Kategorie: Actuarial Services

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Modellmanagament in Zeiten von COVID 19

In den letzten dreißig Jahren hat die Anwendung aktuarieller Bewertungsmodelle in der Personenversicherung zugenommen. Treiber für diese Entwicklungen waren neben den technischen Möglichkeiten insbesondere Marktentwicklungen und regulatorische Anforderungen.

Die COVID-19-Pandemie hat neue Herausforderungen über den gesamten Modell-Lebenszyklus mit sich gebracht. Diese erstrecken sich von der Entwicklung über die Validierung bis zum Monitoring – und gleichzeitig auf den operativen Betrieb. Mit geeigneten Maßnahmen seitens der Stakeholder, die insbesondere die Finanz-, Risiko- und Aktuarsfunktionen umfassen, gilt es diesen im Rahmen des Modellmanagements entgegenzutreten.

Das Modellmanagement im Modell-Lebenszyklus

Entscheidend für die Modellwahl ist die Angemessenheit für den jeweiligen Bewertungsweck. Im Versicherungskontext erfolgt die Bewertung zu unterschiedlichen Zielsetzungen. Diese erstrecken sich von der Bewertung der Kapitalanforderung durch Risikomodelle über Asset-Liability-Management-Aspekte hin zur Beteiligungs- oder Bestandsbewertung. Vor dem Hintergrund des nicht zuletzt durch COVID-19 angespannten Umfelds gewinnen strategische Fragestellungen an Bedeutung. Dies gilt insbesondere für das mögliche Schicken in den Run-Off oder den Verkauf von Versicherungstöchtern.

Im Zusammenhang mit der Solvenzkapitalbestimmung hat sich nicht zuletzt aufgrund der gesetzlichen Anforderungen ein Rahmenwerk für die Modellgovernance etabliert. Die Abbildung der einzelnen Risiken, die der Bewertung zugrundeliegenden aktuariellen Methoden, aber auch die eingesetzte Software und die zugehörige IT-Infrastruktur sowie der Zyklus zur Weiterentwicklung des Modells stehen dabei im Fokus. Aufgrund der wachsenden Anzahl modellbasierter Entscheidungen im Unternehmen gewinnen diese Anforderungen gerade in gestressten Zeiten wie der aktuellen Covid-19-Krise auch jenseits der Regulatorik zunehmend an Bedeutung.

Ein zielgerichtetes Modellmanagements nimmt in gestressten Situationen die Modellergebnisse genauer unter die Lupe. Dieses erörtert, ob angesichts der extremen ökonomischen Schwankungen der Modelloutput plausibel ist und das betrachtete Modell strukturell der Marktaktivität entspricht. Wenn Modelle für mehrere Zwecke genutzt werden oder es für verschiedene Fragestellungen unabhängige Lösungsansätze gibt, muss die Konsistenz überprüft werden.

Modelle projizieren als Abbild der Realität auf Basis von Bestandsdaten und Annahmen zur Bestandsentwicklung, Kapitalanlagen und Annahmen zum Zusammenspiel von Aktiv- und Passivseite Zahlungsströme, Bilanzpositionen und Kennzahlen. Einzelne Modellkomponenten und deren (Weiter-)Entwicklung sind dabei besonders abhängig von der gestressten Situation, etwa volatilen Kapitalmärkten oder der Unsicherheit bezüglich Sterblichkeits- und Invaliditätsannahmen.

Im Bereich der Modellvalidierung stoßen einzelne Kontrollmechanismen an ihre Grenzen, da aus Mangel an historischer Erfahrung ein Backtesting unmöglich ist. Damit können Schlussfolgerungen zur Angemessenheit des Modells und möglicher Modelländerungen nicht oder nur eingeschränkt getroffen werden. Zudem rücken in der Vergangenheit akzeptierte Modellvereinfachungen in den Fokus. Im durch hohe Volatilität und Niedrigzinsen geprägten Umfeld können diese plötzlich materielle Auswirkungen auf die Aussagekraft der Modellergebnisse haben. Außerdem bekommen Experteneinschätzungen sowohl auf Modellierungs- als auch Validierungsseite mehr Gewicht.

Operative Aspekte im Modellmanagement

Die COVID-19-Pandemie zwingt die meisten Unternehmen, viele, wenn nicht sogar alle ihre Tätigkeiten aufgrund des Social Distancing anzupassen. Systemzugriff aus der Ferne und damit einhergehende Änderungen an Zugriffen auf Daten und Modelle sind Herausforderungen an Abläufe sowie Rechenkapazität.

