Bijeenkomst Interdisciplinair naar een begrijpelijke ...€¦ · – Aggregatie en presentatie....
Transcript of Bijeenkomst Interdisciplinair naar een begrijpelijke ...€¦ · – Aggregatie en presentatie....
Bijeenkomst
Interdisciplinair naar een begrijpelijke
datakwaliteitsnorm
Eddy VaassenTilburg University / Erasmus University
Data Quality:setting the scene
Prof.dr. Eddy Vaassen RATilburg University | Erasmus University Rotterdam
Interdisciplinair naar een begrijpelijke datakwaliteitsnorm
29/5/2019
Data quality categoriesQuality = ‘fit for use’
• Input validity
• Input completeness
• Input accuracy
• Update completeness
• Update accuracy
But the various DQ models are far more complex!
Why does data quality matter?
Two main drivers:
1. Compliance (e.g., Solvency II, IFRS 17)
2. Performance (e.g., lower costs, higher product quality, higher customer satisfaction)
A model
IT strategy
IT infrastructure Data management Information provision Operations
Business strategyInformation strategyData strategyStrategy formation
Strategy implementation
BusinessInformation &
communicationData
Information & communication
technology
IT strategy
IT infrastruct
ure
Data managem
ent
Information provision
Operations
Business strategy
Information strategy
Data strategy
Strategy formation
Strategy implement
ation
Business
Information &
communication
Data
Information &
communication
technology
IT infrastructure Data management Information provision Operations
Strategy implementation for data quality
IT strategy
IT infrastruct
ure
Data managem
ent
Information provision
Operations
Business strategy
Information strategy
Data strategy
Strategy formation
Strategy implement
ation
Business
Information &
communication
Data
Information &
communication
technology
IFRS 17 data quality requirements
A data quality problem
• Example Chain for payroll data (in Dutch: Loonaangifteketen)
• 108.000 employers had to re-submit their payroll data for the year 2006
• The following causes were identified:‒ Complexity: volume, variety and velocity of data, many dependencies
‒ Many different users and producers, with different needs, including the Dutch Belastingdienst and the UWV
‒ Many legal changes in a short period of time
‒ Software was late, could not be tested, rendering it unreliable
Solution strategy: data governance
Data governance is a system of decision rights and accountabilities for data-related processes, executed according to agreed-upon models and standards that describe:
• The actions to be taken
• The persons who are allowed to take these actions
• The information needed to take these actions
• The timing of these actions
• The conditions for these actions
• The methods applied to take these actions
Peter SmitNBA SVP
Datakwaliteit
Perspectief van de externe accountant
Peter Smit – NBA SVP
Introductie
• Codificatiegedachte
• Risicoanalyse & Materialiteit
• Procesinrichting en beheersing
Codificatiegedachte
Codificatiegedachte
Risicoanalyse en materialiteit
Risicoanalyse & Materialiteit
• Doel van de data
• Gevoeligheid voor fouten
• Effect van fouten (direct
en indirect)
• Cumulerende effecten
• Planningsmaterialiteit
– Verslaggeving versus
polishouder
– Uitkomst risicoanalyse
– Aggregatierisico’s
• Evaluatie materialiteit
– Projectie
– Indirecte effecten
– Cumulerende effecten
– Kwalitatieve evaluatie
Procesinrichting en beheersing
• Inzicht in de keten
• Governance
• Normenkader
• Risicoanalyse
• Interne controles op
niveau
– Individuele data
– Databewerkingen
– Aggregatie en presentatie
Pieter EttesAchmea
DATAKWALITEIT MAATREGELEN29 mei 2019 │ Pieter Ettes │ Verbond van Verzekeraars Den Haag
Opmars naar ‘digitale verzekeraar’ waar we allen midden in zitten
Onze industrie gaat, net zoals andere industrieën, digitaliseren :
o Snelheid van proces drastisch omhoog op wens van klant, toezichthouder en andere stakeholders
o Meer inzicht, beter sturen, hogere transparantie
o Hogere mate van vertrouwen in juistheid proces
Om dat mogelijk te maken moet interne procesgang veranderen :
o Datakwaliteit van bron adminitraties op orde
o Datakwaliteit (FTR) en 100% STP in alle processtappen
o Van rapportage naar analyse en sturing
o Gelijk doen wat gelijk kan (‘Daily close’)
22
verandert de bedrijfsvoering van een verzekeraar …….
Extern zal steeds meer om volledige up-to-date data gevraagd worden in plaats van rapporten achteraf. Daarom alleen al zal de procesgang digitaler moeten worden.
Maar er zijn ook interne baten die gelijker tijd binnen handbereik komen
• Productiviteit ↑ (minder hand-/rework)
• Kwaliteit ↑(minder fouten)
• Beheersing ↑ (verbetering van het interne risicoprofiel)
23
Digitaal data driven maakt mogelijk om gelijk ‘bij’ te zijn als in een daily close …….
