Schritt 2 für einen erfolgreichen Solvency II-ansatz: Berechnung und Analyse von Solvency-II-Kennzahlen

Dieser Artikel ist der zweite einer fünfteiligen Serie, die auf unserem Expertenpapier „5 Schritte für einen erfolgreichen Solvency II-ansatz“ basiert. Nachdem in Schritt 1 ein solides Datenfundament geschaffen wurde, rückt nun das Herzstück der aktuariellen Arbeit in den Mittelpunkt: die Erstellung, Industrialisierung und Interpretation der zentralen Kennzahlen, die Ihren Solvency-II-Rahmen tragen.

Sobald die Daten erfasst, validiert und gesichert sind, beschränkt sich die Herausforderung nicht mehr nur auf ihre Erstellung, sondern auf ihre Fähigkeit, bewertet, interpretiert und für das Risiko- und Performance-Management genutzt zu werden.

Im Rahmen von Solvency II steht dieser Schritt im Mittelpunkt des aufsichtsrechtlichen Rahmens: Er wandelt Daten in wirtschaftliche Indikatoren und anschließend in umsetzbare Erkenntnisse für die Analyse und Entscheidungsfindung um.

Die Solvency-II-Richtlinie stützt sich auf eine Reihe komplexer und strukturierender Berechnungen, die darauf ausgelegt sind, eine wirtschaftliche Sicht auf die Bilanz und eine vorausschauende Risikomessung zu liefern: Best Estimate, Risikomarge, Solvenzkapitalanforderung (SCR) usw.

Diese Berechnungen basieren auf zukunftsorientierten Cashflow-Modellen, die wirtschaftliche, verhaltensbezogene und technische Annahmen einbeziehen. Sie müssen robust und reproduzierbar sein und die Besonderheiten von Portfolios und Produkten genau widerspiegeln.

Über ihre Erstellung hinaus hängt ihre Aussagekraft davon ab, inwieweit sie die Komplexität der Produkte (Optionen, Garantien, Verhalten der Versicherungsnehmer), sich wandelnde Marktbedingungen und die Sensitivität der Ergebnisse gegenüber zentralen Annahmen erfassen können.

In diesem Zusammenhang müssen sich Versicherer auf leistungsstarke und flexible Berechnungsengines verlassen, die in der Lage sind, komplexe versicherungsmathematische Modelle zu verarbeiten und sich an verschiedene Anwendungsfälle (Lebens-, Schaden-/Unfall– und Krankenversicherung) anzupassen.

Erweiterte versicherungsmathematische Bibliotheken in Kombination mit starken Konfigurations- und Anpassungsmöglichkeiten ermöglichen es, die Standardisierung von Berechnungen mit geschäftsspezifischen Anforderungen in Einklang zu bringen. Diese Kombination ist unerlässlich, um sowohl Zuverlässigkeit als auch Agilität bei der Reaktion auf regulatorische Änderungen und neue Produkte zu gewährleisten.

Vor diesem Hintergrund umfassen einige Marktlösungen vorkonfigurierte Cashflow-Generatoren, ermöglichen jedoch gleichzeitig die Anpassung von Modellen oder die Integration externer Cashflows und gewährleisten so eine umfassende versicherungsmathematische Abdeckung bei zuverlässigen und umsetzbaren Ergebnissen.

Die zunehmende Komplexität von Modellen und regulatorischen Anforderungen bringt eine große Herausforderung mit sich: die Rechenleistung.

Heute müssen Versicherer in der Lage sein, Berechnungszeiten zu verkürzen, mehrere Szenarien und Iterationen durchzuspielen und Ergebnisse innerhalb von Zeitrahmen zu liefern, die mit den Abschlusszyklen übereinstimmen.

Die Standardisierung und Automatisierung von Berechnungsprozessen ist unerlässlich geworden, um Reaktionsfähigkeit, Zuverlässigkeit und Analysefähigkeit zu gewährleisten. Außerdem schafft sie Zeit für versicherungsmathematische und Risikoteams, sodass diese sich mehr auf die Interpretation der Ergebnisse als auf deren Erstellung konzentrieren können.