Hieraus ergeben sich Fragestellungen an die operative Arbeit, die im Modellmanagement in Betracht gezogen werden:

  • Ist ausreichend Know-how – auch bei Ausfällen einzelner Mitarbeiter oder gesamter Teams – vorhanden, um fachliche und prozessuale Aspekte zu adressieren?
  • Müssen Prozesse und Kontrollen angepasst werden?
  • Stehen auch im Falle geänderter Abläufe die richtige Ausrüstung und Zugänge zu den erforderlichen Daten und Plattformen jederzeit zur Verfügung?
  • Funktioniert die IT-Infrastruktur rund um das Modell?

Ein umfassendes Modellmanagement greift diese Themen auf und leitet hieraus eine Risiko-Framework zur Identifikation der unternehmensindividuell relevanten und gravierendsten Modellrisiken ab. Die Modellbesitzer sollten Leitprinzipien für die Modellverwaltung und -entwicklung, insbesondere im Umgang mit außerplanmäßigen Anpassungen, rechtzeitig etablieren bzw. anpassen. Gerade wenn sie außerhalb des Modells stattfinden, müssen diese Anpassungen akkurat nachverfolgt und für Entscheider transparent gemacht werden.

Der in der regulären Modellgovernance vorgegebene Modellentwicklungszyklus gehört auf den Prüfstand, um der besonderen Situation gerecht zu werden. Gerade um auch eingeschränkte Ressourcen zielgerichtet einzusetzen gilt es, die Modellweiterentwicklung auf risikosensitive und strategisch relevante Komponenten zu priorisieren. Dies betrifft zum Beispiel die angemessene Abbildung von Zinsstressen im Niedrigzinsumfeld, unternehmensindividuelle Anpassungen am GDV-Branchensimulationsmodell oder Änderungen in der Kapitalanlagesteuerung etwa durch Investments in neue Kapitalanlageklassen.

Das Modellmanagement analysiert auch die kritische Infrastruktur, um Potentiale zur Automatisierung und Digitalisierung der Arbeitsabläufe aufzudecken. Hierbei rücken auch „reguläre“ Projekte rund um Bewertungsmodelle in den Fokus, um mögliche Synergien zu nutzen (z.B. ORA, Solvency-II-Review 2020, IFRS-17-Implementierung).

Handlungsfelder

Versicherer und Pensionseinrichtungen sollten im Rahmen ihres Modellmanagements aktuell einen Blick unter die Motorhaube der genutzten Modelle werfen – das betrifft mit den operativen Bereichen, dem Risikomanagement und der Internen Revision alle Verteidigungslinien. Ein strukturiertes Vorgehen im Modell-Lebenszyklus adressiert die gravierendsten Modellrisiken und setzt Leitplanken für das weitere Vorgehen. Die Fokussierung auf geeignete Maßnahmen verringert die operative Belastung, indem ein stärkeres und widerstandsfähigeres Modellmanagement angestoßen wird.

 

„Individuell“ gewinnt in der Versicherungsbranche an Bedeutung

Individuelle Versicherungen, die auf persönliche Bedürfnisse angepasst sind und einen fairen individuellen Preis haben gewinnen an Bedeutung. Dabei liegt der Mehrwert sowohl beim Versicherungsnehmer, als auch bei den Versicherungen, wo neue Möglichkeiten und Potenziale entstehen.

Es gibt bereits Möglichkeiten Verträge um Zusatzleistungen zu ergänzen um diese besser auf eigene Ansprüche abzustimmen. Ein Angebot, welches Mehrwert schafft und von Kunden angenommen wird. Weniger entwickelt ist dagegen die individuelle Bepreisung der Verträge, nicht nur abhängig von der Leistung, sondern auch abhängig von dem Versicherungsnehmer, seinem Profil und seinem Verhalten. Durch eine individuelle Betrachtung der Kunden können Risiken besser kalkuliert und gesteuert werden. Daraus folgt eine bessere Bepreisung von Verträgen, die Vermeidung Adverser Selektion und letztendlich eine Verbesserung des Geschäftsmodells und der Rentabilität.