Hersteltijd is er straks niet meer, handmatig werken duurt te lang en is problematisch
- Automatiseer niet alleen actuariële modelberekeningen, het boekingsproces, maar ook AOC, non-financials en andere voor disclosure noodzakelijke data aanmaak
- En stop met alles op te sparen tot een periode einde maar handel gelijk af wat gelijk kan
- Ook voor actuariële processen geldt vaak dat deze echt niet hoeven te wachten, deze kunnen vaak vooraf
24
De datastromen in het bedrijf zijn onderhevig aan continuous c.q. geautomatiseerde controles
• uitval
• validatie
• Monitoring
• Reconciliatie
• Aansturen issues en incidenten
En vereist een aantal maatregelen waaronder slimmere controles …….
25
Belangrijk is te werken met go/nogo op koppelvlakken …….
26
Historie insub
Afleidenboeking
Polisvastleggen data
Toekomstkasstroom
consolidatie rapportage
IFRS berekening
Grootboek
AOCberekening
Afleidenboeking
assets VerrijkingAsset data
Inlezentransacties
Assetadmin
AanleverenMaster
data
Hanteer in de procesketen een koppelvlak principe waar data inhoudelijk gecontroleerd wordt. Niet goed betekentoverdoen ipv compenserende maatregelen
die geautomatiseerd gecontroleerd worden
27
Tjeerd DegenaarAegon
Aegon NederlandTemplate 2016
Een begrijpelijke datakwaliteitsnorm
Tjeerd Degenaar
Mei 2019
SII Technische Voorzieningen
Rol van de AFH tav Data Kwaliteit
Teksten uit ‘SII Directive Artikel 48’:
Insurance and reinsurance undertakings shall provide for
an effective actuarial function to:
• coordinate the calculation of technical provisions
• assess the sufficiency and quality of the data used in
the calculation of technical provisions;
31
SII Technische Voorzieningen
Rol van de AFH tav Data Kwaliteit
Teksten uit ‘SII Directive Artikel 48’:
Insurance and reinsurance undertakings shall provide for
an effective actuarial function to:
• coordinate the calculation of technical provisions
• assess the sufficiency and quality of the data used in
the calculation of technical provisions;
Samenwerking binnen de tweede
lijn met Operational Risk
Management:
- Guidelines Kwaliteit Control
Framework
- Guidelines vastlegging controls,
werkzaamheden en
testresultaten
AFH heeft o.a. mening over:
- Templates Data Kwaliteit Rapportages
- Opzet Data Levering Overeenkomsten en
Data Trails
- Prioriteiten en Voortgang
AFH rapporteer over Data Kwaliteit in het jaarlijks
Actuarieel Functie Houder rapport:
• Besproken met Directie en Raad van commissarissen
• Gedeeld met Toezichthouder
Stakeholders:
• Data Board /
Committees
• Chief Data Officer
• Eerste lijns Chief
Actuaris
• Risk Functie
Houder /
Operational Risk
Management
• Business Data
Stewards
• Finance Data
Stewards
AFH doet ook zelfstandig
analyses, onafhankelijk
van de eerste lijn.
Oscar van EwijkDe Volksbank
InternClassificatie: 33
Thema: “Interdisciplinair naar een begrijpelijke datakwaliteitsnorm.”
- Oscar van Ewijk
- 2019: IT Bedrijfshoofd Finance &Risk de Volksbank
- 2012-2017 : IT bedrijfshoofd Finance & Risk VIVAT Verzekeringen
- Wat heb je aan een formele datagovernance als ketendenken binnen je organisatie ontbreekt?
- Hoe maak je de organisatie van een bronsysteem bewust-(er) van de consequenties van besluiten die ze nemen die leiden tot afname datakwaliteit t.b.v. rapportering en modellering- Bijvoorbeeld bij conversies of implementaties van nieuwe producten of systemen
Pegasus
ART (PWC tool)
COREP XBRL
Corep XBRL OneSumX
OneSumX
Finrep 18 en 19Stater/DBV
Forbearance
AtvanceForbearance
Finrep OverigMaster sheet
Finrep
ART (PWC tool)
Finrep XBRL
Finrep Compleet
Berk
SPV PGP (tbv SAS)
BDV
FDWH
CRISP-data
Pebblez-data
Quantum-data
SAS (+Atvance)-data
DBV-data
Pegasus-data
OFS-data
Quantum-SanDer-data
Credit Navigator/Pega-data
EDV
Pebblez/BAMBAM
CRISP/PHIRM
OFS Tagetik
StAPCOSMOASN IFRS9 Tool
MEIS
GRM_UI
SAS
Atvance
DBV
Credit Navigator/Pega
Quantum
Kadaster
Ortec
KVL Lijst
Blacklist
CDS ADF Admin
Dunn & Bradstreet
Bronnen overig FINREP
Obligor-Relation
AoD Data
SAS-data
AoD Module
Obligor-RK
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
BronnenFinancial reporting
Chris HoffmanKPMG
35© 2019 [legal member firm name], a [jurisdiction] [legal structure] and a member firm of the KPMG network of independent member firms affiliated with KPMG International Cooperative, a Swiss entity. All rights reserved.
- Chris Hoffman
- Director KPMG Advisory
- Verantwoordelijk voor Data Management dienstverlening KPMG
Praktijkervaringen van de afgelopen jaren met de implementatie van de
DNB Guidance en de vervolgstappen hieruit voor verzekeraars
Interdisciplinair naar een begrijpelijke datakwaliteitsnorm
KPMG Enterprise Data Management