

Asimismo, IFRS 17 requiere que el valor actual de flujos y el ajuste de riesgo del contrato se midan en base a la tasa actual y a la tasa del inicio del contrato (“locked-in”). Siendo el resultado de la diferencia entre el descuento al tipo de interés vigente y el tipo de interés inicial (“locked-in”) un cambio en el valor de los pasivos, siendo discrecional para los grupos registrar esta diferencia en el Patrimonio (OCI) o en la cuenta de resultados (PyG), dependiendo de la política contable que se establezca. No obstante, el CSM en el Modelo General siempre se valora con tasa “locked-in”, de inicio del contrato.

En este sentido, la opción de registrar esas diferencias de valoración de los pasivos contra Patrimonio (OCI) reduciría cierta volatilidad en el resultado de las aseguradoras, teniendo en cuenta que los activos financieros se miden a coste amortizado o a valor razonable a través de OCI una vez implantada la norma IFRS 9.

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A modo de ejemplo, si en el mismo producto de rentas disminuye la tasa de descuento, el pasivo aumentará debido a la diferencia entre el descuento al tipo de interés vigente y el tipo de interés inicial (“lockedin”). En la medida en la que la disminución en la tasa de descuento de mercado afecte también al valor actual de los activos, incrementándolo, y por lo tanto generando plusvalías no realizadas en el activo, se mitigará la asimetría entre el aumento en el valor del pasivo y el aumento en el valor de mercado del activo. Si la entidad elige la opción OCI, esta posible asimetría afectará al patrimonio (OCI) y no a la cuenta de resultados (PyG). Por lo tanto, la asimetría contable, podríamos decir “artificial”, utilizada en GAAP locales o en IFRS 4 (“shadow accounting”) desaparece en IFRS 17, y se sustituye por una auténtica valoración económica del pasivo y del activo.

Nivel de agregación

El nivel de agregación es uno de los desafíos de IFRS 17 debido a su coste operativo y al desglose de la información en la memoria. La norma IFRS 17 requiere que la información se disponga a nivel de grupos de contratos, que son carteras de contratos de seguro (grupos de contratos con riesgos similares gestionados de forma conjunta), y clasificados según su rentabilidad esperada al inicio (oneroso/rentable/en el límite), y en función del momento en que se emitieron (cada grupo cubre no más de un año de nuevo negocio, es decir en un grupo no pueden existir contratos cuya fecha de emisión diste más de un año). Puntualmente, para algunos productos que sean sensibles a condiciones de mercado y con precios revisados periódicamente, las aseguradoras podrían seleccionar un nivel inferior de agrupación (por ejemplo, trimestral o mensual) para evitar el reconocimiento de contratos onerosos.

Aunque la norma IFRS 17 requiere que, para la presentación y la valoración, la información se disponga a nivel de grupos de contratos de seguro, en su reunión del pasado 13 de diciembre de 2018, el IASB tomó la decisión de proponer una ligera modificación a la norma, para que el nivel requerido de cara a la presentación en el balance sea la cartera de contratos de seguro (grupos de contratos con riesgos similares gestionados de forma conjunta), y no al nivel de grupo de contratos3. El IASB 3 PwC - In transition INT2018-07: IASB agrees to propose limited changes to balance sheet presentation of insurance contract assets and liabilities.

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dejó claro que esta modificación sería sólo para la presentación en el balance, y no para el reconocimiento y valoración, cuyo nivel sigue siendo el grupo de contratos.

Reaseguro

En IFRS 17 la medición de los contratos de reaseguro aceptado es similar a los contratos de seguro directo.

Sin embargo, los importes relacionados con los contratos de reaseguro cedido se valoran por separado de los contratos de seguro directo, existiendo requisitos específicos para estos, como por ejemplo que el enfoque Variable Fee Approach no está permitido (independientemente de si los contratos de seguro subyacentes pueden aplicar el enfoque).

En IFRS 17, tanto la ganancia neta en el origen del contrato (es decir, el CSM) como la pérdida neta en el origen del contrato (sería un CSM “negativo”, es decir un activo) se difiere para los contratos de reaseguro cedido mediante el CSM, mientras en los contratos de seguro directo, solo la ganancia neta en origen se difiere mediante el CSM, y la pérdida neta en origen (Componente de Pérdida) se reconoce inmediatamente en pérdidas y ganancias. Como consecuencia, la exposición neta “económica” entre las posiciones bruta y reasegurada puede no reflejarse plenamente en IFRS 17 en el primer día.

En IFRS 17 el contrato de reaseguro cedido tiene su propio límite del contrato, los flujos de reaseguro cedido habrá que estimarlos en función de su propio límite de contrato, que a veces puede incluir flujos que para el seguro directo es nuevo negocio, mientras que para el reaseguro cedido forman parte del límite del contrato.

En IFRS 17, el riesgo de incumplimiento del reasegurador debe incluirse en la medición de los flujos de efectivo de cumplimiento por parte del emisor del contrato de reaseguro, incluido el efecto del colateral y pérdidas por disputas.

Aunque lo habitual será que se aplique el enfoque simplificado PAA para el reaseguro cedido, algunos contratos de reaseguro podrían no ser elegibles para este enfoque simplificado, mientras que los contratos de seguro directo podrían ser elegibles debido a los diferentes períodos de cobertura.

Transición

La norma IFRS 17 requiere una aplicación completa del negocio en

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vigor en el momento de su implementación, como si siempre se hubiera aplicado la norma IFRS 17, lo que se denomina el método de transición retrospectivo completo.

La aplicación retrospectiva de la norma busca identificar y cuantificar el Margen de Servicio Contractual (CSM) a fecha de transición, siendo obligatoria su aplicación a menos que las compañías puedan demostrar que no es viable su implementación. En ese caso, si el método retrospectivo completo es impracticable, se aplicaría el método retrospectivo modificado, cuyo objetivo es obtener mediante aproximaciones un resultado lo más cerca posible del enfoque retrospectivo completo.

Si el enfoque retrospectivo modificado también es impracticable, se utilizaría el enfoque de transición de valor razonable mediante la comparación de los ‘fulfillment cash-flows’ con el ‘Valor razonable’ del pasivo de acuerdo a la norma IFRS 13, Medición del Valor Razonable.

En la práctica, el uso de diferentes enfoques para la transición podría generar resultados significativamente diferentes que pueden hacer variar el beneficio reconocido en períodos futuros para los contratos vigentes durante la transición.

Así la ventaja del enfoque de transición retrospectivo completo es que éste proporciona un análisis detallado de los movimientos en el CSM desde el reconocimiento inicial del contrato, sin embargo, implica un mayor volumen de cálculos que los otros métodos y requiere de un nivel de información histórica muy amplio.

En el método de transición retrospectivo modificado, la principal ventaja es que permite realizar una serie de simplificaciones en la estimación de flujos de caja, el ajuste del riesgo y el tipo de interés de descuento a fecha de reconocimiento inicial. El inconveniente, en este enfoque, es que el nivel de información requerida, aun habiendo simplificaciones, puede llegar a ser difícilmente obtenible.

A priori ambos enfoques retrospectivos (completo y modificado), maximizan la cuantía del CSM para productos de vida a largo plazo con tipos garantizados altos, por tanto, a fecha de transición reducirían los Fondos Propios obteniendo una cuenta de resultados futura más positiva.

La ventaja del enfoque de transición de ‘Valor razonable’ es que el nivel de esfuerzo de cuantificación y de obtención de información es más reducido en comparación con los otros dos enfoques, debido a las simplificaciones realizadas en el cálculo. La desventaja es que la obtención del valor razonable del pasivo de acuerdo a la norma contable IFRS 13 requiere de un elevado juicio experto. A priori éste enfoque maximiza el

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CSM para los productos que no sean de vida a largo plazo con tipos garantizados altos.

Dependiendo de la estrategia que se defina en la entidad con el fin de obtener un mayor nivel de CSM o de Fondos Propios, los diferentes impactos financieros que podrían derivar de usar uno u otro método de transición, sin duda serán un aspecto a considerar, teniendo en cuenta que los métodos son jerárquicos siempre que no sean impracticables.

Desgloses

A nivel de presentación de la cuenta de resultados, el impacto más relevante es que el concepto de prima como ingreso desaparece, la amortización del CSM va a ser el elemento clave del resultado técnico de la cuenta de resultados, junto con la desviación de la siniestralidad y gastos reales frente a los esperados del ejercicio.

Adicionalmente, el resultado financiero, calculado como diferencia entre rentabilidad de las inversiones (ingreso) y el efecto de la tasa de descuento sobre los pasivos (gasto), también se desglosará explícitamente en la cuenta de resultados.

En relación a los desgloses de información, IFRS 17 requiere un mayor nivel de desglose en los siguientes marcos: reconciliaciones sobre los diferentes componentes del pasivo de seguro (Valor actual de flujos futuros de caja, Ajuste de Riesgo y Margen de Servicio Contractual), impacto del nuevo negocio en flujos de caja futuros de entrada y salida, ajuste del riesgo y CSM. Adicionalmente, con respecto al CSM también son requeridos ciertos aspectos o bien cuantitativos como desglose de su cuantía y plazo de reconocimiento en resultados o bien desglose cualitativo en relación con la liberación esperada del CSM. Por último, también se requiere una justificación de los modelos de valoración, metodologías e hipótesis aplicadas, desglose de curvas de descuento utilizadas, análisis y descripción de los riesgos que soporta la entidad, nivel de confianza para la medición del ajuste del riesgo e hipótesis y metodologías utilizadas en la transición.

El nivel de agregación que incluye la norma para realizar los desgloses en memoria del balance y cuenta de resultados, si bien no está definido debe cumplir el principio de transparencia, situando éste, a modo de ejemplo, en los siguientes niveles: línea de producto, área geográfica y segmento de reporting, según lo definido en la norma de Segmentos Operativos, IFRS 8.

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En general, los principios de IFRS 17 son continuistas con las tendencias actuales, tanto desde el punto de vista ya mencionado de la transparencia como de las notas de exposiciones de riesgos. No obstante, se añade un importante componente de complejidad a la hora de reflejar conciliaciones.

4. Retos y visión estratégica en la implantación de la norma

Los efectos contables derivados de la aplicación de este nuevo marco contable y de cómo dichos efectos puedan ser interpretados por los distintos grupos de interés, está suponiendo que los proyectos de adaptación tengan no sólo a las direcciones técnicas y operativas involucradas, debido a la complejidad de los cálculos, presentación y la disminución de los tiempos de reporting sino que además está suponiendo un análisis más estratégico de las consecuencias directas e indirectas de las decisiones de adaptación al nuevo marco contable de seguros.

Diseño de productos

La tasa de descuento calculada aplicando los criterios establecidos en IFRS 17 va a ser uno de los factores clave que va a influir en el diseño futuro de los productos de vida ahorro. Previsiblemente, las tasas de descuento en IFRS 17 podrían ser algo inferiores a las actualmente utilizadas en GAAP locales o en IFRS 4. Un potencial efecto en los negocios de vida, podría ser una nueva definición y lanzamiento de productos de ahorro con tipos garantizados a largo plazo más bajos, pero con una mayor participación en beneficios futura.

Adicionalmente, para esta misma tipologia de productos, en la medida que la asimetría contable utilizada en GAAP locales o en IFRS 4 desaparece en IFRS 17, otro efecto colateral en el diseño de productos podría ser la vinculación de la participación en beneficios a la rentabilidad de la cartera de activos, condición necesaria para poder aprovechar las ventajas del Modelo ‘Variable Fee Approach’ y así mitigar las asimetrías entre activo y pasivo.

El nivel de agregación en IFRS 17 puede ser otro factor que influya en el diseño de productos, principalmente porque hay que separar los contratos rentables de los no rentables. Un potencial efecto podría ser la agrupación de coberturas, por ejemplo, las áreas técnicas pueden proponer vender coberturas adicionales para los productos onerosos, o bien en

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el diseño de productos multiriesgo (por ejemplo, dos productos que se vendían por separado y uno de ellos era potencialmente oneroso, venderlos de forma conjunta en un mismo producto).

Organización interna

IFRS 17 va a requerir definir el nuevo papel de las áreas actuariales y financieras, en concreto hasta dónde se van a extender sus respectivas competencias y tareas a realizar, y dónde van a empezar las de las áreas contables. Se deberán identificar acciones a implementar de cara a acercar y/o coordinar las funciones de contabilidad, control, actuarial, de riesgo y gestión de inversiones, con el objetivo de asegurar la calidad de la información financiera y optimizar los procesos.

