Planungssysteme für eine moderne, digitale Planung in Ve ... / 3 Fazit

Automatisierung ermöglicht Zeit für Analyse und Diskussion

Binnen eines dreiviertel Jahres konnte eine treiberbasierte Fortschreibung der Jahresplanung für HGB und Solvency II konzipiert, implementiert und produktiv genutzt werden. Das neue Planungstool ermöglicht es, zentral eine Reihe technischer Prozesse anzustoßen, welche die zum definierten Zeitpunkt zugelieferten Inputs der Aktuariate, der Rückversicherung, der Kapitalanlage und des Controllings mit der Jahresplanung kombinieren und zur Mifri weiter entwickeln. Das Rechnungswesen (HGB) und das Risikomanagement (Solvency II) können binnen eines Tages die Mittelfristplanung erstellen, was sehr viel mehr Zeit für inhaltliche Analysen und Diskussionen der Zahlen erlaubt.

Auch Szenarien werden unterstützt. Im Finanzressort können jederzeit neue Planversionen angelegt werden. Modifikationen der Inputgrößen wie Bestände, Neugeschäft, Schäden, RfB-Zuführungen etc. können intern im Finanzressort on-the-fly gerechnet werden, ohne neue Zulieferungen anzufordern, was hilft, Liege- und Wartezeiten zu vermeiden und auch hier mehr Zeit für die eigentliche wertschöpfende inhaltliche Arbeit erlaubt.

Ausbaustufen sehen Simulationen auf Basis von Parameteränderungen vor

Parameteränderungen sind aktuell jedoch noch nicht implementiert, aber für die Zukunft vorgesehen. Folgende Logik hat sich hierzu etabliert: die Aktuariate liefern Elastizitäten, welche in TM1 gespeichert werden, um Faktoren verfügbar zu haben, welche anzeigen, wie die versicherungstechnischen Ergebnisse auf Parameterveränderungen reagieren. Diese Elastizitäten können in drei Schritten über die LSMC (Least Square Monte Carlo)-Methode entwickelt und dann integriert werden. Zunächst laufen die bestehenden versicherungsmathematischen Modelle in den Aktuariaten losgelöst vom konkreten Planungsprozess mehrfach (Monte Carlo Simulationen), um Messpunkte für Parameterveränderungen zu erhalten. Über Regressionsanalysen (Least Square Regression) werden Polynome n-ter-Ordnung gebildet, welche als "Fit-Functions" die Reaktion der Zielfunktion auf Parameteränderungen abbilden. Diese können als diskrete Elastizitäten in TM1-Würfel geladen und in die Kalkulationen des Analysemoduls integriert werden.

Voraussichtlich weiterer Betriebsbewährung sind die Ziele der Schnelligkeit, Effizienz und Konsistenz damit weitestgehend erfüllt worden. Durch die Automatisierung konnte zudem die gewohnte Granularität der Kalkulation beibehalten werden, was zwar toolbedingt eine Vereinfachung im Prozess, nicht aber der Kalkulation mit sich bringt.

Agile Implementierung bietet Vorteile und Herausforderungen

Letzteres hat im Rahmen der agilen Implementierungslogik zu Herausforderungen geführt. Die agile Implementierung hat ihre Vorteile, der schnellen Entwicklung und zeitnahen Lieferung von Ergebnissen unter Beweis gestellt, zeigen aber auch die speziellen Herausforderungen. Man sagt, Appetit kommt beim Essen; und so führte der Druck der Fachbereiche, immer weitere und bessere Lösungen zu bauen letztlich dazu, dass das ursprüngliche Budget und der Zeitplan erweitert werden mussten und der Zeitraum für die so wichtigen end-to-end-Tests immer enger wurde.