לתחום הביטוח, הנחשב למורכב ממילא, צפויה להתווסף בקרוב מורכבות נוספת, בעקבות כניסתו הצפויה לתוקף של תקן IFRS 17 – תקן חשבונאי שיחייב מעתה חברות ביטוח בארץ ובעולם. התקן החדש אמור להחליף את תקן IFRS 4 הקיים, בתחום חוזי ביטוח.
תקן דיווח כספי בינלאומי 17 החדש יחייב בין היתר הפרדה בין התוצאות הביטוחיות והתוצאות הפיננסיות של חברת הביטוח. בנוסף, במקום להתבסס על נתוני עבר, התקן החדש יתבסס על אומדנים ותחזיות עתידיות.
בעקבות כניסתו לתוקף של תקן IFRS 17, המודל החשבונאי של חברות ביטוח יעבור מהפיכה של ממש, מהפיכה שמצריכה שינויים עמוקים בהתנהלות המערכות הקריטיות של הארגון. כדי להיערך להחלת תקן חשבונאי מורכב שכזה, נדרשים שינויים ארגוניים הן ברמת תהליך החתמת הפוליסה והן ברמת המערכות שבהן נשמרים פרטיה.
איך נערכים לכניסת התקן לתוקף? ארגונים רבים נאלצים להעסיק אנליסטים שיתחקרו את מערכות המקור, יאתרו את כל הנתונים הרלוונטיים ויתאימו אותם לתקן החדש. תחקור ידני זה צפוי לארוך חודשים ארוכים, כרוך בעלויות כוח אדם גבוהות וגרוע מכך: חושף את התהליך הרגיש ממילא לטעויות אנוש קריטיות. בנוסף, גם לאחר שההיערכות לתקן IFRS 17 תושלם, יהיה צורך להתחיל את התהליך כולו מחדש בתקן הבא שיונהג בענף הביטוח רווי הרפורמות.
במקום להתבסס על תהליך ידני, איטי ומסורבל, אפשר להאיץ את הטמעת התקן החדש בעזרת פתרון אוטומטי וחכם: פתרון ה- Data Governance של אינפורמטיקה אשר מאתר במהירות את הנתונים הרלוונטיים ומביא אותם למקום הרצוי עבור המערכות החדשות, לצורך ביצוע החישובים והדיווחים הדרושים בתקן IFRS 17. כל זאת בצורה קלה ומהירה, השומרת על מהימנות הנתונים, מצביעה על מיקומו של כל נתון וכיצד הוא הגיע למיקומו הנוכחי (lineage).
פתרון ה- Data Governance של אינפורמטיקה מאפשרות הגעה לנתונים באמצעות Data Catalog הסורק את המערכות ומקטלג את המידע במהירות, טיוב הנתונים באמצעות Data Quality ולאחר מכן העברתם למערכות החדשות. בעזרת טכנולוגיית AI ו-Machine Learning, כלי ה- Data Governance השונים של אינפורמטיקה מאתרים את המידע הדרוש, בודקים את איכותו ומשייכים אותו לגורם הרלוונטי בארגון בצורה נוחה ומהירה.
העוצמה של ה- Data Catalog מקבלת ביטוי בתצוגה הגרפית של זרימת הנתון ממערכת המקור דרך הטרנספורמציה שהוא עובר, עד למחסן הנתונים (Data warehouse) והדו”ח שבו הוא מוצג. ניתן “לטייל” במערכת, וכך להבין מהר ובמדויק את איכות ואמינות הנתונים.
