Inzicht in de datakwaliteit van uw organisatie

Verouderde en/of onjuiste pensioendata als gevolg van handmatige administraties, foutief doorgevoerde mutaties of mutaties die niet in het systeem passen, vormen een grote bedreiging voor de datakwaliteit in de pensioensector. Goede datakwaliteit is nodig om voor alle deelnemers de verwachte pensioenuitkering correct te kunnen berekenen.

Related topics Pensioenen

Wat EY voor u kan betekenen

De transitie naar het nieuwe pensioenstelsel biedt een uitgelezen kans om de datakwaliteit in de pensioensector op orde te brengen en een toekomstbestendig datakwaliteitsraamwerk op te zetten. Een hoge kwaliteit van pensioendata is, naast een wettelijke voorwaarde, ook de sleutel naar een succesvolle transitie. Kwalitatief slechte data vormt een grote bedreiging voor ons pensioenstelsel. Naast onjuiste pensioenaanspraken voor deelnemers kan het leiden tot aantasting van de reputatie en het verlies van vertrouwen in de pensioensector.

  • Data Management, Data Engineering, Business Intelligence, Data Science, Intelligent Automation en Data Strategie kunnen een rol spelen bij het realiseren van de vereisten van deelnemers, werkgevers en toezichthouders;
  • Data Management zorgt voor efficiëntie in het vergaren, opslaan en raadplegen van data door middel van duidelijke processen, rolverdelingen en verantwoordelijkheden.
  • Data Engineering brengt verbindingen tussen interne systemen tot stand zodat de relevante data bijvoorbeeld zichtbaar is in een customer portal. Of dat data automatisch wordt verwerkt in een dashboard voor management informatie (Business Intelligence). Hierdoor wordt beschikbare data optimaal benut en de efficiëntie in de organisatie vergroot.
  • Data Science voegt hier de optimalisatie van systemen door middel van kunstmatige intelligentie aan toe. Een voorbeeld hiervan is het personaliseren van de klantomgeving, waarbij kunstmatige intelligentie bepaalt welke informatie relevant is en dus zichtbaar moet zijn per klant (voor pensioenfondsen: de deelnemer). Dit reduceert het aantal potentiële vragen bij de pensioendesk.
  • Intelligent Automation kan helpen om handmatige processtappen te automatiseren, zodat medewerkers zich kunnen richten op het kenniswerk.
  • Door een duidelijke Data Strategie op te stellen, kunnen spelers in de pensioensector bepalen welke methode ze willen inzetten om hun bedrijfsdoelen te ondersteunen.

U kunt bij ons terecht voor de volgende diensten:

Met onze Assessment Pensioendata-Kwaliteit (APK) QuickScan krijgt u inzicht in de datakwaliteit van uw pensioenadministratie. Door een kwalitatieve aanpak te combineren met een kwantitatieve data-analyse, genereren wij een volledig inzicht in de kwaliteit van uw data. Dit inzicht vormt de basis voor data-opschoning om zo een succesvolle transitie in gang te zetten. Onze aanpak sluit nauw aan bij de vereisten van het normenkader van de Pensioenfederatie (zie ook Kader datakwaliteit Pensioenfederatie.nl).

  • Het kwalitatieve assessment van de APK QuickScan identificeert potentiële aandachtsgebieden voor onderzoek en geeft inzicht in de beschikbaarheid van data. U krijgt een goed beeld van de aspecten rond beleid en uitvoering die het meest van invloed zijn op de datakwaliteit. De risicoanalyse van de pensioenadministratie geeft richting aan het mitigeren van negatieve invloeden op de datakwaliteit.
  • Het kwantitatieve assessment van de APK QuickScan voert een data-analyse uit over de basisdimensies van datakwaliteit. De daaruit volgende rapportage met aandachtspunten geeft richting aan de data-opschoning.

