Kwalitatief dashboard voor een verzekeraar: data visueel inzichtelijk en klaar voor de nieuwe IFRS 17 standaard

DE VRAAG

Elke verzekeraar moet vanaf 1 januari 2023 rapporteren volgens de nieuwe IFRS 17 standaard. Het doel van deze standaard is dat alle verzekeraars dezelfde uitgangspunten hanteren bij de waardering van hun verzekeringscontracten. Hiermee kunnen beleggers, actuarissen en analisten de financiële prestaties van verzekeraars uit verschillende landen beter met elkaar vergelijken.

IFRS17 vervangt IFRS4, de huidige rapportage standaard. Ten opzichte van IFRS 4 is voor de IFRS 17 rapportage veel meer data nodig over de verzekeringsproducten. En die data moet ook nog eens aan allerlei eisen voldoen. Een Nederlandse verzekeraar heeft ITDS daarom gevraagd om te helpen bij het verbeteren van de kwaliteit van de data die nodig is voor hun IFRS17 rapportage. Aan ons de taak om een rapportage te maken waarmee zij goed inzicht krijgen in de datakwaliteit. Op basis daarvan kunnen ze ­oordelen of de data betrouwbaar genoeg is voor de financiële verslaglegging.

ONZE AANPAK

Onze eerste stap was om samen met het actuariaat, de gebruiker van de data, de belangrijkste data elementen voor de IFRS 17 rapportage te bepalen. De Key Data Items. Per data element hebben we vervolgens controles opgesteld waarmee we kunnen bepalen of een element van voldoende kwaliteit is. Is het een verplicht veld? Welke waardes zijn toegestaan? Is de gegeven waarde plausibel? Deze controles hebben we vervolgens uitgevoerd op alle data die nodig is voor de IFRS 17 rapportage, zoals alle polissen en claims.

Om inzicht te krijgen in de kwaliteit en betrouwbaarheid van de data voor de IFRS 17 rapportage, hebben we een interactieve rapportage gemaakt in Power BI. De rapportage in dit programma geeft de gebruikers de mogelijkheid om per rapportagemaand te zien wat de datakwaliteit is, uitgedrukt in het aantal polissen of claims dat uitvalt op één of meerdere van de controles. Hierbij kan men doorsnedes maken op o.a. afdeling, bronsysteem, data element en type controle. Bovendien is het programma makkelijk te integreren in de bestaande architectuur. Op deze manier kunnen gebruikers trends signaleren en mogelijke oorzaken van datakwaliteitsissues snel opsporen en oplossen.

Naast het meten van de datakwaliteit is het voor de verzekeraar ook van belang dat de cijfers volgens de IFRS 17 standaard vergelijkbaar zijn met de huidige IFRS 4 rapportage. Om die reden hebben we naast de resultaten van de uitgevoerde datakwaliteitscontroles ook data uit het grootboek ingeladen, waar de boekingen volgens de IFRS 4 methode in staan. Dit maakt het mogelijk om de aangeleverde gegevens te vergelijken met de boekingen in het grootboek. Zo kunnen we precies bepalen in hoeverre de data compleet en betrouwbaar is.

RESULTAAT

Met onze hulp is de verzekeraar niet alleen in staat om te rapporteren volgens IFRS 17 vereisten, maar heeft het ook volledig inzicht in de kwaliteit en betrouwbaarheid van de data. We hebben de rapportage volledig geautomatiseerd, zodat na de maandafsluiting de meest recente data direct wordt ingeladen en de resultaten van de datakwaliteitscontroles gelijk worden weergegeven. Dit scheelt enorm veel tijd, omdat er geen maandelijkse rapportages opgesteld hoeven te worden.

Verder biedt de rapportage de verschillende stakeholders in de organisatie de mogelijkheid om nieuwe datakwaliteitsissues te signaleren en monitoren, waardoor ze sneller kunnen bepalen of de data van voldoende kwaliteit is.  Een knap staaltje teamwork en een mooi voorbeeld van ‘The power (BI) of dashboarding.’