Mihnea MIRONESCUConsultant
Dupa mai multe amanari, directiva UE 58 din 2013 prevede ca Solvency II se va aplica incepand cu data de 1 ianuarie 2016. Acest lucru inseamna ca asigurarorii mai au la dispozitie mai putin de 1 an pentru a se pune la punct cu cerintele acestei directive.
Gestionarea corecta a datelor reprezinta fundatia unui sistem eficient de gestionare a riscurilor si a capitalului pentru companiile de asigurare. In absenta unor surse de date fiabile, companiile nu isi pot evalua corect pozitia curenta, drept urmare ele nu au cum sa raporteze corect catre autoritatile de supraveghere nivelul curent de expunere la risc. In acest sens, calitatea datelor folosite in calculele financiare este critica, intrucat de ea depinde calitatea rezultatelor. De aceea directiva Solvency II include cerinte specifice de calitate a datelor pentru a sublinia importanta acestui lucru si pentru a stabili un standard referitor la gestionarea datelor pentru companiile de asigurare: "Statele membre se asigura ca intreprinderile de asigurare si de reasigurare instituie procese si proceduri interne care asigura adecvarea, exhaustivitatea si exactitatea datelor utilizate la calcularea rezervelor tehnice".
Dar cum pot companiile sa-si ridice gradul de calitate al datelor pe care le colecteaza si cu care lucreaza? Si cum pot ele mentine un grad ridicat al calitatii datelor? Intrucat calitatea datelor este in centrul directivei Solvency II, care sunt cerintele specifice referitoare la calitatea datelor? Cum poate un asigurator sa indeplineasca aceste cerinte folosindu-se de infrastructura sa IT existenta?
Directiva Solvency II este prima directiva care pune un accent clar pe calitatea datelor, care introduce cerinte specifice referitoare la calitatea datelor si la documentare, fara insa a mentiona vreo metodologie clara de gestionare a calitatii datelor (Data Quality Management). De asemenea, cum tipurile si dimensiunile companiilor de asigurare difera, directiva nu mentioneaza care sunt pasii necesari implementarii in vederea obtinerii de date de calitate ridicata: " ...Mai precis, intreprinderile de asigurare isi vor dezvolta propriul concept de calitate a datelor pornind de la interpretarea de baza a termenilor 'exactitate (acuratete)', 'exhaustivitate' si 'adecvare'...". Pentru a-si putea dezvolta un concept propriu, particularizat, privind calitatea datelor, companiile trebuie sa deduca din legislatie ce anume se cere privind calitatea datelor si sa adapteze aceste cerinte pentru mediul lor particular.
Cadrul Solvency II
Directiva Solvency II consta in trei piloni, similar directivei Basel II din mediul bancar. Fiecare pilon se concentreaza asupra unei componente legislative diferite, respectiv cerintele de capital, masurarea si gestionarea riscului si in final raportarea.
Primul pilon se ocupa cu cerintele cantitative ale directivei implicate in calculul cerintelor de capital de solvabilitate (SCR) si rezervelor tehnice (TP). Pentru a calcula TP si SCR, companiile trebuie sa colecteze diferite date din varii tipuri de surse, care deseori nu sunt similare ca structura. Cu toate acestea, calitatea datelor folosite in aceste calcule este critica, intrucat marimea SCR indica ce capital trebuie mentinut disponibil pentru ca firma sa-si desfasoare activitatea. Cand capitalul disponibil este sub limita SCR, aceasta poate conduce la un risc inacceptabil pentru asigurati si va constitui un indicator timpuriu de alarma pentru autoritati. In plus, fiabilitatea modelului intern folosit de unii asiguratori pentru calculul cerintelor de capital depinde de calitatea datelor folosite pentru validarea modelului. Ca parte a procesului de aprobare a modelului intern (IMAP), un asigurator este obligat sa furnizeze dovezi ale calitatii datelor de intrare si de iesire folosite in model.
Pilonul II se concentreaza pe cerintele calitative ale directivei, care includ un sistem adecvat de guvernanta cu o abordare corecta de gestionare a riscului. In general, o proportie ridicata din riscurile operationale are la origine calitatea scazuta a datelor folosite in operatiunile unei companii. De exemplu, duplicarea platii daunelor, incalcarea acordurilor SLA sau calculul gresit al primei de asigurare pot fi asociate unor probleme legate de calitatea datelor. Pentru a gestiona eficient aceste riscuri asiguratorii trebuie sa utilizeze controale menite sa detecteze si sa previna problemele de calitate a datelor in sistemele operationale.