Über die reinen Produktionskennzahlen hinaus liegt die zentrale Herausforderung in deren Interpretation. Versicherer müssen in der Lage sein, die Faktoren zu verstehen, die Kapital, Volatilität und die Solvabilitätsquote beeinflussen.

Diese Analyse umfasst die Identifizierung der wichtigsten Einflussfaktoren (Finanzmärkte, Annahmen, Portfolioveränderungen, methodische Änderungen), die Aufschlüsselung des SCR nach Risikomodulen, die Analyse von Diversifikationseffekten und die Bewertung der Sensitivität gegenüber Schlüsselparametern.

Während des gesamten Abschlussprozesses müssen die Abteilungen für Versicherungsmathematik, Risiko und Finanzen Zugriff auf dynamische Dashboards haben, die es ihnen ermöglichen, Schlüsselindikatoren zu überwachen, um deren Entwicklung zu verstehen, zu steuern, zu kommunizieren und zu begründen.

Heutzutage gehen die regulatorischen Anforderungen über die Berechnungsgenauigkeit hinaus und umfassen auch die Erklärbarkeit. Jede nennenswerte Abweichung muss verstanden, dokumentiert und den Beteiligten – der Geschäftsleitung, den Wirtschaftsprüfern und der Aufsichtsbehörde – umgehend mitgeteilt werden.

In diesem Zusammenhang wird die Integration von Tools zur Ergebniserklärbarkeit zu einem wirkungsvollen Hebel. Sie ermöglicht es Versicherern, erklärende Faktoren schnell zu identifizieren, die Zuverlässigkeit der Analyse zu verbessern und das Risiko von Fehlinterpretationen zu verringern. Erklärbarkeit wird zu einem zentralen Faktor für die Kontrolle operationeller Risiken.

Über die aufsichtsrechtliche Berichterstattung hinaus sind Solvency-II-Modelle ein wichtiges Instrument für Prognosen und das Management.

Sie unterstützen ORSA-Prüfungen, Stresstests und mehrjährige Prognosen, indem sie einen vorausschauenden Überblick über das Risikoprofil und die Solvabilitätsquote bieten. Diese Analysen fließen in strategische Entscheidungen ein, insbesondere in Bezug auf die Vermögensallokation, die Zeichnungspolitik, das Risikomanagement und die Vertriebsstrategien.

Die Fähigkeit, die Solvabilität unter verschiedenen wirtschaftlichen Szenarien zu prognostizieren, wird zu einem entscheidenden Faktor bei der Antizipation von Risiken und der Sicherung der finanziellen Entwicklung.

In einem zunehmend integrierten regulatorischen Umfeld stellt die Gewährleistung der Konsistenz zwischen Solvency II und IFRS 17 eine große Herausforderung dar.

Diese Angleichung umfasst die Harmonisierung von Cashflows, die Gewährleistung konsistenter Annahmen und die Konvergenz von Modellierungsansätzen.

Ein einheitliches Management von Daten und Modellen trägt dazu bei, Diskrepanzen zwischen aufsichtsrechtlichen und finanziellen Sichtweisen zu begrenzen, Betriebskosten zu senken und die Zuverlässigkeit von Analysen zu verbessern.

Diese zweite Phase markiert den Übergang von einem produktionsorientierten Ansatz zu einem managementorientierten Ansatz.

Versicherungsmathematische Berechnungen, ergänzt durch fortschrittliche Analysefunktionen und Tools zur Erklärbarkeit, werden zu einem wirkungsvollen Hebel, um das Risikoprofil zu verstehen, Veränderungen zu antizipieren und die Entscheidungsfindung zu lenken.

In diesem Zusammenhang ist der Einsatz integrierter Lösungen, die Rechenleistung, Modellflexibilität und analytische Tiefe vereinen, ein entscheidender Vorteil, um regulatorische Anforderungen in Instrumente für Performance und strategische Steuerung umzuwandeln.

Berechnung ist nicht länger nur ein Produktionsschritt, sie ist eine Quelle strategischer Erkenntnisse. Wenn versicherungsmathematische Modelle flexibel sind, Ergebnisse erklärbar sind und Analysen zukunftsorientiert gestaltet werden, wird Solvency II zu einem echten Steuerungsinstrument.

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