RegTech, digitale hulp bij wet- en regelgeving

Uitgave: Pensioen Bestuur & Management (PBM) nummer 2 2019

LILIAN VAN DUIJNHOVEN EN MATTHIJS KORTENHORST, DIRECTOR EN PARTNER BIJ PWC Rubriek: Nieuwe ontwikkelingen
Geplaatst op 26-03-2019
RegTech, digitale hulp bij wet- en regelgeving In PBM nr 4, 2018 stond een artikel ‘Gevolgen FinTech voor de pensioensector’ van Jeroen van der Put. Hij maakt duidelijk dat FinTech steeds meer invloed krijgt in de pensioensector. Ook op het voldoen aan wet- en regelgeving neemt de invloed van FinTech toe. Geavanceerde technologieën als Artifical Intelligence (AI), Machine Learning (ML) en Robotic Process Automation (RPA) gaan een steeds belangrijkere rol spelen bij het op effectieve en efficiënte wijze voldoen aan wet- en regelgeving in de pensioensector.

mk

De subcategorie van FinTech die op wet- en regelgeving gericht is, wordt ook wel RegTech (Regulatory Technology) genoemd. In dit artikel wordt concreet ingegaan op de rol die RegTech kan vervullen in de pensioensector bij het implementeren van en het continu voldoen aan wet- en regelgeving.
In de afgelopen jaren is in snel tempo een breed scala aan digitale oplossingen ontstaan die financiële instellingen helpen om op efficiënte en effectieve wijze te voldoen aan wet- en regelgeving. Wereldwijd zien wij momenteel veel venture capital stromen naar start-ups die zich met RegTech bezighouden. Ook ‘big tech’ ondernemingen als Microsoft, Oracle en Salesforce zijn volop bezig met ontwikkeling van RegTechoplossingen en in de Nederlandse pensioensector zijn steeds meer bestuurders van pensioenfondsen en uitvoerders zich actief aan het oriënteren op mogelijke toepassingen van RegTech.

reg

Technologie versneld adopteren
Een belangrijke ontwikkeling is dat toezichthouders zelf ook volop bezig zijn met nieuwe technologieën. Zij onderzoeken hoe de uitvoering van hun toezichthoudende taken versterkt kan worden door de inzet van nieuwe technologieën. Inzet hierbij is om naar ‘real time’ monitoring over te gaan en steeds meer integrale controles uit te voeren. Dat werd voorheen voornamelijk steekproefsgewijs gedaan. Verder wordt hierbij beoogd om steeds meer proactieve en ‘predictive’ inzichten te realiseren. Voorkomen is immers beter dan genezen. Deze nieuwe categorie van technologische oplossingen wordt ook wel SupTech (Supervisory Technology) genoemd. De toezichthouder draagt zo bij aan de noodzaak voor de pensioensector om technologie versneld te adopteren. Het helpt bij de wijze waarop wet- en regelgeving geïmplementeerd wordt en hoe hierover gerapporteerd wordt.

Hoewel RegTech steeds meer op de voorgrond treedt, is het de vraag of de pensioensector RegTech snel genoeg kan operationaliseren. Complicerende factor is de risicomijdende houding in de sector ten opzichte van investeringen op het gebied van technologie. Een andere remmende factor is de beperkte investeringsruimte. Daarnaast speelt dat er weinig noodzaak gevoeld wordt om vanuit risk & compliance samenwerkingen op te zetten met andere functies als IT en operations (vaak uitbestede functies). Alleen samenwerking leidt tot succesvolle innovatie, die voor iedereen voordeel heeft.

Implementeren van RegTech in vier stappen:
1.Creëer een duidelijke visie op de toepassing van RegTech. Welke problemen wil je ermee oplossen en op welke regelgeving en technologie wil je focussen?
2.RegTech is meer dan alleen technologie. Het gaat over een transformatie van de risk & compliance functie. Kijk dus naast technologie ook naar talent, organisatie en cultuur.
3.Zet een multidisciplinaire RegTech task force op om RegTech mogelijkheden te realiseren. Denk aan IT, compliance, risk, operations en deelnemerscommunicatie.
4.Realiseer een agile werkwijze, waardoor je met korte sprints leert of een idee levensvatbaar is.