Pilonul III se refera la dezvaluirea publica de informatii referitoare la operatiunile si rezultatele companiei, care sa asigure un grad adecvat de transparenta. Rapoartele periodice includ date reconciliate cu raportarile financiare pentru a creste fiabilitatea raportului. Procesele si sistemele folosite pentru generarea rapoartelor trebuie sa fie suficient de transparente pentru a putea urmari traseul datelor obtinute inapoi pana la sursa primara a acestora. In consecinta, companiile au nevoie de proceduri si sisteme adecvate pentru a putea produce raportari de calitate, iar acestea se traduc in practica prin proceduri, solutii, controale si procese (suplimentare fata de cele actuale) care trebuiesc definite si implementate in sistemele IT.
Solvency II pune accentul pe guvernanta datelor ca parte esentiala a gestionarii riscului si pe aplicarea consecventa de standarde si definitii referitoare la calitatea datelor pentru toti cei trei piloni. Recunoscand importanta si criticalitatea calitatii datelor, EIOPA a emis recomandari specifice referitoare la standardele de calitate a datelor folosite de diferitele modele pentru calculul TP si SCR. Recomandarea explica relatia dintre calitatea ridicata a datelor si procesul decizional: "In general, cu cat datele folosite in modelul intern sunt mai exacte, exhaustive si adecvate, cu atat rezultatul modelului este mai fiabil, si cu atat mai multa incredere poate fi pusa pe deciziile luate pe baza rezultatelor modelului".
Desi directiva subliniaza importanta calitatii tuturor datelor, se pune accentul in mod deosebit pe datele folosite pentru calculele critice (cum ar fi SCR), care trebuie sa mentina un grad ridicat de calitate, ceea ce nu este neaparat obligatoriu pentru alte tipuri de date. De aceea se poate concluziona ca date diferite pot avea grade diferite de calitate, pe baza scopului de utilizare in cadrul Solvency II, si ca cele mai ridicate niveluri de calitate sunt necesare doar pentru un set relativ restrans de date.
Cerintele unui sistem de gestionare a calitatii datelor
Asa cum s-a mentionat deja, fiind o reglementare bazata pe principii, directiva nu dicteaza nicio abordare specifica privind calitatea datelor, ci mai degraba impune standarde de calitate a datelor pentru asiguratori. Asiguratorii au libertatea de a folosi conceptele de calitate a datelor care se potrivesc cel mai bine structurii si mediului propriu de operare, atata timp cat sunt capabile sa respecte standardele publicate, si sa demonstreze existenta si utilizarea lor.
In functie de dimensiunea companiei si de complexitatea portofoliului de asigurari sistemul de gestionare a calitatii datelor poate deveni extrem de complex. Pentru asiguratorii de talie medie sau mica sau cu un portofoliu mai simplu, sistemul poate fi simplificat, respectand principiul proportionalitatii mentionat de directiva.
Companiile de asigurari sunt responsabile pentru folosirea unei cantitati si calitati suficiente de date pentru calculele cerute de autoritati. Modul de producere si transformare a acestor date in cadrul fluxului de date trebuie sa fie transparent si trasabil de la sursa la destinatie (modelul de calcul). In plus, datele folosite in calcule trebuie sa corespunda criteriilor de exactitate, exhaustivitate si adecvare. Prin urmare asiguratorii trebuie sa-si modifice sistemele informatice curente, care sunt focalizate in mare pe furnizarea si mentinerea unui sistem operational disponibil, catre un sistem axat pe calitatea datelor, in vederea atingerii cerintelor legale. Pe parcursul transformarii procesele manuale trebuie inlocuite pe cat posibil cu procese automate, care vor contribui la cresterea fiabilitatii datelor.
Un proiect de Solvency II trebuie sa initieze implementarea cerintelor necesare aducand impreuna diferite departamente cum ar fi Managementul datelor (daca exista), IT, Managementul riscului, reprezentantii liniilor de afaceri, Actuariatul si Financiarul. Asiguratorii trebuie sa identifice cerintele privind calitatea datelor pentru Solvency II si sa-si creeze o solutie adaptata. Solutia poate cuprinde parti din metodologiile existente, care se potrivesc cel mai bine cu nevoile companiei si activitatile acesteia, rezolvand in acelasi timp si cerintele legale.
Cerintele unui astfel de sistem pot fi grupate in doua categorii: (1) Cerinte legate de infrastructura, cum ar fi existenta unei platforme software si hardware si utilizarea unui sistem de tip Data Warehouse sau a unei solutii automatizate de calcul si raportare. (2) Cerinte privind guvernanta, cum ar fi prezenta de procese si proceduri corespunzatoare, a unei structuri organizationale si de roluri si responsabilitati clare.