Se deberán definir nuevos procesos y revisar los procesos implicados buscando su optimización, mediante la automatización e integración de los sistemas de información, para cumplir con las obligaciones de IFRS 17 en el calendario de cierre contable, y garantizando un entorno de control adecuado y robusto. Siendo, en este sentido, recomendable revisar las posibles sinergias y lecciones aprendidas en la implantación de Solvencia II. Por otro lado, se deberá liderar y guiar el cambio hacia IFRS 17, diseñando y potenciando una comunicación y formación interna adecuada a todos los niveles, así como externa, fundamentalmente con todos los grupos de interés y especialmente con accionistas e inversores.

Sistemas de información

La complejidad de la nueva norma contable, las nuevas exigencias de actualización de hipótesis en cada fecha de reporte contable, sin duda deriva en el proceso de reflexión sobre cuál es el enfoque más adecuado para acometer el proyecto de implantación de IFRS 17. Este proceso es una oportunidad para renovar los sistemas aprovechando otros procesos de transformación que se estén acometiendo en los grupos aseguradores como eficiencia y digitalización, de forma que permitan posicionar al grupo de forma diferencial frente a otros grupos del sector.

Por un lado, IFRS 17 va a requerir evaluar la distancia existente para adaptar los sistemas actuariales a los nuevos requisitos establecidos en la nueva normativa. Adicionalmente se requerirá establecer las funcionalidades que cada sistema implicado va a asumir en la nueva arquitectura,

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especialmente en lo relativo a definición del límite y la conexión entre la herramienta actuarial y el subledger contable.

Otro reto de la arquitectura de sistemas ligado a IFRS 17, será definir la solución para el requerimiento de gestión y almacenamiento masivo de datos, en el que se almacenen hipótesis, datos reales, cálculos intermedios actuariales, cálculos finales, etcétera.

Gobierno, gestión de riesgos y control interno

Por último, es necesario un replanteamiento del gobierno y los controles de los procesos afectados, con diferentes aspectos clave a considerar. Los procesos se adaptarán a la nueva realidad de organización interna, pero considerando los riesgos y controles necesarios para asegurar un procedimiento contable adaptado al nuevo marco normativo y a las exigencias de los mercados.

En este sentido, no podemos obviar la necesaria supervisión que, desde las entidades y grupos, además de las direcciones financieras deberán asumir las direcciones de riesgos y control, así como de auditoria interna, sobre el nuevo proceso de reporte. De tal forma que se tendrán que establecer todos los mecanismos necesarios para que la información financiera a supervisar por las Comisiones de Auditoría, sea entendible, comparable y exacta.

Con este objetivo, será preciso definir y establecer nuevos KPI´s que ilustren los efectos e impactos de las nuevas decisiones sobre los siguientes aspectos: modelos de valoración adoptados por las entidades, métodos de transición con una explicación detallada de los principales impactos y especialmente en relación al margen de servicio contractual, actualización de hipótesis, agrupación de garantías y/o productos.

También será necesario actualizar la descripción del procedimiento contable a nivel de cada entidad o grupo, considerando las distintas opciones en función de tipología de productos, disponibilidad de datos y sistemas, fundamentalmente. Por ejemplo, el proceso de establecimiento y cambio de hipótesis y su actualización formará parte sustancial del flujo de actividades.

Y, adicionalmente, se deberá actualizar la matriz de riesgos y controles con nuevos riesgos asociados, identificando controles ineficientes bajo el nuevo estándar, y redefinir los roles y responsabilidades, mediante el correcto dimensionamiento de recursos y de personal clave.

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5. Aspectos de debate

Algunas cuestiones que están siendo de especial debate en la industria en relación a la aplicación de IFRS 17 se describen a continuación.

Productos de ahorro y tasa de descuento

La tasa de descuento es especialmente relevante respecto al tratamiento de los contratos de seguro que ofrezcan tipos garantizados obtenidos con los diferenciales de crédito, en particular seguros de ahorro a largo plazo y rentas vitalicias.

Para estos productos (en España estos contratos de ahorro se regulan en la Disposición Transitoria 2ª e inmunizados de acuerdo al art. 33.2 del Real Decreto 2486/1998, de 20 de noviembre, por el que se aprueba el Reglamento de Ordenación y Supervisión de los Seguros Privados), es probable que se aplique un enfoque top-down, en el caso de productos inmunizados cercano a la matching adjustment de Solvencia II. La matching adjustment es un método de ajuste de la curva de descuento en Solvencia II por la cual, partiendo del tipo de interés de la cartera de activos calculado por cada entidad, e incluyendo un ajuste por riesgo de crédito en función de la duración, el rating y la clase de activos, se obtiene un diferencial (matching adjustment) entre ese tipo de interés de la cartera calculado neto de riesgo de crédito y el tipo de interés del pasivo obtenido con la curva libre de riesgo. La matching adjustment sólo se puede utilizar previa autorización por la Dirección General de Seguros y Fondos de Pensiones. Podría surgir una asimetría entre el rendimiento de los activos y el interés acreditado para el Negocio de Ahorro bajo el modelo general (BBA).

En caso de que el interés garantizado sea superior al tipo de interés utilizado para descontar los pasivos de seguros, un producto puede llegar a ser oneroso, incluso aunque los rendimientos de las inversiones sean superiores. El margen financiero surgirá año a año.

En España, bajo IFRS 4, se utiliza la provisión por asimetría contable (“shadow accounting”) en ciertos casos de pólizas con participación en beneficios, inmunizadas y unit linked. Surge la pregunta sobre el tratamiento de las provisiones por asimetrías (existentes en IFRS 4) en la transición de IFRS 17. En la fecha de transición, la provisión y el pasivo por asimetrías han de ser dadas de baja del balance y se debe reconocer el nuevo pasivo de seguros con la tasa de descuento de mercado que

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implícitamente incluye la asimetría, por lo que los dos pasivos no tienen por qué ser diferentes.

Segmentación

Una de las preocupaciones en el sector seguros debido a su coste operativo y al desglose de información en la memoria es la segmentación de los grupos de contratos con riesgos similares gestionados de forma conjunta, también según su rentabilidad esperada al inicio (oneroso/rentable/en el límite) y por último por cohortes anuales (en un grupo no pueden existir contratos cuya fecha de emisión diste más de un año).

Las cohortes anuales requieren almacenamiento de datos y desarrollo del modelo adicionales, y el sector Seguros en España y en toda Europa, se está planteando su utilidad, en particular para No Vida.

Por otro lado, en España, en los productos No Vida Autos, todas las coberturas (responsabilidad civil, daños propios, etc.), se venden en la misma póliza. A veces, los contratos que tienen todas las coberturas, financian los contratos básicos (ej. Responsabilidad civil y lunas). Si se separan en grupos diferentes, podría tener implicaciones si surgen contratos onerosos.

Amortización del CSM

Como se ha mencionado anteriormente, el CSM se puede decir que es el “corazón” de la norma IFRS 17 y su amortización va a ser la clave para la periodificación del ingreso y por tanto el reconocimiento del beneficio. Por otro lado, el CSM va a servir para amortiguar el impacto de determinados cambios en hipótesis que puedan generar un efecto negativo.

Aplicando la nueva normativa, la amortización del CSM se determina identificando las unidades de cobertura en el grupo de contratos. El número de unidades de cobertura en un grupo es la cantidad de cobertura proporcionada por los contratos en el grupo. La métrica a utilizar para calcular las unidades de cobertura (suma asegurada, prestaciones, valor actual de flujos…), podría variar dependiendo del producto, y la norma IFRS 17 no la especifica.

En aras de asegurar la comparabilidad, sería conveniente disponer de referencias o ciertas pautas para que, en un mismo producto vendido por diferentes entidades, la métrica utilizada para calcular las unidades de

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cobertura (suma asegurada, prestaciones, valor actual de flujos…), sea la misma para las distintas entidades.

La segmentación es, junto con la amortización del CSM, uno de los aspectos relevantes que afectarán a la comparabilidad.

Riesgo significativo de seguro y componente de inversión

IFRS 17 define el riesgo de seguro como el riesgo distinto del riesgo financiero, transferido del titular de un contrato al emisor, pero no existe en la norma una referencia cuantitativa sobre cuándo se considera significativo.

La referencia en España para determinar si el riesgo es significativo es la Ley 50/1980, de 8 de octubre, de Contrato de seguro, última modificación 15 de julio de 2015 y la anterior norma IFRS 4.

La medición del riesgo significativo de seguro y del componente de inversión no separable, es uno de los retos en IFRS 17, puesto que el componente de inversión no se refleja directamente en la cuenta de resultados, sino que forma parte del CSM. Equivalencia entre los modelos de valoración PAA y BBA

En IFRS 17, el modelo simplificado PAA se puede utilizar directamente si el periodo de cobertura es un año o inferior. Si el periodo de cobertura es superior a un año, la norma también permite utilizarlo si se demuestra que los resultados que se obtienen de utilizar el PAA son similares a utilizar el BBA. En el sector Seguros tanto en España como en Europa, se está intentando demostrar que en productos de No Vida de duración 3-5 años, puede existir equivalencia en resultados entre utilizar PAA o BBA. El cambio de hipótesis que afecta al CSM va a ser un factor clave para que ambas metodologías sean similares.

En seguros a más largo plazo, por ejemplo, el seguro decenal de edificios en España y Francia, es más difícil demostrar su equivalencia, y por tanto adoptar el modelo de valoración PAA.

Definición de “primas recibidas” en el modelo de valoración PAA

Otro aspecto a considerar es la sustitución de la provisión para prima no consumida, es decir del riesgo de las primas que todavía no

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se ha devengado por el método PAA contemplado en la norma IFRS 17, es el concepto de prima que se considera para el cálculo. En la norma IFRS 17, se utiliza el concepto de “prima recibida”, que, si se entiende literalmente, implicaría cambiar el concepto de prima actual asociado con el período de cobertura de seguro o prima a recibir (prima por cobrar).

Actualmente, existe una gran controversia con respecto a este punto, que generalmente es rechazado por el sector; de hecho, algunas Entidades se están apartando de la interpretación estricta del estándar y tratan las cuentas por cobrar como una partida financiera según la norma IFRS 9, en lugar de la norma IFRS 17.

Gastos de adquisición diferidos

Los gastos de adquisición diferidos son parte de los flujos de efectivo proyectados en el modelo general y, por lo tanto, de la medición de los pasivos de seguros. No hay reconocimiento de un activo separado para los gastos de adquisición. El horizonte temporal de estos gastos se ajusta así al de los contratos de seguro que los originaron. Por lo tanto, no es posible relacionar los gastos de adquisición de contratos cuya vida excede la duración del límite del contrato. Esto representará un problema para aquellos pagos que se realizan considerando el término económico del contrato, que normalmente incluye períodos sucesivos de renovación de los mismos. Por ejemplo, en un contrato de seguro de vida riesgo anual renovable, en el que el contrato se renueva automáticamente salvo que una de las partes exprese lo contrario, el límite de la cobertura del contrato sería un año y se utilizaría para determinar qué flujos de efectivo se deben considerar en la medición del pasivo del contrato de seguro, incluidos los gastos de adquisición. Normalmente los gastos de adquisición de pólizas nuevas suelen ser elevados, porque tienen en cuenta la probabilidad de renovación durante varios años, pero, para el cálculo del pasivo, no se llegarían a amortizar al proyectar solamente un año de flujos futuros, sin incluir estas renovaciones probables. El presidente de The European Financial Reporting Advisory Group, (EFRAG), Hans Hoogervorst, comité de carácter técnico que asesora a la Comisión Europea en el y participa en los procesos de consultas públicas de otros organismos, por ejemplo, del IASB, ha remitido al IASB un escrito señalando varios puntos que, en su opinión, deberían evaluarse antes de la entrada en vigor de la norma IFRS 17, siendo uno de ellos los gastos

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de adquisición diferidos4. Así en su reunión del pasado 23 de enero de 2019, el IASB ha decidido modificar ligeramente la norma para tener en consideración esta problemática de asignación de los gastos de adquisición diferidos.5 Transición

Los métodos de transición retrospectiva completa, retrospectiva modificada y valor razonable son jerárquicos, por lo que para aplicar cualquiera de las simplificaciones, debe justificarse que el enfoque jerárquico anterior no se pudo aplicar debido a la falta de información disponible. Los métodos retrospectivos son mucho más complejos que el valor razonable, por lo que el sector de seguros está tratando de defender el uso del método del valor razonable por sus ventajas operativas para ciertos productos. Sin embargo, para productos de ahorro con altas tasas garantizadas, el sector de seguros a nivel internacional está tratando de defender el uso de algún método retrospectivo modificado, que permite calcular el CSM según el tipo de origen de la política. El grado de alivio ofrecido por el enfoque retrospectivo modificado y los desafíos de la transición es otro de los temas señalados por el presidente de EFRAG al IASB, señalando que, en su opinión, se debe evaluar antes de poner en vigencia la norma IFRS 17, criterio que el IASB ha tenido en consideración.6

Reaseguro

Según se ha explicado, en IFRS 17 va a existir una valoración independiente del seguro directo respecto del reaseguro cedido. Esto va a provocar asimetrías, principalmente porque tanto la ganancia en el origen del contrato (es decir, el CSM) como la pérdida neta en el origen del contrato (sería un CSM “negativo”, es decir es un activo) se difiere para los contratos de reaseguro cedido mediante el CSM, mientras que para los contratos de seguro directo, solo la ganancia neta en origen se difiere EFRAG – IFRS 17 Insurance Contracts: Issues raised by constituents [Septiembre 2018].

