Bruno Cambounet : Applicable dès 2012, cette directive européenne vise à assurer la solvabilité des compagnies d’assurance sous quelque forme quelles soient en adaptant le niveau de fonds propres exigés afin de couvrir l’ensemble des risques encourus.
On constate une forte tendance à souvent focaliser le débat sur les règles à suivre pour calculer la marge de solvabilité des compagnies d’assurance (quelqu’en soit leur forme). On insiste également souvent sur l’impact qui pourrait être colossal sur le besoin en fond propre que telle ou telle règle pourrait impliquer.
Cependant, ces points portent sur le premier pilier de la directive. Or les compagnies ont également tout intérêt à s’attacher au traitement du second pilier et en particulier au traitement des exigences en matière de qualité de données.
En effet, Solvency II tire partie des enseignements des précédentes réglementations et également de ce à quoi les banques ont été confrontées lors de la qualification de leurs systèmes dans le cadre de Bâle II. Ici, la directive et le Consultation Paper 43 sont explicites : il faudra non seulement afficher des marges de solvabilité conformes mais aussi être en mesure de démontrer que les données utilisées pour les calculer sont exactes, exhaustives, et d’un caractère approprié.
La directive va même plus loin en demandant de mettre en place des dispositifs d’évaluation de la qualité des données, de pilotage de celle-ci et d’intervention en cas de détection d’anomalie.

L’enjeu est clair pour les entreprises offrant des prestations d’assurance : pour éviter une requalification des besoins de ses fonds propres, outre l’évaluation des marges de solvabilité, elles devront être en mesure de justifier de la qualité des données utilisées dans les calculs de ces marges de solvabilité.

Il apparaît nécessaire d’identifier les informations qui seront nécessaires aux calculs de marge de solvabilité. Ces informations se traduisent en données qui doivent faire l’objet de définitions non-ambigues et partagées par l’ensemble de l’entreprise. C’est un référentiel de données comme il en existe d’autres dans l’entreprise.
Dès lors que ces données sont identifiées, il s’agit d’en connaître la qualité aujourd’hui, identifier les processus qui les produisent, définir ceux qui permettront de produire les marges de solvabilité attendues et enfin mettre en place des processus de contrôle de la qualité de données pour perpétrer la mesure de cette qualité au fil de l’eau.
La complexité survient à deux niveaux :
- le premier se situe dans l’organisation de la compagnie et la distance entre le niveau de consolidation des informations et le niveau où les informations élémentaires sont produites : il est clair qu’une compagnie consolidant les produits de plusieurs filiales devra traiter cette complexité.
- le second provient de la nécessité de cohérence de l’ensemble des informations de l’entreprise : les risques quels qu’ils soient feront l’objet d’évaluation dans des processus spécifiques, or ils devront rejoindre les processus financiers afin de pouvoir les chiffrer et aboutir aux marges de solvabilité attendues et c’est là que la cohérence entre les données « risques » et « comptables » est impérative.

Si ce sont les plus grandes compagnies qui ont toutes les chances d’être touchées par le premier point, toutes les entreprises, grandes et petites, le sont par le second.
La préparation des entreprises est simple à exprimer ; il « suffit » de monter le référentiel de données, contrôler la qualité des données par rapport à des règles tant techniques que « métier » afin d’évaluer cette qualité de façon non équivoque et répétable, mettre en place les processus de production des indicateurs de solvabilité exigés et faire agir au fur et à mesure les contrôles établis. Ainsi, la compagnie peut disposer d’une vision précise du niveau de la qualité de ses données au départ et de son évolution au fil de l’exploitation. En cas d’anomalie, elle sait immédiatement où agir et ainsi démontrer sa maîtrise du risque.

Depuis son origine, Axway s’est positionnée sur le transit des données de systèmes à systèmes. Depuis plusieurs années, Axway s’est particulièrement impliquée dans la gestion de ces données au sein de processus critiques des entreprises. Les besoins de qualité de données dans le cadre de Solvency II portent sur des processus de bout en bout et sur des données qui vont traverser différents systèmes d’information. C’est donc naturellement qu’Axway a mis sa capacité d’innovation au service de ses clients pour apporter une solution qui assure une mise en place simple de processus de contrôle de la qualité des données d’un bout à l’autre des chaînes de traitement et cela abstraction faite des systèmes d’information traversés.

La solution Axway Flow Quality Control (AFQC) vise à répondre aux exigences réglementaires imposées par Solvency II. Nous avons développés un produit intégrant à la fois des services d’évaluation de la qualité des données et de pilotage ; garantissant ,une maîtrise des règles de contrôle par les directions métiers concernées. AFQC comprend aussi des services de recyclage des flux et des données pour offrir aux compagnies d’assurance une réponse à la résolution des potentiels problèmes identifiés.

Bruno Cambounet, je vous remercie et vous donne rendez-vous très prochainement dans un nouveau numéro de CFO-news.