Datenmanagement für Solvency II - Sas Institute · 2012-05-21 · Datenmanagement- und...

Copyright © 2012, SAS Institute Inc. All rights reserved. Copyright © 2012, SAS Institute Inc. All rights reserved.

make connections • share ideas • be inspired

Wie sich durch effizientes Datenmanagement regulatorische Anforderungen erfüllen und Kosten senken lassen

Datenmanagement für Solvency II

Gabriele Smith SAS Center of Excellence Information Management Baden, 15. Mai 2012

Copyright © 2012, SAS Institute Inc. All rights reserved.


Informationsmanagement für Solvency II mit Beispielen aus der Praxis

Anforderungen an Solvency II-Compliance

Qualitätsgesichertes Datenmanage-ment und rollenbasiertes Zusammen-spiel der Verantwortlichen

Werkzeugbasierte Lösungen für Datenmanagement inkl. Monitoring und Dashboards

Zusammenfassung/Ausblick


Was bedeutet diese Zahlen? Was haben sie gemeinsam?

2.200.000.000.000 US-Dollar

15.000.000.000 US-Dollar

2.000.000.000 US-Dollar

30.000.000 US-Dollar


Solvency II und Risikomanagement

Good managers manage risks,

poor managers manage problems


Solvency II Ziele der Aufsicht

Definition

Regularien der Europäischen Union im Versicherungs-wesen zur Vereinheitlichung des EU Marktes und Verbesserung des Schutzes der Versicherten.

Zielsetzung

Reduktion des Risikos von Forderungsausfällen seitens der Versicherer

Reduktion potentieller Verluste bei Versicherungsnehmern

Aufbau eines Frühwarnsystems damit Regulatoren intervenieren können

Sicherheit der finanziellen Stabilität im Versicherungswesen darlegen

Aufbau eines Risikobewusstseins in allen Bereichen der Versicherung


Solvency II

Flexibilität und zukünftige Entwicklungen müssen bedacht werden

rein Excel-basierte Umsetzungen sind nicht Solvency II-fähig

Solvency II Zeitplan

Herausforderung Zeitplan

Framework Directive

Implementierungsmaßnahmen

Lokale Gesetze

Harmonisierung der Aufsicht

QIS 4 QIS 4b QIS 4.5 QIS 5 Solvency II Betrieb

Level

Level 2

Level 3

Level 4

QIS

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

ab 2014: Erfüllung der

Berichtspflichten in vollem Umfang


Datenmanagement und Solvency II Die regulatorische Perspektive der Aufsicht

Die Solvency II Direktive definiert erstmalig strikte Anforderungen an Datenqualität.

Versicherungsunternehmen müssen pro aktiv Prozesse zur Validierung und zum Management von Datenqualität aufbauen und nachweisen – vgl. Artikel 48

Die lokale Aufsicht muss die Angemessenheit die Datenbasis der aktuariellen Modelle prüfen und ggf. Näherungen erzwingen – vgl. Artikel 82

Interne Modelle brauchen statistische Qualitätsmaße – vgl. Artikel 121

(c ) assess the sufficiency and

quality of the data used in the

calculation of technical

provisions

Member States shall ensure

that insurance and reinsurance

undertakings have internal

processes and procedures to

ensure the appropriateness,

completeness and accuracy of

the data used in the calculation

of their technical provisions

3. Data used for the internal

model shall be accurate,

complete and appropriate.

Insurance and reinsurance

undertakings shall update the

data sets used in the

calculation of the probability

distribution forecast at least

annually.


Kapitel 3.15: Daten müssen “accurate, complete, appropiate” sein.

Kapitel 6.7: Datenqualität ist eine zentrale Anforderung für eine erfolgreiche Einführung von Solvency II.

Kapitel 6.8: Versicherer sollten eine unternehmensweite Datenmanagement- und Datenqualität-Strategie im Blick haben.

Kapitel 6.9: Tabellenkalkulationen stellen ein Risiko dar.

Kapitel 6.10: Datenqualität sollte im Management verankert und diskutiert werden.

Kapitel 6.11: Es sollten ausreichend Ressourcen

(Datenexperten/Data Stewards) vorgehalten werden.