PwC Press Releases - PwC comments on IASB proposed further amendments to IFRS17 [23 de Enero 2019].

6 IASB – IFRS 17 Concerns and implementation challenges [Octubre 2018].

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mediante el CSM, y la pérdida en origen (Componente de Pérdida) se reconoce inmediatamente en pérdidas y ganancias. En la reunión del 23 de enero de 2019 ya mencionada, el IASB también ha decidido modificar ligeramente la norma para tener en consideración esta problemática del reaseguro.7 No obstante, la diferencia en los límites del contrato en seguro directo y reaseguro cedido va a generar asimetrías en IFRS 17.

Tributación

Otro aspecto relevante en el sector asegurador, tanto en España como a nivel europeo, va a ser la tributación del impuesto de sociedades una vez se haya traspuesto la norma IFRS 17 en España al Plan Contable de Entidades Aseguradoras.

Será el último paso en el que Tributos a nivel de cada país, defina las bases imponibles para asegurar la correcta tributación, una vez se han producido los impactos después de la transición, para que no haya dobles imposiciones o beneficios que no tributen.

6. Conclusión

La norma internacional IFRS 17 nacida con el objetivo de cubrir las necesidades de información más relevantes de los usuarios de información financiera, supone cambios muy significativos más allá de los impactos contables y mayores desgloses de información. Estos afectarán a los sistemas de información, a la organización de los grupos aseguradores, a los modelos de reporting, a la estrategia comercial, a la definición de los sistemas de control interno, y en definitiva, al governance de las entidades y grupos.

Desde el punto de vista de la gestión, los principales puntos a destacar en el proceso de adopción de la norma serán: – Necesidad de actualizacion y/o sustitución de los sistemas de información que posibiliten la cuantificación, almacenamiento de datos históricos y reporting con hipótesis actualizadas 7 PwC Press Releases - PwC comments on IASB proposed further amendments to IFRS17 [23 de Enero 2019].

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– Posible redefinición del proceso de diseño de productos considerando las distintas opciones contables, agrupación de productos y estrategias de inversión – Nuevo proceso de planificación y definición de presupuestos alineada con los requerimientos de información del nuevo estándar, con el método de transición seleccionado, con los modelos de valoración de cálculos de provisiones adoptados para cada producto y con los criterios de amortización de CSM, entre otros – Nueva definición de indicadores claves de rendimiento que faciliten el entendimiento de los cambios y que impulsen un ejercicio de transparencia para evaluar la consistencia de los resultados – Revisión del marco de control interno adaptado a los nuevos procesos de cálculo y de generación de la información financiera, y – Por último, será necesaria una adecuada definición de nuevos KPI´s que permitan analizar y medir la evolución de los negocios afectados En este sentido, tanto la experiencia de los grandes grupos aseguradores, como de las firmas de servicios profesionales de auditoría y consultoría, cifran un periodo de adaptación completo a esta nueva normativa de alrededor de tres años. Y ello, sin considerar, que los aspectos de debate mencionados –algunos de ellos pendientes de concluirse de forma definitiva-, todavía podrían incidir en algunas decisiones de los equipos directivos y administradores que están dirigiendo y supervisando la implantación de esta norma.

Como conclusión final, en nuestra opinión la norma IFRS 17 traerá consigo una serie de ventajas y, por otro lado, desventajas, tanto para las entidades como para los usuarios de la información.

Las desventajas de la norma IFRS 17 estarán relacionadas con una mayor variabilidad del balance y volatilidad de la cuenta de pérdidas y ganancias (aunque el CSM y las opciones de clasificación de las inversiones bajo IFRS 9 pueden mitigar posibles variaciones), un incremento de la complejidad de la cuantificación de la valoración de las provisiones de pasivos por contratos de seguros, del criterio experto para determinar las mismas, y por último un incremento de la dificultad de presentación de los desgloses requeridos en el nuevo marco contable.

No obstante, estas desventajas potenciales, serán más que compensadas con las posibles ventajas que, en nuestra opinión, traerá consigo la norma IFRS 17.

Estas ventajas deberán estar relacionadas con la aplicación del enfoque de valor razonable o de mercado en la medición de los pasivos de

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seguros más alineado con la norma de instrumentos financieros, IFRS 9, con un incremento en la comparabilidad de los estados contables, con ciertas similitudes con Solvencia II, y finalmente con un aumento en la transparencia y desglose de información al mercado.

Toda esa transformación y las opciones elegidas por cada grupo en la adaptación a la nueva norma de contratos de seguros, necesariamente tiene que ser explicada y entendida por los inversores y analistas antes de la fecha efectiva de implantación, lo que permitirá presentar a los mercados la mejor adopción para la entidad y grupo, y poner en valor las ventajas del nuevo marco normativo de IFRS 17.

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boletin de estudios economicos Vol. lXXiV - n.º 226 - Abril 2019 (Páginas 191-221)

VALOR ACTUALIZADO PENALIZADO: PENALIZACIÓN LINEAL POR TRAMOS

PENALIZED PRESENT VALUE: LINEAR PENALIZATION

BY SECTIONS Javier santibáñez Fernando Gómez-bezares José Antonio madariaga

Profesores del departamento de Finanzas de deusto business school RESUMEN

en entornos reales de riesgo, la valoración de empresas y proyectos con la técnica de descuento de flujos de caja (la más adecuada desde un punto de vista teórico) exige penalizar los flujos de fondos esperados en función del riesgo que debe asumirse para obtenerlos. Así, a la dificultad que supone calcular el impacto previsto del proyecto en la tesorería de la empresa, se añade la de estimar la prima de riesgo (necesaria para aplicar el criterio conocido como “ajuste del tipo de descuento”) o los coeficientes con los que corregimos los flujos esperados para convertirlos en sus “equivalentes ciertos” (equivalente de certeza).

Frente a los dos criterios clásicos mencionados, cabe la posibilidad de penalizar directamente el Valor actualizado neto (VAn) esperado en función de su riesgo. en trabajos previos hemos defendido la penalización lineal por las ventajas que supone en lo relativo a la estimación del parámetro de penalización. sin embargo, el planteamiento tiene el problema de asumir rectas en lugar de curvas de indiferencia (cuando desde un punto de vista teórico es más razonable considerar esta última posibilidad). en este artículo tratamos de aprovechar las ventajas de la penalización lineal superando el problema teórico apuntado; y se propone para ello un sistema de penalización lineal por tramos, aportando un sencillo algoritmo que permite una fácil implementación en la realidad empresarial.

Palabras clave: Valor, riesgo, prima de riesgo, penalización lineal, valor actualizado penalizado (VAP).

SUMMARY

Valuation of companies and projects with the discounted cash-flow technique in risky environments requires the penalization of the expected free cash-flows so as to take into account the risk of the investment. Generally accepted methods for doing so are the “discount rate adjustment” and the “certainty equivalent”; both methods imply the calculation of new parameters (in addition to the expected free cash-flows), which are not easy to work out.

An alternative to the former procedures is what we call the “Penalized Present Value” (PPV). this method proposes to penalize the expected net Present Value (nPV) with the

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JAVier sAntibáñez, FernAndo Gómez-bezAres y José Antonio mAdAriAGA

risk involved (measured with the standard deviation). in former works we have shown our preference for the linear penalization because it makes it easier the estimation of the penalization parameter. However, the procedure assumes the existence of “indifference straight lines” instead of the more accurate “indifference curves”. this paper shows that it is possible to maintain the advantages of the linear penalization process while overcoming its problems. different linear penalization is assumed for different levels of risk, and a simple algorithm is proposed so as to make it easy to implement the method in the daily activity of a company.

Key words: Value, risk, risk premium, linear penalization, penalized present value (PPV).

1. Introducción

la valoración es una actividad intrínsecamente ligada a la toma de decisiones: decidir supone siempre elegir; y para elegir entre varias alternativas, no hay más remedio que valorar. en el ámbito financiero es generalmente aceptado que el objetivo financiero de la empresa, el que debe guiar nuestras decisiones, es maximizar su valor en el mercado1 (lo que hace imposible una mayor ligazón entre los conceptos “decisión” y “valoración”). y también lo es que la mejor técnica de valoración es la que se conoce con el nombre de “valoración por descuento de flujos de caja”.

A la hora de analizar el interés de una inversión, el criterio más sólido desde un punto de vista teórico es el conocido como VAn (Valor actualizado neto; véase Gómez-bezares, madariaga y santibáñez, 1995). el criterio compara lo que el proyecto vale (aplicando la técnica del descuento de flujos de caja) con lo que cuesta adquirirlo. de hecho, es el que mejor contribuye al objetivo financiero, ya que en último término, el VAn puede interpretarse como el valor creado por el proyecto en cuestión. dos son los elementos cuyo comportamiento debe estimarse para aplicar el procedimiento descrito: – el impacto en caja que provocará el proyecto (que debe entenderse en términos incrementales y con independencia de cómo vaya a financiarse). es lo que se conoce como “perfil de fondos” del proyecto de inversión.

– la rentabilidad a exigir al proyecto. es lo que se utiliza como tasa de descuento aplicable a los flujos esperados, y que debe entenderse como un “coste de oportunidad” (rendimiento de la mejor alterna1

Véase brealey, myers y Allen (2007) o Gómez-bezares (2012), entre muchos otros.

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tiva de condiciones similares a la que hay renunciar para invertir en el proyecto). en ambiente de certeza, el perfil de fondos se entiende perfectamente conocido. y el tipo de descuento aplicable coincidiría con la rentabilidad “segura” (que suele identificarse con el rendimiento de la renta fija del estado). en ambientes reales de riesgo, el perfil de fondos no es conocido con seguridad, aunque se supone que el analista es capaz de estimar los escenarios posibles y de asignarles probabilidades. ello significa que no se conocen los valores concretos que tomarán los flujos de fondos asociados al proyecto, pero sí las distribuciones de probabilidad de todos ellos, así como las relaciones existentes entre los distintos flujos. es también generalmente aceptado en teoría financiera que los individuos nos comportamos como “enemigos del riesgo” (puede verse una justificación sencilla en Gómez-bezares, 2012, cap. 6). esta hipótesis se deriva directamente de la aceptación de que la utilidad marginal (incremento de satisfacción que generan aumentos sucesivos de riqueza) es positiva pero decreciente; y significa que los individuos sólo asumirán riesgos si esperan un premio por hacerlo. en estas condiciones, el individuo preferirá, a igualdad de resultado esperado, aquella decisión que le reporte un menor riesgo; y a igualdad de riesgo, aquella decisión que lleve aparejado un resultado esperado superior. en otras palabras, si los individuos se comportan con aversión al riesgo, no cabe comparar el interés de distintas alternativas de inversión considerando sólo el resultado esperado, sino que debe considerarse también de alguna forma la variabilidad asociada a dicho resultado. una posibilidad de tener en cuenta lo anterior consiste en comparar las distintas alternativas disponibles en función de su utilidad, seleccionando aquella que maximice la utilidad esperada. Pero el planteamiento resulta poco operativo, ya que exigiría conocer la curva de utilidad de los aportantes de fondos (además de que, obviamente, precisa que la utilidad sea “cardinal”, es decir, medible). un planteamiento menos exigente que el anterior es el propuesto por los ordinalistas, que defienden que no es necesario medir la satisfacción, sino que basta con que el individuo sea capaz de establecer un orden de preferencias completo y consistente (es decir, que no resulta imprescindible que el individuo sea capaz de valorar “cuánto de contento está” en cada situación, basta con que sea capaz de indicar “qué prefiere”, aunque no sepa decir “por cuánto”): este es el razonamiento que está en la base de la teoría de cartera de markowitz (1952 y 1959) y en los modelos que

