Risk

La gestión de riesgos se basa en el análisis avanzado de datos y el uso de IA para identificar, evaluar y mitigar riesgos potenciales. Las misiones incluyen la modelización de riesgos, la detección de anomalías, la predicción de eventos adversos y la optimización de estrategias de cobertura y mitigación.

Responsabilidades principales

a. Gobernanza y recolección de datos de riesgo

• Centralización de datos
  • Recuperación, limpieza y estructuración de datos provenientes de sistemas internos (ERP, CRM, bases de datos transaccionales), fuentes externas (mercados financieros, informes regulatorios, datos sectoriales) y sensores (para riesgos industriales).
• Definición de indicadores clave
  • Identificación y seguimiento de KPIs de riesgo (ej.: Value at Risk (VaR), tasa de siniestros, frecuencia de incidentes, exposición a riesgos regulatorios).

b. Informes y visualización para la toma de decisiones

• Diseño de cuadros de mando
  • Creación de herramientas de visualización (Power BI, Tableau, Python) para monitorear en tiempo real los niveles de riesgo, tendencias y alertas.
• Automatización de informes
  • Uso de IA para generar informes sobre exposiciones a riesgos, incidentes y oportunidades de mitigación.

c. Modelado y análisis de riesgos

• Desarrollo de modelos
  • Modelos explicativos: Analizar las causas de incidentes pasados (ej.: impagos, accidentes industriales, siniestros aseguradores).
  • Modelos predictivos: Anticipar riesgos futuros (ej.: crisis financieras, fallos de equipos, fraudes).
  • Modelos prescriptivos: Recomendar acciones para mitigar riesgos (ej.: ajuste de coberturas de seguro, mantenimiento preventivo, diversificación de carteras).
• Uso de IA y machine learning
  • Detección de anomalías y fraudes en tiempo real.
  • Modelización de escenarios de riesgo (ej.: pruebas de estrés financiero, simulaciones de crisis).
  • Automatización de la evaluación de riesgos (ej.: scoring de crédito, evaluación de riesgos industriales).

d. Colaboración transversal y cumplimiento

• Interfaz con equipos de negocio
  • Trabajo con equipos financieros, operativos, jurídicos y de cumplimiento para integrar insights de datos en las estrategias de gestión de riesgos.
• Vigilancia regulatoria y tecnológica
  • Seguimiento de evoluciones regulatorias (ej.: Basilea III, Solvencia II) e innovaciones en gestión de riesgos (ej.: blockchain para trazabilidad, IA para detección de fraudes).
• Acompañamiento al cambio
  • Formación de equipos en el uso de herramientas de datos/IA y promoción de una cultura de gestión proactiva de riesgos.

Ejemplos de proyectos concretos

• Detección de fraudes
  • Desarrollo de un modelo de machine learning para identificar transacciones fraudulentas en tiempo real, reduciendo pérdidas en un 20 %.
• Modelización de riesgos financieros
  • Creación de escenarios de pruebas de estrés para evaluar la resiliencia de carteras frente a crisis económicas.
• Mantenimiento predictivo
  • Uso de IA para predecir fallos de equipos críticos en una planta, reduciendo tiempos de parada en un 15 %.
• Optimización de primas de seguro
  • Automatización del proceso de tarificación según los perfiles de riesgo de los clientes.