Kwaliteit pensioenadministratie
Een concreet gebied voor toepassingen van RegTech betreft de kwaliteit van de pensioenadministratie. Digitaal inzicht en advies worden een steeds belangrijker onderdeel van de taken van pensioenuitvoerders. De datakwaliteit van de pensioenadministratie is de basis voor elke goede deelnemerscommunicatie en elke goede financiële planning. En juist op dit vlak, gezien de hoeveelheid beschikbare data, zou meer nieuwe technologie gebruikt kunnen worden. Data Analytics bijvoorbeeld, is bij uitstek geschikt om de kwaliteit van een pensioenadministratie te toetsen. In de verdere ontwikkeling op dit vlak zien wij ook een rol voor Artificial Intelligence (AI). Veel fondsen en pensioenuitvoeringsorganisaties worstelen met de kwaliteitstoetsing van hun pensioenadministraties. Toezichthouders als DNB en AFM (Good Practice Robuuste Pensioenadministratie en Quinto-P) hebben hier specifieke aandacht voor. De tekortkomingen van huidige controletechnieken (steekproeven), worden steeds duidelijker. De steekproefsgewijs uitgevoerde controles zijn inefficiënt, tijdrovend en duur en geven geen compleet beeld van de kwaliteit van de pensioenadministratie. In de branche is de afgelopen jaren hard gewerkt aan het vinden van een adequate oplossing voor dit probleem. Met Data Analytics is een efficiënte integrale kwaliteitstoetsing van de gehele aansprakenadministratie mogelijk.

Identificeer volautomatisch rekenregels
PwC heeft recent een methodiek ontwikkeld waarmee de gehele aansprakenadministratie geautomatiseerd kan worden gecontroleerd. Hiermee kunnen de pensioenuitvoeringsorganisaties aantonen dat de deelnemers ook daadwerkelijk krijgen waar ze recht op hebben conform de oorspronkelijke regeling. Deze methodiek heet DARE (Data Analytics Reverse Engineering). DARE werkt precies andersom dan reguliere controletechnieken. Deze reguliere technieken gaan uit van de rekenregels uit het pensioenreglement en controleren aan de hand hiervan of de juiste pensioenaanspraken in de pensioenadministratie zijn opgenomen. Dat gebeurt steekproefsgewijs of door het ‘nabouwen’ van het pensioenadministratiesysteem. DARE gaat uit van alle data uit de pensioenadministratie en bepaalt op basis daarvan welke rekenregels en variabelen zijn gehanteerd, zoals opbouwpercentage, franchise, uitruilfactoren enz. De methodiek gaat ervan uit dat voor deelnemers en mutaties met dezelfde karakteristieken dezelfde rekenregels moeten worden gehanteerd. DARE werkt op basis van semi-unsupervised algoritmes. Met behulp van krachtige software, time-serie analyses en (non-)lineaire algebra identificeert de methodiek volautomatisch rekenregels en groepen deelnemers voor wie deze rekenregels zijn toegepast. Op basis daarvan kan eenvoudig vastgesteld worden of de juiste rekenregels zijn toegepast. Daarnaast stelt de methodiek de gebruiker in staat de afwijkingen op de rekenregels (mogelijke fouten in de administratie) te identificeren. Ten slotte kan op grond van visualisatietechnieken geanalyseerd worden welke afwijkingen van structurele aard zijn en welke het gevolg zijn van menselijk falen of andere incidentele fouten.

Conclusie

Integrale controle heeft als groot voordeel dat een eenmaal gecontroleerde periode volledig kan worden afgesloten en niet bij elke nieuwe controle historische gegevens opgehaald hoeven te worden. Dat geeft forse tijd- en efficiencywinst voor de pensioenuitvoeringsorganisatie. Daarnaast kunnen pensioenfondsen en uitvoerders ook beter progressie monitoren en eventuele procesverbeteringen identificeren. Het allerbelangrijkste voordeel van dit soort RegTech-toepassingen is dat uiteindelijk de deelnemer er beter van wordt.