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se han construido sobre la base de la misma (cAPm y sus continuadores2). el planteamiento exigiría en este caso representar en un mapa µ-σ (resultado esperado – riesgo asumido) el comportamiento de los proyectos entre los que hubiera que elegir (caracterizados por los dos parámetros indicados), así como las llamadas “curvas de indiferencia” (que recogen los pares de valores de promedio y riesgo indiferentes para el individuo; supuesto enemigos del riesgo, se trata de curvas crecientes en el mapa µ-σ; y lógicamente, curvas más alejadas del origen de coordenadas están asociadas a niveles superiores de utilidad, al suponer más resultado esperado para el mismo riesgo, o menos riesgo para el mismo resultado esperado). y sobre la base de lo anterior, se trataría de seleccionar aquel proyecto o combinación de proyectos que permitiera alcanzar un mayor nivel de utilidad (aquel que permitiera situarse en la curva de indiferencia más alejada posible del origen de coordenadas). en principio, los planteamientos que centran el análisis en el llamado mapa “µ-σ” (de VAn) presuponen que el comportamiento del VAn queda perfectamente definido con estos dos parámetros; lo que estaría plenamente justificado cuando pueda aceptarse la normalidad de la distribución del VAn (aunque la aceptación de dicha hipótesis tampoco resulta imprescindible). sobre la base de la hipótesis de aversión al riesgo, dos son las aproximaciones clásicas al tratamiento del riesgo en la decisión de inversión: – Ajuste del tipo de descuento. Propone descontar los flujos esperados del proyecto a un tipo ajustado, que se calcula sumando una prima de riesgo al tipo de interés sin riesgo.

– equivalente de certeza. Propone convertir los flujos de fondos esperados en los “equivalentes ciertos” (entendidos como las cantidades seguras que reportarían la misma satisfacción que las esperadas sujetas a riesgo), y descontarlos al tipo de interés sin riesgo. en ambos casos se busca penalizar el interés de los proyectos en función de su riesgo; y también en ambos está implícita la estimación de el/los parámetro/s en los que el decisor expresa su aversión al riesgo: la prima de riesgo (en el caso del ajuste del tipo de descuento); y los coeficientes con los que se corrigen los flujos esperados (en el equivalente de certeza). Así pues, a la dificultad de estimar el impacto del proyecto en 2 trabajos especialmente relevantes en este campo son los de lintner (1965) y sharpe (1964 y 1970).

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la tesorería de la empresa (el perfil de fondos) se añade la de estimar el/los parámetro/s en los que se expresa la aversión al riesgo.

Frente a los dos criterios clásicos presentados cabe una “tercera vía”, que presenta a su vez puntos de contacto evidentes con la lógica implícita en los anteriores: la penalización directa del VAn esperado en función de su riesgo3. en trabajos previos hemos profundizado en esta idea, defendiendo con carácter general la penalización lineal por las ventajas que presenta en cuanto a la facilidad de interpretación (y por tanto, de estimación) del parámetro de penalización que requiere. el problema que plantea es que supone implícitamente aceptar que las curvas de indiferencia son en realidad rectas; y puede demostrarse que en las condiciones descritas (utilidad marginal positiva y decreciente; y resultado normalmente distribuido) las curvas de indiferencia son cóncavas vistas desde arriba (véase Gómez-bezares, 2010, cap. 4). en este artículo trataremos de superar el problema planteado, manteniendo las ventajas asociadas a la penalización lineal4.

2. Paso previo: estimación del VAN esperado y del riesgo

todos los criterios propuestos asumen que somos capaces de estimar el comportamiento esperado del proyecto en términos de su impacto en la tesorería de la empresa. describiremos en este punto el procedimiento a seguir para realizar los cálculos conducentes a los dos parámetros básicos en los que vamos a resumir el comportamiento del mismo: el VAn esperado y el riesgo (que obtendremos a partir de la mejor medida estadística de la variabilidad de una variable aleatoria, la desviación típica). si suponemos que somos capaces de definir los escenarios posibles, el procedimiento es extraordinariamente sencillo. se trataría en este caso de estimar el impacto en caja del proyecto en cada uno de esos escenarios y de asignarles probabilidades. Podríamos, por ejemplo, definir tres 3 el primer trabajo relacionado con el tema aparece a mediados de los ochenta del siglo pasado (Gómez-bezares, 1984); desde entonces, hemos continuado trabajando en el criterio, con la intención siempre de proporcionar un instrumento complementario a los tradicionales para la valoración de proyectos y de la performance en bolsa. Para profundizar en los distintos aspectos y ámbitos de aplicación puede verse Gómez-bezares (1993), laka y santibáñez (1995), santibáñez (1995 y 2018), Gómez-bezares, madariaga y santibáñez (2003 y 2004) y Gómez-bezares, madariaga, santibáñez y Apraiz (2007a y 2007b).

4 Para ver posibilidades de penalizaciones distintas puede acudirse a Gómez-bezares (2012, cap.

6). luego volveremos sobre ello.

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escenarios (uno pesimista, otro normal y otro optimista), que dependen del comportamiento de determinadas variables (por ejemplo, las ventas). con seguridad no se trataría de los tres únicos escenarios posibles, sino de una simplificación (razonable) de la realidad: son los valores en los que “resumimos” la información disponible. A partir de ellos podríamos calcular los tres VAnes “posibles”, en cuyo cálculo utilizaríamos el tipo de interés sin riesgo para evitar incurrir en penalizaciones dobles. si asignamos probabilidades a los tres escenarios (proceso en el que puede resultar de interés apelar a la teoría de la probabilidad subjetiva, que entiende dicha probabilidad como grado de verosimilitud que se concede a un suceso) basta con aplicar las fórmulas de cálculo del promedio y desviación típica de una variable aleatoria. otra posibilidad consistiría en suponer que conocemos las distribuciones de probabilidad de los flujos de fondos asociados al proyecto, así como las relaciones existentes entre los correspondientes a los distintos años de su vida útil. si consideramos conocido el tipo de interés sin riesgo (que es siempre el que utilizaremos para obtener los VAnes posibles), el cálculo del VAn esperado y del riesgo podría hacerse a partir de las fórmulas del promedio y desviación típica de una combinación lineal de variables aleatorias (puede ampliarse en Hillier, 1963). una tercera posibilidad, aplicable cuando entendemos que los escenarios posibles son infinitos, y que incluso el tipo de interés sin riesgo es una variable aleatoria, consistiría en aplicar la técnica de simulación. en este caso deben definirse las distribuciones de probabilidad de todas las variables implicadas en la explicación de los flujos de fondos y el tipo de interés sin riesgo, así como las relaciones existentes entre ellas. y a partir de la información descrita, simular la aparición del azar en todas las variables implicadas para generar los valores posibles de VAn. repitiendo el proceso un número suficiente de veces, podríamos definir la distribución de probabilidad del VAn (véase Hertz, 1964).

Para finalizar, podemos también utilizar métodos más sencillos para los casos en los que la calidad de la información o nuestra capacidad para definir escenarios posibles sea más reducida. si aceptamos la normalidad en la distribución del VAn y “nos atrevemos” a definir dos escenarios extremos (el peor y el mejor de los posibles) no cometemos un error demasiado grande si aproximamos el promedio y la desviación típica (e(VAn) y σ(VAn), respectivamente), con las siguientes fórmulas simplificadas (véase Gómez-bezares, madariaga y santibáñez, 2001):

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en cualquiera de los casos propuestos, entendemos que contamos con la información necesaria para presentar la distribución del VAn (calculado siempre al tipo de interés sin riesgo, que denominaremos k; véase figura 1).

Figura 1

3. Penalización directa del VAN

como se ha indicado, existe una “tercera vía” para considerar el riesgo en la decisión de inversión, que concebimos más como “complementaria” que “alternativa” a los criterios clásicos del ajuste del tipo de descuento y el equivalente de certeza: la penalización directa del VAn esperado con su riesgo, que da lugar a un criterio que denominamos Valor Actualizado Penalizado (VAP). recuérdese que los VAnes posibles que han dado lugar a la distribución de VAn se han calculado utilizando el tipo de interés sin riesgo (es decir, en cada posible escenario se ha asumido la hipótesis de certeza: es lo que obliga a considerar el riesgo en un paso posterior). supuesto conocida la distribución de probabilidad de VAn y perfectamente definida por los dos parámetros indicados, la penalización puede realizarse de muchas maneras distintas, que podríamos resumir o expresar en la función matemática:

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VAn ajustado = VAP = f [e (VAn), σ (VAn)]

de entre las múltiples alternativas posibles centraremos aquí nuestra atención en tres, que formulamos y resumimos en los gráficos adjuntos (figuras 2, 3 y 4; puede ampliarse lo relativo a cada una de ellas en Gómez-bezares, 2012).

Analicemos brevemente los tres sistemas propuestos. todos ellos presentan algunos elementos comunes: – los proyectos que se sitúan en la misma recta (propuestas 1 y 3) o curva (propuesta 2) aparecen como indiferentes. se aceptan los proyectos cuyo VAn ajustado (en adelante VAP) sea positivo (alternativas 2 y 3), y los que presenten un valor superior al considerado como mínimo aceptable (propuesta 1); y a la hora de jerarquizar, buscamos los proyectos con mayor VAP. Por lo tanto, debe entenderse que estamos razonando en términos de rectas/curvas de indiferencia (las propuestas 1 y 3 asumen rectas de indiferencia, mientras que la 2 presupone curvas de indiferencia).

– las rectas/curvas de indiferencia más “altas” son preferidas a las más “bajas”: en todas ellas conseguimos alcanzar niveles superiores de resultado esperado, supuesto un riesgo dado; o un riesgo menor para cada nivel de resultado esperado. esto significa que el VAP puede entenderse en todos los casos como una “medida de utilidad”, por lo que maximizar el VAP puede asociarse a maximizar la utilidad.

Penalización 1:

Figura 2

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Penalizaciรณn 2:

Figura 3

Penalizaciรณn 3: Figura 4

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– las propuestas de penalización 2 y 3 presentan algo más en común: en ambos casos el VAP puede entenderse como un “VAn equivalente cierto”. efectivamente, los proyectos que se sitúan en la misma recta (propuesta 3) o en la misma curva (propuesta 2) se valoran en función de la ordenada en el origen de dicha recta/curva, que por definición, es el VAn seguro (riesgo igual a cero). el primer método de penalización propuesto es fácilmente criticable razonando por “reducción al absurdo”. supuesta normalidad en la distribución del VAn, y siempre supuesto que tratamos de maximizar el VAP, lo que busca en realidad el criterio es minimizar la probabilidad de pérdida (entendiendo por tal –pérdida– la consecución de un VAn<0 –recuérdese que VAn=0 no significa beneficio contable nulo, sino performance idéntica a la de la mejor alternativa de mercado, que en nuestro caso, viene dada por el tipo de interés sin riesgo utilizado en cálculo del VAn–). Así, un proyecto con un VAP igual a 8 aparecería como “el doble de bueno” que un proyecto con un VAP igual a 4; y es fácil comprobar que la probabilidad de pérdida en ambos casos es totalmente ridícula, y el criterio no considera ningún otro elemento de los que diferencian los dos proyectos y que pueden resultar más relevantes para elegir entre ambos (piénsese, por ejemplo, que el segundo es diez veces más grande que el primero; lo que haría que el valor creado pudiera ser extraordinariamente mayor en el segundo)5. eliminado pues el primer método (que puede considerarse de manera similar a un criterio habitualmente utilizado en el análisis del interés de proyectos de inversión, el pay-back o periodo de recuperación, que aporta una información siempre interesante –el tiempo que el proyecto tarda en devolver lo invertido–, pero que por sus problemas teóricos difícilmente puede entenderse como “criterio de decisión” y debe considerarse más bien como “información complementaria”), centraremos nuestra atención en los otros dos. la penalización no lineal tiene una ventaja indiscutible desde un punto de vista teórico: como hemos indicado, en las condiciones propuestas (utilidad marginal positiva y decreciente –que implica individuos que prefieren más a menos y se comportan como enemigos del riesgo– y resultado normalmente distribuido –lo que permite razonar consi5 este mismo problema tiene el conocido índice de sharpe (véase Gómez-bezares y Gómezbezares, 2015).