Binnen EY hebben wij verschillende expertises en besteden we aandacht aan de volgende aspecten met betrekking tot datakwaliteit:

  • Financiële verslaglegging
  • Actuariële aspecten
  • Juridische aspecten
  • Operationele procesgang
  • Informatietechnologie
  • Datamanagement
  • Datakwaliteit

    D&A mogelijkheden Relevantie
    • Implementatie normenkader
    • Readiness assessment
    • Agreed upon procedures
    • Data profiling
    • Wettelijke voorwaarde Wet toekomst pensioenen
  • Data Strategie & Data Management

    D&A mogelijkheden Relevantie
    • Data (& Analytics) Strategie
    • Data Governance inclusief rollen en verantwoordelijkheden
    • Metadata Management inclusief definities (vaak een voorwaarde voor goed datakwaliteitsmanagement)
    • Volwassenheidsassessment Data Management & inclusief Data Governance
    • D&A target operating model (organisatiestructuur voor data management en data analyse etc.)
    • Data Risico Assessment en Management incl. datakwaliteit
    • Data Cultuur incl. bewustzijn en kennis door middel van inspiratie en trainingssessies
    • Innovaties in organisaties faciliteren door gebruik van nieuwe trends en technologieën
    • Data gebruiken om producten en diensten proactief aan te passen aan wensen van deelnemers
    • Operaties binnen organisaties door laten gaan terwijl aan regelgeving wordt voldaan
    • Volledige, consistente en duidelijk gedefinieerde rollen en verantwoordelijkheden opstellen
    • Real-time toegang tot gegevens en informatie voor alle stakeholders in de organisatie
  • Data Science

    D&A mogelijkheden Relevantie
    • Artificial Intelligence
    • Churn Analysis
    • Outlier Detection
    • Document intelligence
    • Topic modelling
    • Satellite image classification
    • Personaliseren van de deelnemeromgeving waarbij AI bepaalt welke informatie relevant is en dus zichtbaar moet zijn per deelnemer/pensioenfonds
    • Chatbots kunnen medewerkers van de pensioendesk ontlasten
    • Voorspellen van gedrag deelnemer/werkgever 
  • Business Intelligence

    D&A mogelijkheden Relevantie
    • Monitoren Datakwaliteit (dashboard)
    • Data mining/profiling
    • Data visualisatie van andere onderzoeken en rapporten
    • Dashboarding
    • Verbeteren van de besluitvorming op verschillende managementniveaus
    • Verkrijgen van nieuwe werkgever/deelnemer/economie-inzichten door trends te observeren en te analyseren
    • Verbeteren van tactische en strategische managementprocessen
    • Afstemmen van kwaliteit op doelstellingen van mensen
    • Verbeteren van de efficiëntie in de organisatie
  • Data Engineering

    D&A mogelijkheden Relevantie
    • Geautomatiseerde Data Cleansing and Transformation
    • Automated Data ingestion in bijv. datalakes voor rapportage/analyse doeleinden
    • Enterprise and Regional Data lakes Databases and Data warehouses
    • Data Models
    • Cloud Architecture
    • Creëren van wereldwijd toegankelijke gegevens voor analisten en andere interne stakeholders
    • Managen van grote hoeveelheden data uit heterogene bronnen
    • Verminderen van tijd besteed aan het beschikbaar maken van data en verbeteren van datakwaliteit
    • Structureren, manipuleren en beheren van data die zijn opgeslagen in gestructureerde of deels gestructureerde databronnen
  • Intelligent Automation

    D&A mogelijkheden Relevantie
    • Processing of unstructured invoices and letters
    • Determining (client) requests via chatbots and fulfilling them
    • Request/Complaint handling
    • Employee onboarding
    • Vergroten van accuraatheid en kwaliteit van de output in processen die gevoelig zijn voor menselijke fouten
    • Sneller leveren van diensten door minder tijd te besteden aan tijdsintensieve processen
    • Afdelingen efficiënter laten samenwerken door gegevens uit meerdere systemen en bronnen te integreren

Neem contact met ons op

Vond u dit interessant? Neem contact op voor meer informatie.