保险财务和精算新世界内的数据管理_7页_545kb

保险会计洞察力总结

核心内容

本文探讨了国际财务报告准则第17号（IFRS 17）对保险行业数据管理带来的挑战与机遇。随着监管改革的推进、大数据技术的发展以及客户对透明度的更高要求，保险公司在财务和精算领域的数据处理需求显著增加。为了满足这些新要求，保险公司需要投资于数据整合和自动化解决方案，以提升数据质量、处理效率和合规能力。

主要观点

• IFRS 17的实施将带来重大变革：IFRS 17要求保险公司采用更精细的模块法来计量和报告保险负债，包括最佳估计负债、风险调整和合同服务边际，这将显著增加数据处理量和复杂度。
• 数据质量成为关键：IFRS 17强调财务报告需要准确和可审计的高质量数据，这促使保险公司加强数据整合和自动化流程。
• 现有IT基础设施面临挑战：大多数保险公司当前的IT系统较为零散和复杂，难以满足新准则的高要求，因此需要评估和升级现有系统。
• 数据管理解决方案多样化：保险公司可以根据自身的成熟度、规模、业务复杂性以及市场环境，选择不同的数据管理解决方案，包括云端计算、内存计算、数据自动化和集中处理方案。

关键信息

数据管理需求增加的原因

1. 精细估值要求：采用模块法进行保险负债计量，增加了数据处理的复杂性。
2. 往年数字重述：需要对历史数据进行整合和重述，以满足首次采用IFRS 17时的会计要求。
3. 披露精细度提升：需要更详细的财务信息披露，以提高透明度。
4. 市场利率数据使用：按当前市场利率进行折现，要求保险公司保存相关利率数据。
5. 年度利润组别分拆：将保险合同组合分拆为三个独立的年度利润组别，增加了数据处理量。

现有IT基础设施的挑战

• 系统零散、复杂，导致运营成本高、数据重复。
• 需要评估现有系统是否满足业务和技术需求，以确定是否需要更换或升级。

数据管理解决方案的选择

1. 数字解决方案：

   • 云端计算：提供可扩展和灵活的平台，降低成本并提升效率。
   • 内存计算：加快数据处理速度，适合处理大量数据。
   • 先进分析技术和视觉技术：提升洞察力和决策质量，支持前瞻性建模和预测。

2. 数据自动化解决方案：

   • 数据操作科技：如ETL工具、R和SAS等，用于自动化处理流程。
   • 电子数据表解决方案：通过建立流程和接口自动化，提升数据处理效率。

3. 数据集中处理解决方案：

   • 数据仓库：集中存储结构化数据，但实施成本较高。
   • 非结构化数据库（数据湖）：灵活处理源数据，减少复杂性。
   • 分类账：专门用于处理IFRS 17所需的数据和披露，避免总账受规模变化影响。

保险公司应采取的行动

• 评估现有系统：使用“4 R”框架评估系统的技术和业务适合程度。
• 制定数据管理战略：根据公司成熟度、规模、业务复杂性和市场环境，选择合适的解决方案。
• 投资数据整合与自动化：以满足IFRS 17及其他监管要求，提升运营效率和合规能力。

结论

IFRS 17的实施对保险行业的数据管理提出了更高要求，保险公司必须通过投资数据管理系统，实现数据整合和自动化，以应对新的财务和精算挑战。选择适合的解决方案将有助于提升数据质量、流程效率和业务决策能力，从而支持保险公司的长期成功。

联系人信息

作者

• Francesco Nagari
  全球国际财务报告准则保险
  领导合伙人
  中国
  +852 2852 1977
  fnagari@deloitte.co.uk

• Angela Muriithi
  金融服务行业经理
  中国
  +852 2852 6705
  amuriithi@deloitte.com.hk

主要贡献者

• Richard Marshall
  德勤英国国际财务报告准则保险
  技术领导合伙人
  英国
  +44 20 7007 6167
  rimarshall@deloitte.co.uk

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