Datenmanagement für Solvency II

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1 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. Inc. All All rights rights reserved. reserved.

2 Informationsmanagement für Solvency II mit Beispielen aus der Praxis Anforderungen an Solvency II- Compliance Qualitätsgesichertes Datenmanagement und rollenbasiertes Zusammenspiel der Verantwortlichen Werkzeugbasierte Lösungen für Datenmanagement inkl. Monitoring und Dashboards Zusammenfassung/Ausblick Copyright 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.

3 Was bedeutet diese Zahlen? Was haben sie gemeinsam? US-Dollar US-Dollar US-Dollar US-Dollar

4 Solvency II und Risikomanagement Good managers manage risks, poor managers manage problems

5 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

6 Solvency II Herausforderung Zeitplan Flexibilität und zukünftige Entwicklungen müssen bedacht werden rein Excel-basierte Umsetzungen sind nicht Solvency IIfähig Solvency II Zeitplan ab 2014: Erfüllung der Berichtspflichten in vollem Umfang Level Level 2 Level 3 Level 4 QIS Framework Directive Implementierungsmaßnahmen Lokale Gesetze Harmonisierung der Aufsicht QIS 4 QIS 4b QIS 4.5 QIS 5 Solvency II Betrieb

7 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 Data used for the internal model shall be accurate, complete and appropriate. (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 Insurance and reinsurance undertakings shall update the data sets used in the calculation of the probability distribution forecast at least annually.

8 Ergebnisse des Berichts der FSA vom Februar 2011 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.

9 Solvency II: Implikationen für Business & IT Strenge Anforderungen an Datenmanagement und Datenqualität erfordert Historisiertes Solvency II Datenmanagement Datenmodelle und -prozesse 1. Aufsetzen von Prozessen für Datenmanagement und Datenqualität Establish robust internal controls around the collection and storage of risk data Datenintegration Verarbeitung Quelldaten Risk Data Model Control Processes or Workflow Datenqualität Profiling und Analysen Geschäftsprozessregeln (Busin.Rules) Monitoring von Trends Nachvollziehbarkeit und Revisionssicherheit (Auditability) Nachweisen von Korrektheit und 2. 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 kann nur erreicht werden durch: Zusammenarbeit zwischen IT und Fachanwendern 3. Bedingung Revisionssicherheit Governance, Datenqualität, Dokumentation, Nachvollziehbarkeit Business Glossar Business Rules Reporting, Monitoring und Dashboards Business Rules Reporting, Monitoring und Dashboards

10 Solvency II: Implikationen für Business & IT Technologische Umsetzung Datenmanagement Risikoquantifizierung Berichtswesen Historisiertes Solvency II Datenmanagement Datenmodelle und -prozesse Kranken Marktrisiko Leben Komposit Kranken Konzernrisikobewertung (Gruppenaggregation) Inklusive Kredit-, operationeller und sonstiger Risiken SCR nach internem Modell SCR nach Standardansatz Marktrisiko Leben Komposit Konzernrisikobewertung (Gruppenaggregation) Inklusive Kredit-, operationeller und sonstiger Risiken Internes Berichtswesen zur Steuerung der Simulations-, Modellierungs-, und Vorhersagefähigkeit Externes Berichtswesen für die Aufsicht QRT-Meldungen, ORSA Revisionssicherheit Governance, Datenqualität, Dokumentation, Nachvollziehbarkeit

11 Das Garbage in Garbage out Paradigma Ein Dilemma auch für Solvency II MODEL CALCULATIONS Garbage In Garbage Out Paradigm Garbage Data Perfect Model Garbage Results Perfect Data Garbage Model Garbage Results

12 Anforderungen an eine Solvency II Implementierung Beispiel End-to-End IT-Architektur über reine Compliance hinaus Datenmanagement Risikoquantifizierung Datenqualitätsprozess Berichtswesen Business User (Fachbereich) DQ Analyst (IT-Architekt) Data Steward (Fachbereich) Historisiertes Solvency II Datenmanagement Business Term Description Requirements Rule Expression Alerts Datenmodelle und -prozesse 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 Regelprüfung im Dashboard (Controlling der Entwicklung je Dimension) und wird über Alerts bei Abweichungen informiert. Revisionssicherheit Governance, Datenqualität, Dokumentation, Nachvollziehbarkeit

13 Solvency II: Implikationen für Business & IT Footer

14 Business Data Network Definieren der Solvency II Begriffe Identifizieren der Quellen und Verantwortlichen 1 Definieren der Begriffe+Quellen Business Owner

15 Praxisbeispiel für ein Datenqualitäts-Dashboard für Solvency II 15

16 Solvency II Dashboard 3 Dimensionen für Suchanfragen (Drill Down / Filter) Dimension Datenqualität Dimension Zeit Funktionale Dimensionen

17 Messung der Datenqualität mit einer Kennzahl Data Governance Dashboard

18 Data Governance bei der Allianz

19

20 make connections share ideas be inspired Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Bis zum nächsten Jahr!

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