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derando sólo los dos parámetros utilizados, el resultado esperado y el riesgo–) puede demostrarse matemáticamente que los pares de valores promedio-riesgo que resultan indiferentes se sitúan en curvas cóncavas (vistas desde arriba) en el mapa µ-σ; y la penalización lineal (propuesta 3) se basa en la aceptación de que el individuo presenta rectas de indiferencia. el problema que presenta la penalización no lineal radica en la dificultad a la hora de dar valor al parámetro de penalización “t”, ya que no tenemos razones claras para justificar la utilización de un valor igual a 2 ó a 17. en el caso de la penalización lineal, la interpretación de “t”, y por tanto, su elección, es mucho más clara. efectivamente, cuando calculamos el VAP restando t desviaciones típicas al promedio lo que hacemos es “fijarnos” (para tomar la decisión correspondiente) en aquel valor que deja a su izquierda una determinada probabilidad, que depende del valor elegido. Así, por ejemplo, calcular VAPs utilizando una t=1 supone tomar como referencia el “VAn mínimo garantizado con una probabilidad del 84%, aproximadamente” (ya que la probabilidad de encontrar un dato que en una distribución normal se aleje una desviación típica o más por la izquierda es de un 16%, aproximadamente). es por ello que hemos defendido en trabajos anteriores6 la conveniencia de trabajar con penalizaciones lineales, dando con carácter general a t un valor entre 1 y 2 (lo que supone exigir garantías de entre el 84% y el 98% de que el VAn finalmente obtenido sea igual o superior al tomado como referencia –el propio VAP–). sin embargo, nos encontramos con el problema apuntado: en las condiciones descritas, deberíamos trabajar con curvas (y no rectas) de indiferencia. el reto, pues, consiste en mantener las ventajas de la penalización lineal, tratando de superar sus problemas. el principal escollo radica en que no parece aceptable que incrementos sucesivos de riesgo lleven aparejados aumentos idénticos de resultado esperado para mantener el mismo nivel de utilidad; concretando un poco más, parece razonable que la exigencia de rendimiento esperado sea menor para los primeros incrementos de riesgo, y mayor cuando el individuo va acumulando más riesgo.

6 Véanse Gómez-bezares (1993), Gómez-bezares, madariaga y santibáñez (2001 y 2003), laka y santibáñez (1995) o santibáñez (1995 y 2018), entre otros.

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una posibilidad tentadora consistiría en utilizar valores de t distintos dependiendo del nivel de riesgo de los proyectos. Así, por ejemplo, podrían definirse tres niveles de riesgo distintos (bajo, medio y alto), utilizando valores de t distintos según la “zona de riesgo” en la que el proyecto obligue a situarse. el problema que plantea este sistema sigue siendo el mismo, la linealidad implícita de las rectas de indiferencia, que haría en este caso que proyectos de riesgo elevado se vieran exageradamente penalizados (al presuponer que los premios por riesgo exigidos son idénticos para los primeros aumentos de riesgo y para los últimos). dicho de otro modo, el sistema supondría penalizaciones exageradas para los proyectos que se clasificaran como de riesgo alto (véase figura 5).

Figura 5

la forma de superar la crítica anterior es sencilla: se trataría de entender una curva como una “concatenación de pedacitos de recta” (véase Gómez-bezares, madariaga y santibáñez, 2001). lo anterior implica aceptar la hipótesis de que, para “niveles suficientemente parecidos de riesgo”, suponer que cambios en el eje horizontal no conllevan cambios en la pendiente de la curva supone cometer un error pequeño. Aplicado

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a nuestro ejemplo anterior (figura 5), los proyectos A y b podrían perfectamente aparecer como indiferentes, al situarse en la misma “curva” de indiferencia (entendida como concatenación de trozos de recta; puede verse la figura 6). bastaría para proceder de la manera indicada con definir un sencillo algoritmo que permita al decisor “ir saltando” de recta a recta cuando corresponda. Veámoslo con algún mayor nivel de detalle (para un mejor seguimiento, véase figura 7). llamemos “corner points” a los puntos de intersección de rectas de indiferencia con pendientes distintas que se corresponderían con el mismo nivel de utilidad. dada la forma en que hemos dividido el mapa completo µ-σ de VAn, los corner points estarían situados en las rectas verticales que definen las distintas zonas de riesgo, y a las que llamaremos “fronteras”. este procedimiento presupone haber definido unos valores concretos para σ (VAn) que delimitan las tres zonas de riesgo (bajo, medio y alto), y que llamaremos σ (VAn)2 y σ (VAn)3. en consonancia, llamemos cP2 y cP3 a los corner points que nos interesan: los que se corresponden con la intersección de las rectas de indiferencia asociadas al proyecto estudiado. Puede verse todo ello en la figura aludida, en la que estudiamos el interés de un hipotético proyecto c.

Figura 6

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Figura 7

el procedimiento es sencillo: – el primer paso consiste en “situar al proyecto” en una zona de riesgo. Para ello, comparamos su desviación típica de VAn con las que delimitan las distintas zonas de riesgo. en nuestro caso, y tal como puede verse en el gráfico, el proyecto c es de “alto riesgo”.

– el siguiente paso consiste en determinar en qué recta de indiferencia concreta de la zona 3 (alto riesgo) se sitúa el proyecto. Para ello, calculamos el VAP3 (ordenada en el origen de la recta de indiferencia de pendiente t3).

– sustituyendo ahora el valor σ (VAn)3 en la ecuación de la recta de indiferencia ri3 que tiene como ordenada en el origen VAP3 obtenemos el valor e (VAn)3, es decir, el que corresponde al corner point cP3. Podemos decir que un hipotético proyecto cP3 sería indiferente al proyecto c original, por lo que seguimos trabajando

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con los valores de promedio y desviación que corresponden a dicho cP3.

– calculamos VAP2, es decir, la ordenada en el origen de la recta de indiferencia de pendiente t2 en la que se sitúa cP3.

– sustituimos el valor σ (VAn)2 en la recta de indiferencia de pendiente t2 que tiene como ordenada en el origen VAP2 para así obtener e (VAn)2, con lo que queda perfectamente definido cP2, que resulta indiferente a cP3 (y a c).

– Finalmente, calculamos VAP1, la ordenada en el origen de la recta de pendiente t1 en la que se sitúa cP2. si el valor obtenido es positivo, aceptamos el proyecto; y viceversa. como puede comprobarse, el procedimiento es sencillo, y permite superar el problema asociado a la asunción de rectas de indiferencia, manteniendo las ventajas de la penalización lineal (interpretación clara del significado del parámetro t, asociado al nivel de garantía exigido, en cada tramo en nuestro caso, al valor que se toma como referencia para valorar el proyecto). sin embargo, el procedimiento descrito se encuentra con un nuevo problema: ¿cómo determinar los valores de σ (VAn) que delimitan las distintas “zonas de riesgo”? en el procedimiento propuesto se entiende implícitamente que un riesgo determinado tiene las mismas consecuencias (es igualmente valorado) con independencia del resultado esperado con el que se combine. y razonando una vez más por reducción al absurdo, es fácil comprobar que no es lógico. en la figura 8 se muestran las distribuciones de probabilidad (ambas normales) correspondientes a dos proyectos con idéntico riesgo medido con la desviación típica de VAn, pero con valores de VAn esperado completamente distintos (donde los VAnes se han calculado al tipo de interés sin riesgo, k). como puede comprobarse, el valor garantizado como mínimo con un 84%, aproximadamente, es de 500.000 euros en el proyecto A y de 400.000 en el proyecto b. y la probabilidad de obtener un VAn negativo es de un 2% en el primero, y de un 42% en el segundo. supuesto que los dos son accesibles por la misma empresa, las consecuencias negativas que el proyecto tendría en su rentabilidad y solvencia en el caso de que “algo saliera mal” son radicalmente distintas en ambos casos, lo que parecería aconsejar aplicar niveles de exigencia distintos para cada uno (aunque con el procedimiento descrito hasta ahora quedarían clasificados en la misma zona de riesgo).

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Figura 8

lo anterior puede tenerse en cuenta de alguna manera si “barremos” el mapa µ-σ de VAn con rectas de pendiente positiva finita: las fronteras que delimitan las distintas “zonas de riesgo” no serían ahora rectas verticales, sino rectas con pendiente positiva finita, tal como puede verse en la figura 9. no se trata ahora de definir las zonas de riesgo en función de unos valores concretos de σ (VAn), que tienen el problema de causar efectos muy diferentes dependiendo del nivel de VAn esperado con el que se

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combinen. la pregunta inmediata es, ¿y cómo definir lo que hemos llamado “fronteras”, que delimitan las tres zonas que estamos considerando (bajo, medio y alto riesgo)? una posibilidad sería definiendo dichas zonas en función de las consecuencias negativas que el proyecto tendría en caso de que “algo no saliera bien”. Veamos el proceso algo más despacio.

Figura 9

supongamos que definimos las consecuencias negativas de un proyecto dentro de tres clases de riesgo: – zona 1 (riesgo bajo). se sitúan aquí proyectos en los que la pérdida máxima supone, por ejemplo, un 5% del patrimonio de la compañía. supongamos que consideramos este tipo de proyecto como “dentro de las operaciones normales de la empresa”, es decir, como proyectos de alguna manera “repetitivos”, en los que estaría justifi-

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cado actuar con indiferencia ante el riesgo, ya que el promedio “se hace efectivo por repetición”. Así pues, en esta zona podría utilizarse un valor nulo para el parámetro de penalización (t1 = 0).

– zona 2 (riesgo medio). Proyectos en los que puede perderse entre un 5% y un, pongamos, 40% del patrimonio neto. se entiende que no se trata de proyectos repetitivos, pero tampoco comprometen la supervivencia de la empresa, no acercan a la compañía a una situación de suspensión de pagos o bancarrota en el caso de que no salgan de la manera apetecida. en esta zona podría mostrarse una aversión moderada al riesgo, que podría plasmarse en un valor t2 = 1 (garantía exigida al valor de referencia de un 84%, aproximadamente).

– zona 3 (riesgo alto). se clasificarían aquí aquellos proyectos en los que puede perderse más de un 40% del patrimonio neto, lo que pondría a la empresa en una tesitura complicada. supongamos (los valores considerados son matizables y dependen de cada situación y del criterio del analista) que entendemos que en tal caso la exigencia es alta, pongamos de un 98% de garantía (t3 = 2). el procedimiento descrito se encuentra nuevamente con un problema: en una distribución normal es teóricamente posible obtener cualquier valor entre ±∞. sin embargo, podemos identificar como imposible aquello que tiene una probabilidad de ocurrencia suficientemente pequeña. supongamos que consideramos como “imposible” aquello que sólo ocurre en un 0,5% de los casos (o menos): buscando dicha probabilidad en la distribución normal tipificada vemos que valores que se alejan 2,58 desviaciones típicas o más del promedio son los que tienen una probabilidad de ocurrencia igual al 0,5% (véase la figura 10).

Figura 10

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en estas condiciones, las zonas de riesgo vendrían definidas por rectas de pendiente t = 2,58, y cuya ordenada en el origen correspondería al máximo valor de pérdida considerado en cada caso. Para clasificar a los proyectos en la clase de riesgo que les corresponde bastaría con calcular la ordenada en el origen de la recta de pendiente 2,58 en la que el proyecto se sitúa y comparar dicho valor con los valores de pérdida máxima considerados para delimitar las áreas de riesgo. y partiendo de lo anterior, el algoritmo sería el mismo que el definido anteriormente para el caso en el que fijábamos las zonas de riesgo mediante rectas verticales. repitamos en cualquier caso el proceso completo, definiendo claramente la nomenclatura que utilizaremos. Para un seguimiento más claro, véase todo ello en la figura 11. definición de la nomenclatura a utilizar7: Proyecto original “X”: [e (VAn) , σ (VAn)] ecuación de las rectas que delimitan las zonas de riesgo (fronteras):

Frontera zonas 1 y 2: Frontera zonas 2 y 3:

F – 2: F – 3:

e (VAn) = Pm2 + tzona · σ (VAn) e (VAn) = Pm3 + tzona · σ (VAn)

donde Pmi indica para cada frontera la “pérdida máxima”; y tzona es el número de desviaciones máximo que puede alejarse un dato del promedio para considerarlo como “posible”. ecuación de las rectas de indiferencia asociadas a cada zona:

recta indiferencia zona 1 (riesgo bajo): ri – 1: e(VAn)=VAP1+ t1·σ (VAn) recta indiferencia zona 2 (riesgo medio): ri – 2: e (VAn)=VAP2+t2·σ(VAn) recta indiferencia zona 3 (riesgo alto): ri – 3: e (VAn)=VAP3+t3·σ (VAn)

donde lógicamente t3 > t2 > t1 (de manera implícita, y aunque trabajemos con la nomenclatura general, supondremos en los gráficos los valores anteriormente propuestos, 2, 1 y 0, respectivamente).

