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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
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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
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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
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Solvency II und Risikomanagement
Good managers manage risks,
poor managers manage problems
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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
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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
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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.
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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
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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
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Solvency II: Implikationen für Business & IT Technologische Umsetzung
Historisiertes Solvency II
Datenmanagement
Datenmodelle und -prozesse
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
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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
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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)
Historisiertes Solvency II
Datenmanagement
Datenmodelle und -prozesse
Revisionssicherheit
Governance, Datenqualität, Dokumentation, Nachvollziehbarkeit
Datenmanagement
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Solvency II: Implikationen für Business & IT
Footer
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Definieren der
Begriffe+Quellen Business Owner
Definieren der Solvency II Begriffe
Identifizieren der Quellen und Verantwortlichen
1
Business Data Network
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Praxisbeispiel für ein Datenqualitäts-Dashboard für Solvency II
15
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Solvency II Dashboard
3 Dimensionen für Suchanfragen (Drill Down / Filter)
Dimension „Datenqualität“ Dimension „Zeit“
Funktionale Dimensionen
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Data Governance Dashboard
Messung der Datenqualität mit einer Kennzahl
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Data Governance bei der Allianz
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Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!
Bis zum nächsten Jahr!