DNB plaatst datakwaliteit op de agenda van verzekeraars | KPMG | NL

Guidance DNB plaatst datakwaliteit opnieuw op de agenda van verzekeraars

DNB plaatst datakwaliteit op de agenda van verzekeraars

In 2016 heeft De Nederlandsche Bank (DNB) bij tien verzekeraars een themaonderzoek naar datakwaliteit uitgevoerd. Daardoor heeft DNB een goed beeld gekregen hoe verzekeraars met datakwaliteit omgaan. Sinds de publicatie van de Solvency II regelgeving is er onduidelijkheid bij verzekeraars wat minimaal nodig is om aan regels rond datakwaliteit te kunnen voldoen. De Solvency II regelgeving geeft hier maar beperkt invulling aan. En afgezien van het beoordelingskader dat DNB voor het themaonderzoek heeft gebruikt, heeft DNB niet eerder zijn verwachtingen expliciet gemaakt. Door middel van het op 27 september gepubliceerde document ‘Guidance beheersing datakwaliteit’ (hierna: ‘guidance’) maakt DNB duidelijk wat zijn verwachtingen zijn op dit gebied. Het is goed dat DNB dit initiatief heeft genomen. Het is de vraag of daarmee vraagstukken en discussies rond datakwaliteit die zich in de praktijk voordoen allemaal worden beantwoord. KPMG heeft een publicatie in voorbereiding waarin meer in detail op het guidance document wordt ingegaan. Ik volsta in deze blog met een aantal observaties.

1000

Auteur

Partner

KPMG Nederland

Contact

Gerelateerde content

Waar staan verzekeraars?

DNB doet in de guidance geen mededelingen over de uitkomsten van het themaonderzoek. Het feit dat DNB nadere guidance geeft wijst er op dat verzekeraars ten tijde van het onderzoek nog niet voldeden aan de verwachtingen van DNB. De uitkomsten van het themaonderzoek zijn al geruime tijd terug gecommuniceerd met de betrokken verzekeraars. Uit eigen ervaring weet ik dat een aantal verzekeraars naar aanleiding hiervan actie heeft ondernomen. De vraag is waar de verzekeraars staan, die niet in het themaonderzoek vielen. Ervan uitgaande dat de tien onderzochte verzekeraars een goede afspiegeling vormen van het totaal, verwacht ik dat een aantal na kennisname van de guidance zal concluderen dat ook zij nog stappen moeten zetten. Ik verwacht dat DNB in 2018 door middel van deze guidance en in het kader van de toezichtfunctie, ook de andere verzekeraars zal onderzoeken. Het is verstandig als die verzekeraars daarop anticiperen en hun datakwaliteitsbeheer verder in overeenstemming brengen met deze guidance.

En banken?

Het thema datakwaliteit is ook voor de bancaire sector van belang. De focus van de Europese Centrale Bank is gericht op het verkrijgen van meer inzicht in de datastroom van banken en het opleveren van meer granulaire data. Ik verwacht dat DNB ten behoeve van het toezicht op de realisatie hiervan, grote delen uit de guidance ook zal gebruiken voor de bancaire sector.

Datakwaliteitsmanagement-raamwerk

DNB introduceert een datakwaliteitsmanagement-raamwerk (zie afbeelding). In de guidance worden voor elk van de onderdelen van het raamwerk handreikingen en good practices gegeven. In deze blog beperk ik mij tot een paar onderwerpen.

Cultuur en gedrag

De verschillenden onderdelen van dit raamwerk worden in de guidance door DNB nader uitgewerkt. Voor de implementatie daarvan is meer nodig dan de ‘platte’ invulling van de onderdelen van het raamwerk. De inbedding van datakwaliteitsmanagement is voor verzekeraars een uitdaging. De sleutel tot succes is de mate waarin verzekeraars in staat zijn een gedragsverandering te realiseren. Dit vraagt meer dan de verschillende onderdelen van het datakwaliteitsmanagement-raamwerk bieden. DNB onderkent dit aspect in de generieke uitgangspunten, maar helaas ontbreken concrete handvatten en voorbeelden uit de praktijk.

Data lineage

Dit is een controversieel onderwerp dat in de praktijk een eigen leven is gaan leiden. Het gaat hier om het identificeren en het volgen van data-elementen door de gehele keten. Voor meer informatie verwijs ik naar de blog die is geschreven door Ruurd van der Ham over dit onderwerp (‘to lineage or not to lineage ’). Verzekeraars vragen zich af hoe dit moet worden gedocumenteerd en met welke diepgang. En voorts ligt hier meer nog dan bij andere onderwerpen de uitdaging hoe een eenmaal handmatig gecreëerde lineage actueel kan worden gehouden.

Bij eerste lezing lijkt het alsof DNB hier geen duidelijke stelling neemt. Zowel het niveau van data-element als het niveau van dataset worden als mogelijke opties beschreven. En verder laat DNB de verantwoordelijkheid voor die keuze bij de verzekeraar liggen. DNB stelt echter ook dat de data-elementen in een directory moeten worden vastgelegd. Daarmee is de controverse nog niet uit de wereld.

End User Computing (EUC)

Een grote uitdaging voor verzekeraars is de beheersing van datakwaliteit in en rondom EUC’s. EUC’s komen veel voor in het actuariële domein. Vooral ook hier, waar verschillende datastromen samenkomen en als invoer worden gebruikt voor actuariële berekeningen, is de borging van datakwaliteit belangrijk. EUC’s zoals excel bestanden en door eindgebruikers gemaakte algoritmen zijn naar hun aard makkelijk in de gebruikersomgeving aan te passen. Naar mijn mening liggen hier juist grote risico’s. Verzekeraars zouden er goed aan doen om het gebruik van EUC in deze kritieke onderdelen van het proces uit te bannen. De opmerking van DNB dat het minimaliseren van EUC’s een good practice is, lijkt mij een understatement.

Onderhoudbaarheid

Veel verzekeraars vragen zich af hoe het datakwaliteitsmanagement-raamwerk kan worden onderhouden. De eerste stappen die zijn gezet heeft veel inzet van professionals gevergd. Dat is geen duurzame oplossing. Mijn waarneming is dat een aantal verzekeraars hier stappen heeft gezet. Het zou zeker interessant zijn als DNB deze ‘good practices’ deelt.

Afsluitend

Het was lange tijd onduidelijk wat de verwachtingen van DNB zijn. Sommige verzekeraars hebben wellicht een afwachtende en voorzichtige insteek gekozen. Via het themaonderzoek heeft een aantal van hen ervaren dat meer diepgang en detaillering nodig is. Het is positief dat DNB zijn verwachtingen en waargenomen goede praktijkvoorbeelden nu heeft verzameld en openbaar heeft gemaakt. Het is mijn verwachting dat verzekeraars die geen onderdeel waren van het themaonderzoek op basis van deze guidance concluderen dat zij nog stappen moeten zetten. Ik verwacht ook dat de guidance de data management professionals van de verzekeraars gaat helpen meer steun en bewustwording te creëren bij hun Raden van Bestuur voor het thema datakwaliteit. Zoals uit de guidance van DNB kan worden geconcludeerd ontbreekt het daar soms aan. Nog niet alle vragen zijn beantwoord. Er is nog werk te doen.

Meer weten? Auteur van deze blog is Ronald Jonker. Ronald is werkzaam bij KPMG als partner Data & Analytics en hij is Service Lead Enterprise Data Management.

Neem contact met ons op

 

Offerteaanvraag (RFP)

 

Bevestig