7 A la hora de referirnos a las rectas implicadas utilizaremos indistintamente rij ó ri-j para las rectas de indiferencia; y Fk ó F-k para las fronteras que delimitan las diferentes zonas de riesgo; usaremos también de manera indistinta cPt ó cP-t para los corner points.

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Figura 11

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definición de los “corner points”8:

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corner point 3 (intersección F – 3 con ri – 3) cP3 =[e (VAn)3, σ (VAn)3] corner point 2 (intersección F – 2 con ri – 2) cP2 =[e (VAn)2, σ (VAn)2] definición del proceso:

Paso 1 ¿en qué zona de riesgo se sitúa el proyecto? cálculo de VAPzona: ordenada en el origen de la recta de pendiente tzona en la que el proyecto original permite situarse.

VAPzona = e (VAn) – tzona · σ (VAn)

gProyecto de riesgo alto (zona 3) gPaso 2 si VAPzona < Pm3 si Pm3 < VAPzona < Pm2 gProyecto de riesgo medio (zona 2) gPaso 4 gProyecto de riesgo bajo (zona 1) gPaso 6 si Pm2 < VAPzona

Paso 2 cálculo de VAP3: ordenada en el origen de la recta de indiferencia ri3 en la que el proyecto original permite situarse.

VAP3 = e (VAn) – t3 · σ (VAn)

Paso 3 búsqueda de cP3: intersección de las rectas ri3 (con ordenada = VAP3) y F3. ri – 3: F – 3:

e (VAn)3 = VAP3 + t3 · σ (VAn)3 e (VAn)3 = Pm3 + tzona · σ (VAn)3

despejamos [e (VAn)3 , σ (VAn)3]

Paso 4 cálculo de VAP2: ordenada en el origen de la recta de indiferencia ri2 en la que el proyecto original (si venimos de paso 1) o el corner point 3 (si venimos de paso 3) permite situarse.

VAP2 = e (VAn)3 – t2 · σ (VAn)3 (si venimos de paso 3) ó VAP2 = e (VAn) – t2 · σ (VAn) (si venimos de paso 1)

8 los “corner points” son a la vez intersección de rectas de indiferencia de distintas zonas de riesgo y de éstas con las fronteras correspondientes.

212

JAVier sAntibáñez, FernAndo Gómez-bezAres y José Antonio mAdAriAGA

Paso 5 búsqueda de cP2: intersección de las rectas ri2 (con ordenada = VAP2) y F2. ri – 2: F – 2:

e (VAn)2 = VAP2 + t2 · σ (VAn)2 e (VAn)2 = Pm2 + tzona · σ (VAn)2

despejamos [e (VAn)2 , σ (VAn)2]

Paso 6 cálculo de VAP1: ordenada en el origen de la recta de indiferencia ri1 en la que el proyecto original (si venimos de paso 1) o el corner point 2 (si venimos de paso 5) permite situarse.

VAP1 = e (VAn)2 – t1 · σ (VAn)2 (si venimos de paso 5) ó VAP1 = e (VAn) – t1 · σ (VAn) (si venimos de paso 1)

4. Un ejemplo numérico completo

supongamos una empresa que estudia el interés de un proyecto de inversión que exige un desembolso de 100.000 euros, y que ha determinado tres escenarios posibles (pesimista, normal y optimista) en cuanto al valor que pueden tomar los flujos de fondos asociados al mismo (cuya vida útil es en cualquier caso de tres años), a los que se ha asignado unas probabilidades de ocurrencia del 30%, 40% y 30%, respectivamente. se muestran los datos concretos en el cuadro 1.

Año/Escenario 0 1 2 3

cuadro 1

Pesimista -100.000 24.000 32.000 40.000

Normal -100.000 30.000 40.000 50.000

Optimista -100.000 36.000 48.000 60.000

la empresa en cuestión presenta un activo total de 524.800 euros; y su pasivo está compuesto por un patrimonio neto de 157.440 euros y una deuda de 367.360 euros. se considera como “imposible” aquello que tiene una probabilidad de ocurrencia igual o menor al 0,5%; y se han delimitado las siguientes zonas de riesgo (cuadro 2).

VAlor ActuAlizAdo PenAlizAdo: PenAlizAción lineAl Por trAmos

zona

nivel de riesgo

1

operaciones normales

3

medio

5

inasumible

2 4

bajo Alto

cuadro 2

pérdida máxima en % sobre fondos propios 10% 20% 30% 50%

>50%

213

pérdida máxima en euros 15.744 31.488 47.232 78.720 -

la empresa valora el interés de las inversiones mediante un procedimiento de penalización lineal por tramos, exigiendo los siguientes niveles de garantía (cuadro 3). zona

nivel de riesgo

1

operaciones normales

3

medio

5

inasumible

2 4

bajo Alto

cuadro 3

Garantía exigida

Valor de t

75%

0,67

50% 85% 98%

100%

0,00 1,04 2,05 -

sabemos también que el tipo de interés sin riesgo se ha estimado en un 1% anual9.

9

Para un mejor seguimiento del proceso, véase figura 12.

214

JAVier sAntibáñez, FernAndo Gómez-bezAres y José Antonio mAdAriAGA

Figura 12

VAlor ActuAlizAdo PenAlizAdo: PenAlizAción lineAl Por trAmos

215

el primer paso consiste en calcular los VAnes posibles, utilizando el tipo de interés sin riesgo (es decir, suponiendo certeza en cada caso; véase cuadro 4).

Año/Escenario 0 1 2 3 VAn (k=1%)

cuadro 4

Pesimista -100.000 24.000 32.000 40.000 -6.045

Normal -100.000 30.000 40.000 50.000 17.444

Optimista -100.000 36.000 48.000 60.000 40.933

A continuación, calculamos la esperanza matemática y la desviación típica de VAn, teniendo en cuenta los valores posibles y las probabilidades de ocurrencia (cuadro 5)10.

VAn (k=1%) Probabilidad

cuadro 5

Pesimista -6.045 30%

Normal 17.444 40%

e (VAn) = 17.444 σ (VAn) = 18.194

Optimista 40.933 30%

Presentamos las ecuaciones de las rectas que sirven para delimitar las distintas zonas de riesgo (las que hemos llamado anteriormente “fronteras”): Frontera 1: Frontera 2: Frontera 3: Frontera 4:

e (VAn) = -15.744 + 2,58 σ (VAn) e (VAn) = -31.488 + 2,58 σ (VAn) e (VAn) = -47.232 + 2,58 σ (VAn) e (VAn) = -78.720 + 2,58 σ (VAn)

explicitamos así mismo las ecuaciones de las rectas de indiferencia que se consideran en cada zona de riesgo:

10 A pesar de que hemos “discretizado” los valores posibles de los flujos de fondos, y por tanto sus VAnes, asumiremos que en realidad siguen una distribución normal.

216

JAVier sAntibáñez, FernAndo Gómez-bezAres y José Antonio mAdAriAGA

zona 1: zona 2: zona 3: zona 4: zona 5:

ri1 ri2 ri3 ri4 -

e (VAn) = VAP1 + 0 x σ (VAn) e (VAn) = VAP2 + 0,67 x σ (VAn) e (VAn) = VAP3 + 1,04 x σ (VAn) e (VAn) = VAP4 + 2,05 x σ (VAn) Proyecto rechazado

y comenzamos el proceso. el primer paso consiste en determinar en qué zona queda situado el proyecto, lo que exige calcular la pérdida máxima asociada al mismo (considerando como imposible aquello que sólo ocurre en un 0,5% de los casos o menos):

Pérdida máxima = e (VAn) - 2,58 x σ (VAn) = 17.444 – 2,58 x 18.194 = -29.497

el resultado obtenido sitúa al proyecto en la zona comprendida entre las fronteras 1 y 2 (es decir, es un proyecto considerado de bajo riesgo, ya que su pérdida máxima supondría un porcentaje menor del 20% del patrimonio neto). Por lo tanto, el proceso resultará relativamente corto, ya que sólo debemos buscar un corner point (el que resulta de la intersección de la recta de indiferencia en la que el proyecto permite situarse (zona 2) y la ecuación de la frontera 1: VAP2 = e (VAn) – 0,67 x σ (VAn) = 17.444 – 0,67 x 18.194 = 5.254,02 buscamos el corner point: ri zona 2: Frontera 1:

e (VAn) = 5.254,02 + 0,67 x σ (VAn) e (VAn) = -15.744 + 2,58 σ (VAn)

resolviendo el sistema, obtenemos: e (VAn) = 12.619,82 σ (VAn) = 10.993,73

y dado que la siguiente zona (la 1) presenta rectas de indiferencia con pendiente cero, el VAP finalmente obtenido coincide con e (VAn) en el corner point: VAP = e (VAn) – 0,00 x σ (VAn) = 12.619,82 – 0,00 x 10.993,73 = 12.619,82

Así las cosas, el proyecto debería aceptarse.

Podemos ver cuál es la garantía implícita solicitada en este caso, para lo que calculamos la pendiente de la recta que une el VAP obtenido con el comportamiento original del proyecto (e (VAn) = 17.444; σ (VAn) = 18.194; véase figura 13, en la que se amplía la zona relevante de la figura 12):

VAlor ActuAlizAdo PenAlizAdo: PenAlizAción lineAl Por trAmos

217

buscando en tablas el valor obtenido vemos que la probabilidad de que un dato se aleje en una distribución normal 0,27 o más desviaciones típicas del promedio (por la izquierda) es de un 39%, aproximadamente, lo que supone que el valor de VAP obtenido es el VAn mínimo garantizado con una probabilidad del 61%, aproximadamente (recuérdese que se trata de un proyecto de riesgo bajo).

Figura 13

JAVier sAntibáñez, FernAndo Gómez-bezAres y José Antonio mAdAriAGA

218

Por otra parte, podemos también en este caso analizar la tasa de descuento que habría que aplicar a los flujos esperados para alcanzar el mismo VAn ajustado por el riesgo (con el criterio del ajuste del tipo de descuento). Para ello, calculamos en primer lugar el perfil de fondos esperado (cuadro 6).

Probabilidad Año/Escenario 0 1 2 3

30% Pesimista -100.000 24.000 32.000 40.000

cuadro 6

40% Normal -100.000 30.000 40.000 50.000

30% Optimista -100.000 36.000 48.000 60.000

E(TINV)11 -100.000 30.000 40.000 50.000

y ahora despejamos la tasa de descuento (coste medio ponderado del pasivo, generalmente conocido con las siglas WAcc, Weighted Average cost of capital) que conduce a un VAn = 12.620: WAcc ≈ 2,99%

lo anterior supone una prima de riesgo muy baja (1,99%, aproximadamente), cuya lógica podríamos intentar conectar con el cAPm. supongamos que conocemos el premio por riesgo esperado para el mercado (Premio = 4% anual). según la ecuación fundamental del cAPm:

donde e(ri) es la rentabilidad a exigir al proyecto (el WAcc en nuestro caso); r0 es el tipo de interés sin riesgo; Premio es la diferencia entre la rentabilidad esperada para el conjunto del mercado y el tipo de interés sin riesgo; y βi es la medida del riesgo relevante según el modelo (el conocido como riesgo sistemático o no diversificable). sustituyendo y despejando en la ecuación anterior: 2,99% = 1% + 4% x βi βi ≈ 0,497

11

esperanza de la tesorería de la inversión.

VAlor ActuAlizAdo PenAlizAdo: PenAlizAción lineAl Por trAmos

219

Valor que se corresponde con un riesgo bajo (en el lenguaje del cAPm estaríamos ante una inversión “defensiva”, que atenúa los cambios del mercado), lo que da coherencia al resultado obtenido. en cualquier caso, el razonamiento del cAPm, suponiendo que los inversores diversifican el riesgo diversificable y sólo se les retribuye por el riesgo sistemático asumido, tiene poco que ver con el planteamiento de este trabajo, en el que se asume que el riesgo es más o menos relevante según su impacto en la propia empresa.

