Data & Insurance

Data vormen in toenemende mate de basis waarop verzekeraars hun beslissingen nemen. Denk daarbij aan intelligente algoritmen of geavanceerde data-analyses die premies geautomatiseerd berekenen of schadeclaims beoordelen. KPMG’s vertrouwensbarometer laat zien dat het merendeel van de Nederlandse bevolking wantrouwend is over de inzet van dergelijke toepassingen. Een verzekeraar heeft daarom een verantwoordelijkheid om het tegenovergestelde te laten zien. Oftewel: de betrouwbaarheid van data-gedreven toepassingen is essentieel om geen onnodige risico’s te lopen en het vertrouwen van de burger en klant niet te beschamen; 79% van de Nederlandse burgers vindt dat toezicht hierop nodig is.

De betrouwbaarheid van data-gedreven besluitvorming begint met een organisatie-brede aanpak. Huidige risicomanagementprincipes vormen hiervoor de basis. In de praktijk betekent dit dat data-analisten en -scientists, ethici en riskmanagers moeten samenwerken om tot een gezamenlijke aanpak voor de beheersing van betrouwbare toepassingen te komen. Idealiter starten zij vandaag – en wij helpen ze graag.

Het Verbond van Verzekeraars heeft in juni 2020 het ethisch kader voor data-gedreven toepassingen geïntroduceerd. Dit kader is bedoeld om de besluitvorming van verzekeraars op basis van data op ethisch verantwoorde wijze te laten plaatsvinden. KPMG heeft een starterskit ontwikkeld om verzekeraars te helpen bij het vertalen van de normen uit het ethisch kader naar de eigen processen en werkwijzen. Vanaf 2023 zal het ethisch kader actief door Stichting Toetsing Verzekeraars worden gehandhaafd.

De inzet van (geavanceerde) analytics wordt voor organisaties steeds belangrijker en draagt in grote mate bij aan hun algehele succes. De gebruikte technologie is wijdverspreid; queries, complexe rekenregels, maar ook Machine Learning en Artificial Intelligence komen veel voor. Het beheersen van deze oude en nieuwe technologie kent zowel traditionele als nieuwe risico’s. KPMG’s Trusted Analytics-team helpt u deze risico’s te beheersen. Een bewezen methodologie, met assets zoals een bibliotheek met controls en procesblauwdrukken, vormt hiervoor het startpunt.

Met KPMG’s bewezen Data & Analytics Factory (D&A Factory) worden alle belangrijke elementen van data & analytics (denk aan data-governance en -management, data-lakes, -analyses en -algoritmes, en visualisaties en rapportages) gecombineerd om als een gestroomlijnde raffinaderij geïntegreerde inzichten te genereren. Inzichten die benut kunnen worden in alle lagen van de organisatie: van kleinschalige optimalisaties tot strategische besluitvorming. De modulaire en flexibele structuur van de D&A Factory zorgt bovendien voor optimale schaalbaarheid en wendbaarheid bij veranderende organisatiebehoeften en marktontwikkelingen. Zo zorgt KPMG ervoor dat verzekeraars bestaande werkwijzen kunnen industrialiseren en zodoende maximale businesswaarde uit de beschikbare data weten te halen.

Met het introduceren van het Solvency wetgeving, is het voor de verzekeraars de eerste keer dat DNB een raamwerk heeft uitgevaardigd over het aantoonbaar maken van de maatregelen voor het managen van de datakwaliteit. Dit raamwerk wordt nu ook voor andere doeleinden gebruikt vanuit DNB. Recente inzichten van de AFM en DNB bekrachtigen dit, waarbij de urgentie hiervan voor onder andere AI-toepassingen uiteen is gezet. Het gericht inzetten van de verschillende maatregelen zoals beleid, eigenaarschap, processen en tooling, geeft de verzekeraar – buiten compliance – ook een uitstekende basis voor het beheersen van de datakwaliteit voor bijvoorbeeld het verbeteren van processen en de dienstverlening.