Ergebnisse des Berichts der FSA vom Februar 2011


Aufsetzen von Prozessen

für Datenmanagement

und Datenqualität

”Establish robust internal controls around

the collection and storage of risk data”

Solvency II: Implikationen für Business & IT Strenge Anforderungen an Datenmanagement und Datenqualität

Datenintegration

• Verarbeitung

Quelldaten

• Risk Data Model

• Control Processes

or Workflow

Datenqualität

• Profiling und

Analysen

• Geschäftsprozess-

regeln (Busin.Rules)

• Monitoring von

Trends

• Nachvollziehbarkeit

und Revisionssich-

erheit (Auditability)

Historisiertes Solvency II

Daten- management

Datenmodelle und -prozesse

1.

• Business Glossar

• Business Rules

• Reporting, Monitoring

und Dashboards

Business Rules Reporting, Monitoring und Dashboards

Zusammenarbeit zwischen IT und Fachanwendern

Revisions-sicherheit

Governance, Datenqualität,

Dokumentation, Nachvollzieh-

barkeit

2. Nachweisen von Korrektheit und

Konsistenz der Prozesse und Daten

gegenüber der Aufsicht

“Demonstrate accuracy and consistency

between the data used to support the capital

calculation and wider management and

financial reporting across the organization”

3.

erfordert

kann nur erreicht

werden durch:

Bedingung


Solvency II: Implikationen für Business & IT Technologische Umsetzung


Datenmanagement


Revisionssicherheit

Governance, Datenqualität, Dokumentation, Nachvollziehbarkeit

SCR nach internem Modell

Konzernrisikobewertung

(Gruppenaggregation)

Inklusive Kredit-, operationeller

und sonstiger Risiken

Marktrisiko

Leben

Komposit

Kranken

SCR nach Standardansatz

Konzernrisikobewertung

(Gruppenaggregation)

Inklusive Kredit-, operationeller

und sonstiger Risiken

Marktrisiko

Leben

Komposit

Kranken

zur Steuerung der

Simulations-,

Modellierungs-,

und Vorhersagefähigkeit

Internes Berichtswesen

für die Aufsicht

QRT-Meldungen, ORSA

Externes Berichtswesen

Datenmanagement Risikoquantifizierung Berichtswesen


Das Garbage in – Garbage out Paradigma – Ein Dilemma auch für Solvency II

Perfect Data

Garbage Model

Garbage Results

Garbage Data

Perfect Model

Garbage Results

MODEL CALCULATIONS

„Garbage In – Garbage Out“ Paradigm


Risikoquantifizierung Berichtswesen

Alerts

Expression

Rule

Anforderungen an eine Solvency II Implementierung Beispiel End-to-End IT-Architektur „über reine Compliance hinaus“

Datenqualitätsprozess

Description

Requirements

Business Term

… definiert Begriffe,

Zusammenhänge und

verantwortliche Personen

nach Rolle (Data

Dictionary).

… verbindet die Begriffe

mit den Daten, definiert

Prüfregeln und modelliert

die Monitoring-Prozesse.

… verantwortet das

Ergebnis der Regel-

prüfung im Dashboard

(Controlling der Entwick-

lung je Dimension) und

wird über Alerts bei Ab-

weichungen informiert.

Business User (Fachbereich)

DQ Analyst (IT-Architekt)

Data Steward (Fachbereich)


Datenmanagement


Revisionssicherheit

Governance, Datenqualität, Dokumentation, Nachvollziehbarkeit

Datenmanagement


Solvency II: Implikationen für Business & IT

Footer


Definieren der

Begriffe+Quellen Business Owner

Definieren der Solvency II Begriffe

Identifizieren der Quellen und Verantwortlichen

1

Business Data Network


Praxisbeispiel für ein Datenqualitäts-Dashboard für Solvency II

15


Solvency II Dashboard

3 Dimensionen für Suchanfragen (Drill Down / Filter)

Dimension „Datenqualität“ Dimension „Zeit“

Funktionale Dimensionen


Data Governance Dashboard

Messung der Datenqualität mit einer Kennzahl

http://en.wikipedia.org/wiki/File:Six_sigma-2.svg


Data Governance bei der Allianz


make connections • share ideas • be inspired


Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

Bis zum nächsten Jahr!

Date post:	07-Aug-2020
Category:	Documents
Upload:	others
View:	4 times
Download:	0 times

Datenmanagement für Solvency II - Sas Institute · 2012-05-21 · Datenmanagement- und...

Documents