Einige aktuarielle Gedanken zu COVID-19, dem Corona-Virus

Der Corona-Virus und seine Ausbreitung bestimmt derzeit die globalen Schlagzeilen. Während sich gesamtwirtschaftliche Folgen abzeichnen, betrifft dies natürlich auch den Versicherungs- und Vorsorgesektor. Aktuell ist es zwar verfrüht, hier detaillierte Aussagen zu treffen, dennoch halte ich es wert, hier einige aktuarielle Gedanken insbesondere in Richtung Personenversicherung zusammenzufassen. Insbesondere lassen sich einige Handlungsfelder schon jetzt erkennen, zu den offensichtlichen gehören meines Erachtens die Biometrie, angesichts der Entwicklung auf den Kapitalmärkten das Asset-Liability-Management und – nicht zuletzt aufgrund möglicher Abwesenheiten durch Erkrankungen – operationelle Aspekte.

Spartenübergreifender ALM-Roundtable im März in Köln und München

Die anhaltenden Niedrigzinsphase und die damit gestiegene Komplexität von Markt- und Produktumfeld bleiben eine Herausforderung für Versicherungsgesellschaften sowie Einrichtungen der betrieblichen Altersversorgung („EbAV“). Vor diesem Hintergrund gewinnt die häufig unter dem englischen Schlagwort „Asset-Liability-Management“ zusammengefasste ganzheitliche Steuerung von Aktiv- und Passivseite an Bedeutung. Die Maßnahmen zum Bilanzstrukturmanagement, bei denen aktiv- und passivseitige Fragestellungen zur Ertragskraft und Risikosituation übergreifend angegangen werden, finden sich mittlerweile in verschiedenen Unternehmensbereichen und haben sich verstärkt in der Unternehmensführung und -steuerung etabliert.

Wir laden Sie herzlich zu unserem spartenübergreifenden ALM-Roundtable ein, der am 11. März 2020 in Köln und am 25. März 2020 in München stattfindet. Auf unserer Veranstaltung beleuchten wir den Themenbereich ALM aus den verschiedenen Blickwinkeln von Risiko-, Finanz- und Aktuarsfunktionen, sowie des Treasury- und Liquiditätsmanagements und zeigen auf, wie ALM hier die Entscheidungsfindung erleichtern kann – mithilfe von Analysen zu allgemeinen strategischen Fragestellungen bis hin zu wertorientierten Risiko-Chancen-Analysen einzelner Investments. Die beleuchteten Aspekte sind dabei möglichst spartenunabhängig und betreffen Personenversicherer ebenso wie Sach- und Rückversicherer.

Save the date: ALM-Roundtable im März

Die anhaltenden Niedrigzinsphase und die damit gestiegene Komplexität von Markt- und Produktumfeld bleiben eine Herausforderung für Versicherungsgesellschaften sowie Einrichtungen der betrieblichen Altersversorgung („EbAV“). Vor diesem Hintergrund gewinnt die häufig unter dem englischen Schlagwort „Asset-Liability-Management“ zusammengefasste ganzheitliche Steuerung von Aktiv- und Passivseite an Bedeutung. Die Maßnahmen zum Bilanzstrukturmanagement, bei denen aktiv- und passivseitige Fragestellungen zur Ertragskraft und Risikosituation übergreifend angegangen werden, finden sich mittlerweile in verschiedenen Unternehmensbereichen und haben sich verstärkt in der Unternehmensführung und -steuerung etabliert.

Wir möchten Sie daher gerne auf unser ALM-Roundtable aufmerksam machen, das am 11. März in Köln und am 25. März in München stattfinden wird!

Auf unserer Veranstaltung beleuchten wir den Themenbereich ALM aus den verschiedenen Blickwinkeln von Risiko-, Finanz- und Aktuarsfunktionen, sowie des Treasury- und Liquiditätsmanagements. Die in den letzten Jahren stetig weiterentwickelten regulatorischen Anforderungen geben einerseits die Leitlinien für die technische Umsetzung vor. Die Suche nach Rendite bei gleichzeitiger Risikominimierung orientiert sich andererseits am ökonomischen Bedarf. Die hieraus möglicherweise resultierenden Spannungsbögen liegen im Fokus der Veranstaltung.Nutzen Sie die Gelegenheit zum spartenübergreifenden Austausch mit verschiedenen Branchenvertretern und unseren Experten aus dem internationalen PwC-Netzwerk!

Wir erarbeiten derzeit die Details des Veranstaltungsprogramms und werden weitere Details demnächst auf dem Insurance Blog veröffentlichen.