5. Conclusiones

el proceso de valoración de proyectos y empresas es siempre complicado, ya que requiere hacer algo que está fuera del radio de acción de la contabilidad financiera: mirar hacia el futuro con una intención distinta a la de aplicar el principio contable de prudencia (esa es al menos la lógica implícita en la técnica mejor desde el punto de vista teórico, el descuento de flujos de caja).

A la dificultad de estimar los impactos futuros del proyecto en la tesorería de la empresa o individuo (los conocidos habitualmente como “free cash-flows”) se añade la de estimar los parámetros necesarios para considerar el riesgo asociado a las decisiones, supuesto aceptada una premisa fundamental de las Finanzas modernas, como es la hipótesis de aversión al riesgo. los criterios clásicos exigen el cálculo de primas de riesgo (ajuste del tipo de descuento) o de coeficientes correctores que permitan sustituir en el proceso de valoración los flujos esperados por sus equivalentes ciertos (equivalente de certeza).

Frente a los criterios clásicos, proponíamos desde el departamento de Finanzas de la universidad comercial de deusto una tercera vía: la penalización directa del VAn esperado con su riesgo. muchas son las formas de realizar esta penalización, de entre las cuales nos hemos decantado en trabajos anteriores por la penalización lineal, que supone restar al VAn esperado un determinado número (t) de desviaciones típicas. supuesta normalidad del VAn, ello presenta la ventaja de que el parámetro es fácilmente interpretable, ya que, al fijarlo, determinamos el nivel de garantía que exigimos al valor obtenido. el problema que presenta esta aproximación radica en que asume implícitamente la existencia de rectas (en lugar de curvas) de indiferencia. en este artículo se muestra cómo puede superarse el problema asociado a la penalización lineal, manteniendo sus ventajas. el sistema consiste

220

JAVier sAntibáñez, FernAndo Gómez-bezAres y José Antonio mAdAriAGA

en el diseño de un sencillo algoritmo que permite aplicar la lógica de la penalización lineal por tramos de riesgo. el criterio exige delimitar distintas zonas de riesgo (que pueden establecerse en función de las potenciales consecuencias negativas del proyecto en el caso de no funcionar de la manera deseada; proponiéndose un criterio sencillo y claro para hacerlo, relacionando dichas consecuencias con la situación de solvencia de la empresa) y establecer niveles de exigencia distintos para cada una de dichas zonas de riesgo. el criterio resulta coherente con la hipótesis de aversión al riesgo y permite definir una medida de utilidad sencilla y evitar los problemas de estimación del tipo de descuento aplicable (ya que los cálculos necesarios deben realizarse utilizando siempre el tipo de interés sin riesgo).

Finalmente, en el artículo se propone un sencillísimo método para comprobar la coherencia de los resultados con los que se alcanzarían con los métodos tradicionales, ligando dichos resultados a la lógica del cAPm. 6. Bibliografía

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VAlor ActuAlizAdo PenAlizAdo: PenAlizAción lineAl Por trAmos

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BOLETIN DE ESTUDIOS ECONOMICOS Vol. LXXIV - N.º 226 - Abril 2019 (Páginas 223-225)

BIBLIOGRAFIA

Córdoba Bueno, Miguel (2018): Historia de los productos financieros (neolítico-2016).

Amazon, 645 páginas: https://www.amazon.es/Historia-los-Productos-FinancierosNeol%C3%ADtico/dp/1790309050/ref=la_B07HKP9CD3_1_1?s=books&ie=UTF8 &qid=1550165892&sr=1-1

Nos encontramos ante un muy amplio estudio sobre las finanzas y sus instrumentos con una larga perspectiva histórica, desde el Neolítico hasta la actualidad. Para ello el autor se fija en los primeros vestigios de actividad financiera en las culturas primitivas, las aportaciones de los sumerios, los babilonios… para pasando por la Edad Media ir estudiando la evolución de los conceptos y las prácticas financieras hasta nuestros días.

Va viendo así el progreso de la banca, los seguros, los mercados…, y no solo se fija en nuestra cultura occidental, también se habla de los chinos, los árabes o los hindúes. La obra es muy amplia, muy completa, está muy bien documentada y se lee con gusto.

Personalmente siempre me han gustado las perspectivas históricas: saber cómo, por qué o en qué circunstancias han nacido las cosas ayuda a entenderlas mejor. Y en mis clases como profesor de finanzas en Deusto Business School muchas veces adopto tal perspectiva. Pero es que en este libro también se habla, y con amplitud, de las finanzas actuales.

Por sus páginas van apareciendo los préstamos de los sumerios, los problemas con la usura, Fibonacci y el valor actual, la crisis de los tulipanes, los Rothschild, el Patrón Oro, los ETFs, la crisis de las Cajas de Ahorros o las criptomonedas, por citar solo algunos ejemplos que den idea al lector de la extensión de la obra.

Se trata de un estudio enciclopédico que impresiona al que lo lee por su erudición, su amplitud y su profundidad. Para los amantes de la historia, y sobre todo de la historia financiera, este libro proporcionará una lectura curiosa y agradable, donde se pueden aprender muchas cosas. Pero seamos conscientes de que prácticamente media obra está dedicada a los tiempos recientes, comentando y explicando muchas cosas que hemos vivido o estamos viviendo.

En el libro se exponen, en diversas ocasiones, opiniones del autor frente a las que el lector podrá contrastar las suyas. Sin duda, tras los muchos problemas financieros a los que los seres humanos nos hemos tenido que ir enfrentando, y más tras la larga crisis de 2007 de la que todavía no nos hemos repuesto, las finanzas son campo de debate, y todas las opiniones no suelen ser coincidentes.

Su autor, el profesor Córdoba, une a su dilatada experiencia en el BBVA, su actual condición de profesor titular de Economía Financiera en la universidad CEU-San Pablo.

Siempre he pensado que juntar la experiencia práctica con la inquietud científica es muy bueno para un docente de las finanzas, y esto es lo que ha conseguido mi apreciado colega Miguel Córdoba, tal como se desprende de la lectura de este magnífico libro.

224

BIBLIOGRAFÍA

Yo creo que esta obra será muy apreciada por los que se dedican al estudio, a la docencia o a la investigación en finanzas, y también puede ser de utilidad para los que ejercen profesionalmente las finanzas y quieren tener una visión completa de los productos y mercados financieros con una perspectiva histórica. Siendo también aconsejable para todos los que simplemente tienen curiosidad intelectual y quieren comprender mejor un mundo tan presente en nuestras vidas como el financiero. En todo caso yo le veo a este libro un gran interés para leerlo y también como obra de consulta.

Fernando Gómez-Bezares

Iñarritu Ibarreche, Beatriz (2018): La Gobernanza Económica de la Unión Europea.

Publicaciones Universidad de Deusto. Apartado, 1. 48080-Bilbao. 256 págs.

La autora nos previene, “la Gobernanza Económica de la Unión Europea es un entramado complejo y laberíntico de diferentes elementos, herramientas y procedimientos que combina equilibrios imposibles entre intereses comunes y nacionales”. Y aunque, ciertamente, la descripción de estos elementos se antoja materia árida y difícil, el hecho de que sea también una temática cotidiana de la que nos hablan los medios a diario (incumplimiento de normas fiscales, advertencias de Bruselas, rescates bancarios, la Unión Bancaria, la Unión de los Mercados de Capitales, entre otros asuntos), debería animar a su lectura.

Iñarritu clasifica las herramientas y los procedimientos de la Gobernanza Económica de la UE y de la Eurozona actual en cuatro grandes ámbitos.

En primer lugar, analiza “la coordinación y supervisión de políticas presupuestarias”, y desentraña las reglas incluidas en el Pacto de Estabilidad y Crecimiento, en el Pacto Fiscal y en la presentación de proyectos presupuestarios de los Estados de la Eurozona.

En este ámbito también describe las diferentes medidas adoptadas por la Unión para combatir la elusión fiscal, incluyendo la lista de “paraísos fiscales” creada en Diciembre de 2017.

En un segundo ámbito Iñarritu se refiere a “la coordinación y supervisión de políticas de crecimiento, competitividad y empleo”. En este caso destaca la Estrategia Europa 2020, encaminada a conseguir un crecimiento económico inteligente, sostenible e integrador y que, superada la mitad de la década para la que fue prevista, nos ofrece un resultado desalentador en los objetivos de I+D, empleo y reducción de la pobreza. También describe el llamado Procedimiento de Supervisión Macroeconómica, centrado en identificar preventivamente la aparición de riesgos macroeconómicos excesivos, y la creación del llamado “Servicio de Apoyo a las Reformas Estructurales” que provee de asistencia técnica en estos ámbitos a los Estados miembros que la requieran.

En tercer lugar, la autora se adentra en “los Mecanismos de apoyo financiero a los Estados miembros”, realizando un análisis exhaustivo del Mecanismo Europeo de Estabilidad, MEDE, con el que la Eurozona se ha dotado de un fondo permanente de asistencia a los países que experimenten dificultades financieras.

Y, por último, Iñarritu se adentra en el complejo análisis de las iniciativas sobre “la regulación y la supervisión del sector financiero”. En el ámbito del conjunto de la UE la profesora describe el llamado “Sistema Europeo de Supervisión Financiera” y el paquete legislativo conocido como el “Código Normativo Único”, que incluye, entre otras, dife-

BIBLIOGRAFÍA

225

rentes normativas sobre los requisitos de capital de los bancos, la reestructuración y resolución de estas entidades y los sistemas naciones de garantía de depósitos. Iñarritu describe la “Unión Bancaria” como la cesión de soberanía a las instituciones comunitarias para conseguir una aplicación uniforme y centralizada de estas normas en el ámbito de la Eurozona, sobre la base de los Mecanismos Únicos de Supervisión y de Resolución, y del aún no aprobado Sistema Único de Garantía de Depósitos. También analiza la llamada “Unión de los Mercados de Capitales” cuyo principal objetivo es mejorar el acceso a la financiación de las PYMEs y reducir su dependencia de la financiación bancaria.

La autora también nos alerta del camino que queda por recorrer, la creación de un Tesoro para la Eurozona que gestione un primer presupuesto común y que pueda endeudarse a través de “activos seguros europeos”, siendo el objetivo planteado por la Comisión Europea la creación de una Unión Económica, Presupuestaria y Financiera.

Se trata, como apuntó Joaquín Almunia en su presentación, de una publicación de referencia para los expertos en la materia y, también, para quienes deseen comprender una Gobernanza europea “reimpulsada” con la crisis.

Marta Alvarez Alday

Relación de títulos publicados en el

BOLETIN DE ESTUDIOS ECONOMICOS

50.º Aniversario del Boletín de Estudios Económicos (N.º 146, Agosto 1992) Los Nuevos Mercados Financieros (N.º 147, Diciembre 1992).

Revitalización Metropolitana (N.º 148, Abril 1993).

Desarrollo Industrial (N.º 149, Agosto 1993).

Medioambiente y Estrategia Empresarial (N.º 150, Diciembre 1993).

El nuevo marco laboral (N.º 151, Abril 1994).

Cuestiones Sobre estrategia (N.º 152, Agosto 1994) La Ayuda Internacional Humanitaria: Su gestión (N.º 153, Diciembre 1994) Titulización de Activos (N.º 154, Abril 1995) Reflexiones sobre el Mercado de Trabajo (N.º 155, Agosto 1995) III Foro de Finanzas (N.º 156, Diciembre 1995).

Aplicaciones del «Marketing» (N.º 157, Abril 1996).

Gestión en las ONG’s (N.º 158, Agosto 1996).

Desarrollo Directivo en el Sector Salud (N.º 159, Diciembre 1996).

Investigaciones Financieras (N.º 160, Abril 1997).

La calidad total aplicada a la educación (N.º 161, Agosto 1997).

Gestión basada en el valor (N.º 162, Diciembre 1997).

Logística y Tecnología (N.º 163, Abril 1998).

Gestión de “Intangibles” (N.º 164, Agosto 1998).

Reflexiones en torno al Euro (N.º 165, Diciembre 1998).

Avances en la Teoría Financiera (N.º 166, Abril 1999).

Emprender (Parte I) (N.º 167, Agosto 1999).

