Business transformatie in de financiële sector

Voogt Pijl en Partners

Data analytics versnelt herstelactie

Wet- regelgeving in de financiële sector zijn de afgelopen jaren sterk in omvang en complexiteit toegenomen. Niet alleen wordt er nieuwe wetgeving ingevoerd, ook wordt de huidige wetgeving herschreven. Regelmatig leidt dit tot herstelacties, waarbij klanten soms op enigerlei wijze tegemoet gekomen moeten worden. De trajecten komen zowel in bescheiden als in grote vormen voor. We vertellen u graag meer over onze ervaring met data analytics in dergelijke opdrachten.

 

Voor welke uitdaging staan we?

De wetgever, in samenwerking met de toezichthouder, eist van verzekeraars dat zij hun klant voldoende ‘activeren’ bij bepaalde producten. De reden hiervoor is dat de klant zich bewust moet zijn van het product en consequenties voor de financiële situatie. Zo waren we de afgelopen tijd betrokken bij een dergelijk traject waar de uitdaging was om binnen een kort tijdsbestek van vier maanden een grote groep van circa 300.000 klanten te activeren. Tegelijkertijd was de zware onderliggende eis dat het gehele proces robuust ingeregeld en aantoonbaar in control moest zijn.

 

Systemen verbinden en data interpreteren

Al snel kon de conclusie getrokken worden dat deze ogenschijnlijk onmogelijke opdracht alleen uit te voeren was met behulp van de kracht van data analytics. Hierbij ging het om het samenbrengen en combineren van gestructureerde data uit diverse en complexe bronnen. Tegelijkertijd was het de uitdaging om de potentie die in de data aanwezig was optimaal te gebruiken. Dagelijks werden er rapportages opgesteld op basis van de uitkomst van de data, zodat er toch effectief aangestuurd kon worden.

 

Snel en efficiënt verbanden leggen

Vanwege de korte doorlooptijd was het noodzakelijk om snel volledige databases in te laden in een data analytics tool. Hierdoor kunnen verbanden worden gedefinieerd én is de tool ook in staat zelf verbanden te leggen. Dit maakt het mogelijk om transformaties toe te passen zonder hinder te ondervinden van de legacy in de huidige systemen.

 

Identificeren van klanten: in welke categorie valt u?

De tool maakte het mogelijk om klanten te identificeren op basis van producteigenschappen en eerdere klantcontacten. Het gaf de mogelijkheid om -op het oog- niet te combineren gegevens aan elkaar te relateren. Op basis van deze gecombineerde informatie werden klanten gecategoriseerd. Vervolgens werden werkpakketten vanuit de tool uitgezet naar de extern ingehuurde groep van 120 medewerkers. Zij moesten volgens nieuw gedefinieerd beleid worden aangestuurd.

 

Overzicht en inzicht

Verder werden alle (pogingen tot) klantcontacten opgeslagen in de systemen. Op dagelijkse basis werd de data analytics tool gevoed en ververst. Hierdoor werd het zichtbaar dat de data in beweging was in verhouding tot de uitgevoerde herstelactie. Een voorbeeld: klanten die gecategoriseerd werden als ‘nog twee keer benaderen’, werden na één contact moment verplaatst naar de categorie ‘nog één keer benaderen’. Op basis van deze informatie kon de voortgang worden gemonitord met gedetailleerde rapportages aan directie en toezichthouder.

 

Voordeel van de data analytics tool was daarnaast dat er kort-cyclisch gestuurd kon worden. Dat was ook nodig gezien de dynamiek van het traject. Zo konden consequenties van bijstellingen in beleid direct worden doorgerekend in scenario’s. En konden ‘standen’ op elk moment in de tijd worden gereproduceerd.

 

Moment van de waarheid

Een ogenschijnlijk onhaalbaar ogend project succesvol afronden. Dat is in deze tijd eigenlijk alleen mogelijk door de inzet van ‘regulatory technology’ (RegTech). In het beschreven traject was data analytics essentieel om te kunnen versnellen met handhaving van de hoge mate van zorgvuldigheid. Het technologische aspect was verweven door het gehele project: van het identificeren en categoriseren van klanten, het uitzetten van werkpakketen, het monitoren van de voortgang tot het robuust kunnen reageren op benodigde aanpassingen.

 

Dit heeft zich geuit in een hoge mate van transparantie, reproduceerbaarheid en, niet geheel onbelangrijk, toepasbaarheid van de data. Daardoor is het mogelijk  geworden om zowel in control als compliant te zijn.

 

Wilt u meer weten over wat RegTech voor uw organisatie kan betekenen en hoe wij daar bij kunnen helpen? We komen graag in contact

 

Lees ook ons artikel over de succesvolle technologieën en aandachtspunten bij de inzet van Regtech.

Terug
Regtech case, data analytics