BaFin-Auslegungsentscheidung zur Finanzrückversicherung im Bezug auf traditionelle Rückversicherungen im Bereich Nichtleben

Am 18. Juli 2019 hat die BaFin eine Auslegungsentscheidung zur Finanzrückversicherung im Bezug auf traditionelle Rückversicherungen im Bereich Nichtleben veröffentlicht: https://www.bafin.de/SharedDocs/Veroeffentlichungen/DE/Auslegungsentscheidung/VA/ae_150719_finanzrueckversicherung_va.html.

Die Auslegungsentscheidung richtet sich an alle Versicherungsunternehmen mit Sitz im Inland und Niederlassungen von Versicherungsunternehmen eines Drittstaates, die das Nichtlebensversicherungsgeschäft betreiben.

Die Auslegungsentscheidung gibt Hinweise zur auf den Risikotransfer bezogenen Abgrenzung der Finanzrückversicherung (definiert in § 167 Abs. 1 Satz 1 VAG) von der traditionellen Rückversicherung.

BMF-Referentenentwurf „Entwurf eines Gesetzes zur Deckelung der Abschlussprovisionen von Lebensversicherungen und von Restschuldversicherungen“

Am 18. April 2019 veröffentlichte das Bundesministerium der Finanzen den Referentenentwurf für ein Gesetz zur Deckelung der Abschlussprovisionen von Lebensversicherungen und von Restschuldversicherungen. Sofern der Entwurf geltendes Recht wird, stellt das BMF die Versicherungswirtschaft vor erhebliche Herausforderungen.

Kerngedanke des Referentenentwurfs ist eine Stärkung des Verbraucherschutzes durch die Vermeidung von Fehlanreizen bei der Vermittlung von Versicherungsverträgen. Damit knüpft der Entwurf an die kürzlich in Kraft getretene Versicherungsvertriebsrichtlinie (IDD) an. Noch vor der Evaluierung der IDD nutzt das BMF die „zweite Phase“ der Evaluierung des Lebensversicherungsreformgesetzes (LVRG), um bei der Lebens- und Restschuldversicherung für regulatorische Vorgaben der Provisionsdeckelung zu sorgen. 

EIOPA-Bericht zu „Big Data Analytics in Motor and Health Insurance”

Am 08. Mai 2019 veröffentlichte EIOPA einen Bericht mit dem Titel “Big Data Analytics in Motor and Health Insurance“. Der Bericht basiert auf einer Befragung von Versicherungsunternehmen und -vermittlern der Sparten Kraftfahrzeug- und Krankenversicherung zum bisherigen und geplanten Einsatz von Big Data Analytics (BDA) sowie den daraus resultierenden Chancen und Risiken.

Die Verwendung datengetriebener Geschäftsmodelle in der gesamten Wertschöpfungskette nimmt stark zu. Traditionell verfügbare Daten werden zunehmend mit Daten aus neuen Quellen (bspw. Internet der Dinge und Telematik) ergänzt. Als wesentliche Chancen identifiziert EIOPA die Möglichkeit genauerer Risikobewertungen sowie mögliche Effizienzsteigerungen, insbesondere durch automatisierte Entscheidungsfindung und daraus resultierende geringere Kosten. Zudem eröffnen sich die Möglichkeiten neuer nutzungsbezogener Versicherungsprodukte wie z. B. Pay-As-You-Drive-Versicherungen.

Zentrale Herausforderung ist nach wie vor die Datenverfügbarkeit und -Qualität. Verzerrungen in den Datensätzen übertragen sich bei fehlender Bereinigung auf die Ergebnisse der BDA-Algorithmen. Darüber hinaus sind Erklärbarkeit, Transparenz, Prüfbarkeit sowie ethische Aspekte in der Anwendung zu berücksichtigen. Beispielsweise sind nicht gesetzeskonforme Benachteiligungen (z. B. aufgrund des Geschlechts) auszuschließen.

Derzeit werden BDA-Tools wie Künstliche Intelligenz oder Maschinelles Lernen von etwa 31 % der befragten Unternehmen verwendet, weitere 24 % der Unternehmen planen den Einsatz. Aktuell finden sich Anwendungsfälle insbesondere im Pricing, im Underwriting, in der Schadenregulierung sowie im Vertrieb.

Für Fragen stehen Ihnen unsere aktuariellen Data Analytics-Experten Dr. Clemens Frey und David Richter jederzeit zur Verfügung.

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