SAS Risk Management pour l'assurance

Les compagnies d’assurance cherchent de nouvelles pistes pour concilier croissance des revenus et satisfaction des actionnaires. En effet, les conditions de marché demeurent volatiles, les régulateurs augmentent leurs exigences en capital et des évènements catastrophiques génèrent des besoins en cash immédiats. Aujourd’hui plus que jamais, les assureurs doivent être performants sur l’ensemble de ces points. Pour atteindre ces objectifs, il faut être en mesure de traiter l’information issue de différentes sources pour obtenir une vision globale de son exposition au risque.

Les responsables financiers et gestionnaires de portefeuille ont en conséquence besoin d’une plate-forme qui leur permette de disposer d’une vue globale des pertes et profits réalisés par les différentes lignes business. Les responsables informatiques doivent, quant à eux, réussir à intégrer des systèmes disparates et améliorer les systèmes existants.
En ce sens, une approche Enterprise Risk Management permet de mieux appréhender son exposition au risque et de prendre des décisions basées sur des données qualitatives et quantitatives.

Une telle approche permet de répondre à des questions telles que :

• votre direction est-elle en mesure d’expliquer la volatilité de ses revenus ?
• êtes-vous capable d’estimer l’impact des décisions prises au niveau d’un département sur l’ensemble de la société ?
• votre cotation boursière est-elle sous-évaluée par rapport à vos concurrents ?
• êtes-vous capables d‘identifier votre exposition au risque par zone géographique, business unit ou segment de marché ?

Une approche consistante et cohérente de l’ERM

Imaginez qu’une solution réponde à toutes ces attentes, et permette :

• De gérer vos données d’un point central, à partir duquel il est possible de mettre en place des systèmes de mesure propres à l’entreprise et d’appliquer une large gamme de techniques de gestion du risque (investissement, risque opérationnel,...).
• De mesurer très précisément le risque via des analyses des séries et économétriques grâce aux capacités de modélisation statistiques les plus performantes du marché.
• De fournir des résultats rapidement, et d’appliquer une approche consistante qui peut être élaborée pour gérer des milliers de variables tout en produisant des résultats cohérents.
• De calculer des mesures at-risk pour faciliter la prise de décisions contribuant à la création de valeur pour les actionnaires.
• De réaliser des analyses dans un temps donné et de délivrer des résultats faciles à exploiter.
• D’évaluer les biens financiers et physiques de l’entreprise et leur degré d’exposition au risque.
• De permettre aux gestionnaires du risque, aux managers et aux analystes d’accéder et de communiquer les mesures de gestion du risque établies au sein de l’entreprise, participant ainsi à une meilleure prise de décision pour que chacun saisisse la vision sans perdre de vue les détails granulaires.
• De s’intégrer facilement tant à l’infrastructure informatique qu’aux schémas directeurs existants, donc de fournir un environnement qui réponde aux besoins présents et futurs.