1. Home
  2. Kennis
  3. Nieuws
  4. Vertrouwen op datakwaliteit is goed, controleren is beter

'Vertrouwen op datakwaliteit is goed, controleren is beter'

Stockfoto's | AZL

Hoe weten we of de aanspraak van meneer Janssen juist is? Of dat deelnemers de pensioenuitkering krijgen waar ze recht op hebben? Datakwaliteit was altijd al heel belangrijk, maar is aan de vooravond van het nieuwe pensioenstelsel echt cruciaal. “Wacht niet af, maar begin zo snel mogelijk met datamanagement en breng uw datakwaliteit aantoonbaar op orde”, adviseert Esmiralda Thieme, manager Risk, Compliance & Internal Audit bij AZL, met klem.

Publicatiedatum 19 oktober 2021
Categorie Pensioenstelsel, Data

Op het moment dat aanspraken zijn omgerekend naar kapitalen, de transitie een feit is en het invaarmoment bekend is, kunnen onjuistheden niet meer worden gecorrigeerd. De waarheid van dat moment is dan ook echt de waarheid. Het is daarom zeer belangrijk dat aanspraken aantoonbaar juist zijn. Die aantoonbare datakwaliteit is geen incidentele actie, maar het resultaat van een gestructureerde aanpak. Datakwaliteit hoort een onderdeel te zijn van de jaarcyclus met een jaarlijkse controle en bij voorkeur een integrale data-analyse.

Diverse rollen en functies voor datamanagement

Deze gestructureerde aanpak heet datamanagement en omvat diverse aandachtsgebieden. “Het is onmogelijk datamanagement er eventjes bij te doen, naast de reguliere werkzaamheden. We hebben daarom diverse rollen en functies ingericht die zich dagelijks hiermee bezighouden. Bij AZL hebben we een combinatie tussen het DAMA-raamwerk en DNB-uitgangspunten. DAMA heeft een sterke focus op de IT en de architectuur. Dit raamwerk kijkt naar dataflows, datamodellen en datasecurity. Dat is natuurlijk belangrijk, maar onvoldoende omdat er meer nodig is voor datamanagement”, volgens Esmiralda.

Datamanagement is niet alleen belangrijk voor pensioenuitvoerders, ook pensioenfondsen moeten hun datamanagement inrichten. Iedereen streeft naar aantoonbare datakwaliteit, maar tegen welke kosten? Er zijn diverse methodieken om data te controleren en te monitoren. Hoe dieper de analyse gaat, hoe meer uren ermee gepaard zijn en hoe duurder het is. Esmiralda: “Iedereen wil zo betrouwbaar mogelijke data, maar tegen welke kosten? Dat is een vraag die fondsen samen met hun uitvoerders moeten beantwoorden.”

Traditionele auditmethoden voldoen niet meer volledig

Bij AZL zijn er bijvoorbeeld diverse ISAE-rapportages, performance rapportages (SLA’s), niet financiele risicorapportages en worden er structureel controles en audits uitgevoerd. Esmiralda: “We hebben daarnaast een platform geïmplementeerd – genaamd assurance diensten – waar klanten ook zeggenschap hebben over onze audit objectives. Daarnaast is Quinto P een optie.” Dat betreft een gegevensgerichte controle met het handmatig narekenen van aanspraken, maar het is en blijft een steekproef die enorm tijdrovend en dus kostbaar is. “Deze traditionele auditmethoden lijken niet meer van deze tijd. Ze voldoen niet meer volledig aan de wensen van fondsen en hun deelnemers.”

Een moderne oplossing voor dit probleem is data analytics / data science. Dat is de verzamelnaam voor softwarematige en algoritmische gegevensverwerking. De tooling controleert feitelijk of rekenregels juist zijn. Het betekent dat de computer de analyse uitvoert, zonder menselijke tussenkomst. Deze geautomatiseerde controle en analyse levert met zo min mogelijk inspanning een zo groot mogelijk resultaat. Data science maakt datacontrole schaalbaar en dus betaalbaar en uitvoerbaar. Dat klinkt natuurlijk ieder fonds of uitvoerder als muziek in de oren.

Leer van elkaar

Esmiralda: “Er zijn meerdere manieren om toepassingen voor datacontrole in de markt beschikbaar. Fondsen dienen met hun uitvoerder de beste aanpak te bespreken. Het is niet verstandig als ze zelf het wiel willen uitvinden. Ga in gesprek met elkaar, kies de meest relevante toepassing en leer van elkaar. Dit levert veel synergievoordelen op, zoals efficiency.”

AZL koos voor de softwaretool DARE van PwC voor de datacontrole. DARE staat voor Data Analytics Reverse Engineering. Het is software met algoritmische gegevensverwerking die controleert of rekenregels op een juiste manier zijn toegepast. Daar zit het grote verschil met Quinto P. “Bij Quinto worden aanspraken handmatig nagerekend, DARE checkt feitelijk de weg naar een aanspraak”, legt Esmiralda uit.

Snel een keuze maken

Bij het omzetten van aanspraken naar kapitaal moet het fonds zekerheid bieden/geven dat de aanspraken juist zijn. DARE is daarbij zeer waardevol, maar dat kan op meerdere manieren. Esmiralda: “Welke manier de juiste is, dient het fonds zelf te bepalen met de uitvoerder. Die vraag kan ik niet beantwoorden. Het is wel heel belangrijk dat fondsen die keuze snel maken. We staan immers aan de vooravond van het nieuwe pensioenstelsel. En vertrouwen op de huidige datakwaliteit is goed, maar controle is altijd beter.”

Aanmelden voor webinar

Heeft u vragen over of interesse in DARE? AZL en PwC geven op woensdag 10 november samen meer uitleg tijdens het virtuele webinar 'Datakwaliteit en DARE, een nadere toelichting'. Aanmelden voor deze online sessie kan op de evenementenpagina

Het bovenstaande onderwerp is door Esmiralda behandeld tijdens twee kennissessies op het Jaarcongres van de Pensioenfederatie. Lees hier het uitgebreide verslag van het Jaarcongres. 

Het laatste pensioennieuws in uw inbox

Meld u aan voor onze nieuwsbrief en blijf op de hoogte van actuele ontwikkelingen in de pensioenwereld, lees updates over het pensioenstelsel en nieuws van AZL.