La Qualité Des Données Sous Solvabilité Ii | Stream Complete Vampire Diaries Saison 1 Vf

July 31, 2024

Gildas accompagne Optimind dans sa croissance depuis 2004 à travers le déploiement des métiers de l'actuariat conseil et de la gestion des risques. Senior Partner, il accompagne les assureurs, institutions de prévoyance et mutuelles sur leurs problématiques actuarielles et leurs grands projets qu'ils soient liés à la réglementation, aux normes comptables et prudentielles ou à la stratégie. Nicolas SUPIOT Consultant au sein de la société de conseil Optimind, il a accompagné différents clients sur des problématiques liées à la qualité des données sous SII. À qui s'adresse cette formation? Aux risk managers, actuaires et opérationnels de la fonction Finance (notamment les Investissements et la Comptabilité) et DSI des sociétés d'assurance et de réassurance, des mutuelles et institutions de prévoyance, et à toute personne désireuse de recueillir un retour d'expérience ciblée sur la mise en place d'une gouvernance et d'une politique relative à la qualité de données. Pour obtenir quoi? Saisir les enjeux de la qualité des données, au cœur des problématiques de modèle interne, reporting, tarification, aide à la décision et de stratégies d'entreprise.

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Les défauts de qualité des données sont autant de freins dans cette compétition, ces défauts étant coûteux pour plusieurs raisons. Tout d'abord, ils rendent plus difficiles l'ensemble des travaux de production puisqu'ils complexifient les traitements. Par ailleurs, des données de mauvaises qualités sont susceptibles de conduire à une dégradation ou à l'allongement des travaux et des analyses qui en résultent. Par ricochet, cela peut nuire aux décisions prises s'agissant des exigences règlementaires (mauvaise estimation du niveau des SCR par exemple) ou des choix de l'entreprise (mauvaise interprétation de la situation par exemple). Enfin, la traçabilité des données est garante de la pertinence, de la piste d'audit et de la reproductibilité des études. Fonction Actuarielle et Qualité des données La notice ACPR sur le Système de Gouvernance précise le rôle de la Fonction Actuarielle dans la gouvernance des données. Le rôle de la Fonction Actuarielle dans le cadre de la qualité des données est analogue à son rôle dans le calcul des provisions, la politique de réassurance ou la politique de souscription.

Ainsi, la Fonction Actuarielle doit être un garde-fou qui s'assure en permanence de la bonne maîtrise de la qualité des données.

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La Directive Solvabilité 2 mentionne à de nombreuses reprises le sujet de la qualité des données: Articles 48, 82, 86, 104, 121, 124, …. Les règlements délégués ont consacré une section entière dans les règles relatives aux provisions techniques sur ce thème. Ces exigences se traduisent par le processus d'évaluation de la qualité des données suivant: ​ ​ ​ Dans ce contexte, chaque organisme devra démontrer de la bonne qualité des données en entrée des calculs Solvabilité 2: modèle interne, USP, provisions Best Estimate, … Le sujet de la qualité des données est donc crucial dans le cadre de l'évaluation des risques et de la fiabilité des résultats Solvabilité 2. Une qualité insuffisante des données pourrait motiver la constitution d'un capital add-on ou la non approbation du modèle interne. La retranscription que nous faisons des exigences réglementaires en matière de qualité des données est présente dans la vidéo ci-dessous. L'ACPR a fortement insisté sur la priorité du sujet qualité des données pour lequel Actuelia propose une approche simple et pragmatique qui permet de répondre aux exigences de la Directive Solvabilité 2.

Une approche opérationnelle permettant de sécuriser la qualité des données au sein de vos processus Des retours d'expérience concrets sur la mise en place de dispositifs QDD Témoignages « Programme en cohérence avec l'attende. Formateurs pédagogues, formation dynamique. » AB, Analyste Inventaire- PREDICA « Très bonne pédagogie, outils pratiques très intéressants. » GV, Actuaire Solvabilité - Actuaire associé - PACIFICA « Contenu clair, forme adaptée et formateurs compétents connaissant leur domaine d'expertise. » LS, Analyste de données assurantielles - GIE CREPA Inscrivez-vous à notre newsletter Pour recevoir toutes les dernières informations Autres formations qui pourraient vous intéresser

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L'amélioration de la qualité des données constitue aujourd'hui un enjeu pour les organismes assureurs. En effet, des progrès sur ce plan peuvent se traduire par des gains multiples: gains opérationnels, meilleure maîtrise des risques, fiabilisation et accélération de la prise de décision entre autres. L'exigence de qualité des données a d'ailleurs été renforcée par Solvabilité 2 (le sujet a trait aux 3 piliers). De ce fait, l'amélioration de la qualité des données constitue une des principales préoccupations de l'ACPR qui communique régulièrement sur le sujet. Enjeu La qualité des données ne se limite pas aux exigences de la règlementation mais doit être pensée dans le cadre global de l'entreprise d'assurance. L'enjeu est crucial à tout niveau: que ce soit pour une bonne appréhension des risques, pour mener les études actuarielles, pour réaliser les tarifications, pour évaluer les provisions, fiabiliser les modèles, etc. Les organismes assureurs sont naturellement sensibles aux gains de productivité espérés qui pourront se traduire dans la compétition avec les autres acteurs du marché.

En complément, des tests sous forme de sondages peuvent également être réalisés. L'objectif est d'automatiser au maximum ces contrôles et de traiter les cas de rejets liés aux critères d'acceptation. Les failles détectées doivent faire l'objet de corrections. Les modifications apportées doivent être formalisées et documentées et ce, encore une fois, autant dans une optique interne (traçabilité et reproductivité) qu'externe (contrôle de l'ACPR). D'une façon plus générale, les données et la politique relative aux données doivent être documentées. Approche de lignage de la donnée et automatisation: L'ACPR conclut en juin 2016 sur les points suivants: Une vision transverse du parcours de la donnée, transcendant les différents silos de l'entreprise, est nécessaire pour en effectuer une évaluation correcte. L'automatisation des processus de production des données reste le moyen le plus efficace pour en garantir la fiabilité et la traçabilité. Des problèmes de disponibilité de la donnée, complexifient le respect des délais de livraison des états règlementaires mais également l'atteinte des exigences en matière de lutte contre le blanchiment et le financement du terrorisme (Article A310-8 du Code des Assurances).

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