Estrazione dei dati per la conformità Solvency II

Le decisioni di qualità Data Quality Mezzi

Ogni volta che qualcuno di noi passeggiate nel nostro medico di &' di famiglia; s ufficio per il trattamento o un controllo di routine, una cosa che ci aspettiamo è che i dati medici storici il medico possiede su di noi è completa , accurata e appropriata. Se in precedenza sofferto fratture multiple a causa di un incidente stradale, il medico di famiglia dovrebbe già sapere. In caso di allergia all'aspirina, anche questo dovrebbe far parte della vostra storia medica. Tali dati di fondo è cruciale per garantire che qualunque prescrizioni di farmaci o raccomandazioni di stile di vita del medico alla fine fornisce portare ad essere meglio in generale bene.

Questo principio non è affatto differente nel contesto imprenditoriale. Ogni giorno, i dirigenti di aziende in tutto il mondo sono di fronte a decisioni cruciali. Per tali decisioni per un impatto positivo del business, devono essere basate su informazioni precise, complesso e dati rilevanti. Questo è precisamente il motivo per Solvency II e molti altri regolamenti di servizi finanziari richiedono che gli assicuratori sono la prova che le relazioni di regolamentazione che presentano sono basati su dati di qualità impeccabile.

Il ruolo di estrazione dei dati

Per la qualità dei dati utilizzati per essere certi, una delle fasi più importanti di controllo di qualità è al punto di estrazione dei dati. Al fine di generare report, dati rilevanti devono essere recuperati da sistemi interni ed esterni poi immessi nel data warehouse rischio. La maggior parte delle volte, l'estrazione dei dati è infatti due processi in uno - di estrazione dei dati e conversione dei dati. La conversione è necessario per garantire i dati sono in un formato pronto per il caricamento nel data warehouse.

Se gli assicuratori devono avere alcuna certezza sulla qualità dei dati che vanno in ultima analisi, nel data warehouse e alla fine viene utilizzato per generare report di rischio, i controlli in tutto il processo di estrazione dei dati e la trasformazione deve garantire informazioni non è alterata o persi. Questo sarebbe relativamente semplice se i dati estratti era una copia completa dei dati di origine. Tuttavia, salvo poche eccezioni, una minima parte dei dati estratti è probabile che sia copie complete dell'originale.

La maggior parte dei dati estratti per la gestione del rischio e di segnalazioni di vigilanza saranno un sottoinsieme del record originale. Per Solvency II, il maggio dati originali, per esempio essere filtrata per i prodotti specifici o polizze assicurative. Naturalmente, ciò che dovrebbe includere o escludere deve essere determinato molto presto durante l'installazione e /o la configurazione del data warehouse rischio in vista di Solvency II.

Passi per la qualità dei dati Estrazione

Dato l'ambiente di business in continua evoluzione soprattutto per gli assicuratori più grandi che saranno più colpiti da questo nuovo regolamento, le regole per l'estrazione dei dati devono essere sufficientemente flessibili da consentire futuri cambiamenti del contesto imprenditoriale. Gerarchia, flussi di lavoro e sistemi di business cambiano con il tempo e troppo rigido un processo di estrazione corre il rischio di restare indietro un'organizzazione in continua evoluzione e inavvertitamente avvalendosi dati incompleti.

Pertanto, lo sviluppo del processo di estrazione dei dati per Solvency II la segnalazione deve necessariamente coinvolgere le seguenti fasi:.

a) Identificare la popolazione totale dei dati di origine

b) assicurare che le informazioni sia ben segmentato per la facilità di reperimento dati per esempio da fonte pertinente dalla politica, tipo di prodotto, posizione eccetera

c) Sviluppare un elenco di inclusione -. quali prodotti e tipologie di politica deve essere incluso nel Solvency II riporta

d) Sviluppare un elenco di esclusione -? Normalmente , la creazione di un elenco di esclusione sarebbe semplicemente implicherebbe sbarazzarsi di tutto ciò che non rientra nella lista di inclusione. Tuttavia, i dati devono fare doppio sicuro che da spulciando tra tutti i tipi di record esclusi. Standard di solvibilità II sulla completezza dei dati richiedono che i dati rilevanti disponibili dovrebbero essere esclusi senza un'adeguata giustificazione. Rivedere l'elenco di esclusione è importante anche per gli obiettivi di gestione del rischio più ampi della società di assicurazione. Alcuni campi non possono essere direttamente rilevanti per Solvency II riporta, ma possono essere di vitale importanza nel raggiungimento degli obiettivi attuariali e gestione dei rischi.

e) Sulla base delle liste di inclusione ed esclusione, sviluppare un avviso di controllo da utilizzare durante l'estrazione dei dati che avrebbe segnalato la presenza di dati che non rientra in nessuna delle due liste. Ciò contribuirebbe a catturare automaticamente le modifiche ai dati di sistema (ad esempio per la stendere di un nuovo prodotto), che possono avere un impatto sulle relazioni Solvency II.

f) Nonostante (a), sviluppare un piano per la revisione periodica per garantire che l'estrazione dei dati è coerente con i processi di business attuali Hotel  .;