Emprender (Parte II) (N.º 168, Diciembre 1999).

Estrategia y Empresa (N.º 169, Abril 2000).

Etica y Economia (N.º 170, Agosto 2000).

Nuevas tendencias en Marketing (N.º 171, Diciembre 2000).

Gestionar Recursos y Capacidades (N.º 172, Abril 2001).

Nueva Economia (N.º 173, Agosto 2001).

Personas y empresa (N.º 174, Diciembre 2001).

Panorama de la Macroeconomía (N.º 175, Abril 2002).

Reflexiones para la gestión empresarial (N.º 176, Agosto 2002).

Empresa Familiar (N.º 177, Diciembre 2002).

Información Contable y Globalización: la respuesta de la Unión Europea (N.º 178, Abril 2003).

Logística (N.º 179, Agosto 2003).

Conocimiento e intangibles en un entorno global (N.º 180, Diciembre 2003).

Ampliación de la Unión Europea (N.º 181, Abril 2004).

El gobierno de la empresa (Nº. 182, Agosto 2004).

Dirección de personas en las organizaciones (N.º 183, Diciembre 2004).

Orientación al mercado y orientación al cliente (N.º 184, Abril 2005).

Apuntes sobre Internacionalización (N.º 185, Agosto 2005).

Innovación y nuevas oportunidades de negocio (N.º 186, Diciembre 2005).

El futuro de las pensiones (N.º 187, Abril 2006).

Consideraciones sobre el fenómeno migratorio (N.º 188, Agosto 2006).

Emprendedores (N.º 189, Diciembre 2006).

América Latina. Reflexiones sobre su realidad y retos de futuro (N.º 190, Abril 2007).

Economía industrial (N.º 191, Agosto 2007).

Relación de títulos publicados en el (Continuación)

BOLETIN DE ESTUDIOS ECONOMICOS

El reto de la globalización y su impacto en la econmía vasca (N.º 192, Diciembre 2007).

La internacionalización de la empresa (N.º 193, Abril 2008).

Algunas reflexiones sobre recientes normativas y su impacto en la actividad empresarial (N.º 194, Agosto 2008).

Compromiso empresarial con el desarrollo sostenible (N.º 195, Diciembre 2008).

Relaciones Laborales (N.º 196, Abril 2009).

Comunicación y transparencia: algunas posibilidades (N.º 197, Agosto 2009).

Reflexiones tras dos años de crísis económica y financiera (N.º 198, Diciembre 2009).

Algunas novedades en finanzas (N.º 199, Abril 2010).

Economía sostenible (N.º 200, Agosto 2010).

Política fiscal y concierto económico frente a la crisis (N.º 201, Diciembre 2010).

Gestión del riesgo (N.º 202, Abril 2011).

La gestión de personas (N.º 203, Agosto 2011).

Diferentes economías, diferentes problemas (N.º 204, Diciembre 2011).

Emprender (N.º 205, Abril 2012).

Finanzas éticas y alternativas (N.º 206, Agosto 2012).

Estrategias empresariales frente a la crisis (N.º 207, Diciembre 2012).

Novedades en la información contable (N.º 208, Abril 2013).

Reformas estructurales: una agenda abierta (N.º 209, Agosto 2013).

En torno a la crisis (N.º 210, Diciembre 2013).

Dirigir con ética (N.º 211, Abril 2014).

El reto de la financiación empresarial (N.º 212, Agosto 2014).

Competitividad e Innovación (N.º 213, Diciembre 2014).

Pymes y salida de la crisis (N.º 214, Abril 2015).

Nuevos desafios del marketing (N.º 215, Agosto 2015).

Retos y oportunidades en la economía (N.º 216, Diciembre 2015).

Retos en el liderazgo y dirección de personas (N.º 217, Abril 2016).

Economia y Futuro (En homenaje al Centenario de Duesto Business School) (N.º 218, Agosto 2016).

Transformación digital (N.º 219, Diciembre 2016).

Fundaciones (En homenaje a la Fundación Vizcaína Aguirre) (N.º 220, Abril 2017).

Entorno geopolítico y sus implicaciones para la gestión (N.º 221, Agosto 2017).

Retos de la construcción europea (75º Aniversario del Boletín de Estudios Económicos) (N.º 222, Diciembre 2017).

Evolución financiera: mercados, banca, inversión (N.º 223, Abril 2018).

Inversión Socialmente Responsable (N.º 224, Agosto 2018).

Los riesgos y su gestión (Nº 225, Diciembre 2018).

Precios de suscripción: España: 40,90 €. Extranjero: 46,60 €. Números sueltos y atrasados: 1.ª serie: Números 1 al 45: 17,60 €. 2.ª serie: Números 46 en adelante: 21,20 €. Tarifa de estudiante: 25% de descuento.

Dirija la correspondencia al: BOLETIN DE ESTUDIOS ECONOMICOS Deusto Business Alumni Teléfono 94 445 63 45 - 94 445 22 12 - Fax 94 445 72 54 Apartado 20044 - 48080 BILBAO (España) E-mail: boletin.dba@deusto.es

NORMAS PARA LA PUBLICACION DE ARTICULOS EN EL BOLETIN DE ESTUDIOS ECONOMICOS

–El objetivo del BEE (en adelante, la Revista) es la publicación de trabajos de economía y gestión empresarial, intentando siempre conseguir el equilibrio entre el rigor científico y la divulgación. La Revista asume los más elevados estándares éticos en su proceso de análisis y selección de trabajos y en su comportamiento con autores, evaluadores y la sociedad1.

–Publica números monográficos sobre temas programados de antemano y por colaboradores invitados personalmente. Sin embargo, en cada número se reserva espacio para temas libres, distintos del tema monográfico. Los trabajos pueden estar escritos en castellano o en inglés.

–Los artículos enviados para su publicación en la Revista deben estar escritos a máquina a doble espacio, por duplicado, con una extensión aproximada de 15 a 20 páginas. El autor deberá acompañar un resumen del artículo de no más de 150 palabras, junto con una lista de palabras clave, en número no superior a cinco, ambos en español e inglés. También deberá enviar el título del artículo en inglés y adjuntar el soporte informático donde esté contenido el trabajo.

–Las notas aclaratorias van a pie de página y se hará referencia a ellas mediante superíndices, en numeración sucesiva. Los libros y artículos de revistas tendrán una sola cita completa al final del artículo por orden alfabético de autores. La referencia a los mismos se hace por medio del apellido del autor seguido entre paréntesis del año de publicación de la obra citada. Así: E. Chacón (1966), que remite a la obra de Chacón, Enrique (1966): “La formación de equipos de IO en la empresa”. Boletín de Estudios Económicos, vol. XII, número 68, mayo-agosto, pp. 279-296. El enunciado completo de la obra se menciona sólo al final del artículo.

–Las figuras que eventualmente deban aparecer en el artículo deben presentarse de forma que sean aptas para su reproducción directa, y en tamaño suficientemente grande, lo mismo que las letras que las acompañan, para que admitan la reducción necesaria. Todas las figuras y tablas irán numeradas, y para referirse a ellas en el texto, habrán de citarse con su número.

–Deben evitarse las notas matemáticas a pie de página, es preferible el uso de apéndices matemáticos.

–En la notación matemática se recomienda el uso de aquéllas fórmulas que, sin perder la claridad necea o fxy en vez de la expresión que saria, puedan escribirse en una sola línea. Por ejemplo a/b en vez de b utiliza los signos explícitos de derivada parcial.

–El Comité de Dirección estudiará la posibilidad de publicación de los originales que le sean remitidos, en atención a la línea editorial de la Revista y las directrices emanadas de su Consejo de Redacción, y, en base a los informes y valoraciones preparados por los evaluadores nombrados al efecto. Tal evaluación será anónima, ciega y habrá más de un evaluador para cada trabajo. Actúan como pares, los miembros del Comité de Redacción del BEE, expertos externos del mundo académico y empresarial, así como los miembros del claustro de profesores de la Universidad de Deusto en quienes, por su mera condición de tales, concurre la condición de expertos en la materia y un pleno conocimiento de los deberes y responsabilidades que asumen como revisores. En base a dicha revisión, el trabajo podrá ser aceptado, revisado o rechazado.

–Los originales deberán ser inéditos y no estar pendientes de publicación o evaluación en ninguna otra revista.

–Los trabajos recibidos para evaluación serán tratados como material confidencial y ninguna información contenida en los mismos será revelada o discutida, salvo consentimiento del autor, con personas distintas del propio autor, de los editores o de los revisores.

–Los autores serán responsables de sus trabajos, que habrán de realizar de forma ética y responsable.

Presentarán sus trabajos con honestidad, absteniéndose de manipular u omitir la cita de trabajos de terceros, así como de citar aquellos que no hayan leído.

–El Boletín de Estudios Económicos no se hace responsable de los datos utilizados, criterios, opiniones o conclusiones expresadas en los artículos publicados, que corresponden exclusivamente a sus autores y no reflejan la posición de la revista ni de sus editores. Las erratas de edición detectadas, que sean relevantes, se rectificarán en un Boletín posterior.

1

Siguiendo las recomendaciones de Elsevier y COPE´s Best Practice Guidelines.

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BOLETIN DE ESTUDIOS ECONOMICOS Deusto Business Alumni Hnos. Aguirre, 2. Apartado 20044 Teléfonos 94 445 63 45 - 94 445 22 12.

Fax: 94 445 72 54 48080 BILBAO (España) E-Mail: boletin.dba@deusto.es Consejo de Redacción Ane Aguirre Jesús Alberdi Joaquin Almunia Iñaki Arechabaleta Torróntegui Antonio Freije Uriarte José Luis Larrea José Luis Sanchís Armelles Comité de Dirección Fernando Gómez-Bezares Susana Rodríguez Vidarte Secretaria Gabriela Mateos Varas Precios de suscripción: España, 40,90 €.

Extranjero, 46,60 €.

Números sueltos y atrasados: 1.ª Serie: Números 1 al 45: 17,60 €.

2.ª Serie: Números 46 en adelante: 21,20 €.

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El Boletín de Estudios Económicos es una publicación de Deusto Business Alumni. El orígen de esta asociación se situa en 1922, y publica el Boletín ininterrumpidamente, desde 1942. Cada volumen anual, de alrededor de 600 páginas, se divide en tres números (abril, agosto y diciembre). Los artículos solicitados se aceptan en español e inglés. Su objetivo es la publicación de trabajos originales de economía teórica y aplicada, especialmente dedicada a los problemas de la Empresa. Al primer autor del artículo se le entregan 50 separatas del mismo y 3 ejemplares de la revista. El indice de la revista y los resúmenes aparecen en Internet: (http://www.alumnidba.es/).

También puede consultarse en: Latindex; CSIC-CINDOC; Econlit; DICE, Dialnet, In-Recs, ProQuest, etc.

Todos los artículos publicados en el Boletín de Estudios Económicos, han sido escritos expresamente para el mismo, y no pueden ser reproducidos, total ni parcialmente, sin citar su procedencia.

Si están interesados en alguna reproducción, dirijanse a la dirección de la revista.

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Publicación impresa en papel ecológico.

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Abril 2019

Editado por Deusto Business Alumni

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El futuro del negocio asegurador Can data and technology make the insurance industry relevant again?

James Platt Joaquín Pedruelo Kshitij Nangia Página 5 Blockchain y su impacto en la evolución del modelo de negocio del sector asegurador Oscar Paz Página 29 Insurtech, ética y seguros: cómo las nuevas tecnologías impactan en los seguros desde el punto de vista ético Iker de los Ríos Amezua Página 71

MEJOR APP MUNDIAL DE BANCA 2017 Y 2018

Creando Oportunidades

Vol. LXXIV Abril 2019 Núm. 226

A 226

Deusto Business A lumni

Factores externos e internos en la definición de estrategias globales para aseguradoras María Isabel Martínez TorreEnciso Rafael Hernández Barros Página 101 Retos del sistema de pensiones José Antonio Madariaga Javier Santibáñez Estíbaliz Goicoechea Página 115 Análisis y medición de riesgos en las compañías de seguros Marta Déniz Fernando García Rueda Página 139

Nueva norma contable IFRS 17 Ana Isabel Peláez Morón Félix Sáez de Jaúregui Sanz Página 163 TEMAS LIBRES Valor actualizado penalizado: penalización lineal por tramos Javier Santibáñez Fernando Góme-Bezares José Antonio Madariaga Página 191 Bibliografia Página 223