Un astfel de sistem trebuie sa satisfaca un set de cerinte functionale si non-functionale dupa cum este descris in tabelele 1 si 2.
De unde pornim intr-un astfel de proiect?
- Primul pas este stabilirea necesarului de date pentru formula standard sau pentru modelul intern. Este critica implicarea departamentelor actuarial si financiar in acest proces pentru a preveni extinderile ulterioare necontrolate ale scopului proiectului.
- Crearea unui Director de date, adica un inventar al tuturor datelor folosite in lantul Solvency II, impreuna cu caracteristicile acestora, procesele care le folosesc si controalele aplicate acestor date. Poate contine criterii de calitate, praguri si teste de verificare. Datele trebuie prioritizate ca importanta in functie de materialitatea impactului in zona de modelare actuariala. Directorul de date contine atat datele generate intern, cat si cele procurate din surse externe.
- Documentarea fluxurilor de date si a interfetelor dintre sisteme de la model la sursa, care sa ofere transparenta pentru transformarile de date cheie. Fiecare flux trebuie evaluat din perspectiva impactului calitatii datelor asupra calculelor Solvency II, iar riscurile identificate trebuie adresate printr-un plan de imbunatatire.
- Evaluarea calitatii datelor este urmatorul pas. Pentru a putea face acest lucru este necesara documentarea regulilor de afaceri si a criteriilor de evaluare pentru fiecare set de date materiale. Tot in aceasta etapa se construiesc prototipuri pentru dashboarduri folosite la monitorizarea calitatii datelor. De asemenea, este necesara definirea unui proces clar de remediere a deficientelor de date identificate in etapa de evaluare.
- Crearea unui sistem de guvernanta a datelor din companie pornind de la datele aflate in scopul directivei Solvency II. Este necesara formalizarea de politici si proceduri care sa reglementeze procesele de definire a datelor, de evaluare a calitatii acestora, de remediere a deficientelor si de monitorizare a calitatii. Rolurile si responsabilitatile trebuie mentionate cu claritate, iar persoanele implicate trebuie instruite.
Din punct de vedere al infrastructurii IT asiguratorii pornesc la drum din puncte diferite. Unii necesita modificari minore ale infrastructurii IT, pe cand altii planifica investitii majore in noi sisteme menite sa suporte Solvency II. Cu toate aceste diferente exista cateva directii de baza:
- Crearea de interfete standard intre sisteme folosind programe ETL. Aceste interfete au avantajul de a permite includerea de controale automate privind calitatea datelor transferate intre sisteme.
- Implementarea unei solutii de tip Data Warehouse, chiar si limitata ca scop la cerintele Solvency II. O astfel de solutie ofera avantaje strategice privind cerintele de raportare din ce in ce mai complexe, inclusiv cele datorate noului standard IFRS 4 faza II.
- Alegerea si implementarea unei solutii actuariale de modelare (calcul), in caz ca nu se alege dezvoltarea unui Data Warehouse.
O calitate scazuta a datelor poate submina integritatea rezervelor tehnice si a modelelor interne ale unei companii de asigurare, avand potentialul de a rata conformarea la cerintele directivei Solvency II incepand cu data de 1 ianuarie 2016.
Este esentiala o prioritizare si o planificare detaliata pentru a folosi eficient timpul ramas si pentru a promova o abordare pragmatica, care sa vizeze in primul rand datele cu impact material.
Accentul trebuie sa cada pe zonele cele mai importante pentru succesul proiectului, cum ar fi identificarea si documentarea surselor si a fluxurilor de date cheie, implementarea unui model de data-ownership, documentarea regulilor de afaceri si definirea de metrici pentru masurarea calitatii datelor.
Despre autor
- A lucrat in companiile EUREKO Asigurari si CLAL Asigurari-Reasigurari (PLATINUM) in pozitia de Director IT, avand o experienta bogata referitoare la gestiunea sistemelor IT pentru industria de asigurari.
- De asemenea a lucrat pentru companii din domeniul FMCG precum Philip MORRIS si PAPASTRATOS. Are o experienta solida in crearea sau optimizarea cadrelor procedurale IT in vederea alinerii cu cerintele legale sau de grup si a rezolvarii punctelor de audit IT deschise, precum si cu cadre interne de control intern, managementul riscului si audit intern dobandite intr-un mediu complex, multinational.
- A participat si implementat proceduri si procese pentru Solvency II.
- In prezent furnizeaza consultanta in servicii IT pentru asigurari, in special in domeniul conformitatii pentru audituri externe, reglementari tip Solvency II, cerinte ASF cu privire la adecvarea sistemelor informatice.