IFRS 17实施宝典之三：说说IFRS 17数据的那些事

1.  IFRS 17准则实施为什么需要数据平台

首先我们需要对于IFRS 17的数据流转有一个初步的认识，如下图：

来源：德勤管理咨询

从业务端数据到列表的呈报和披露主要牵涉的都是数据的流动，因而实际上IFRS 17的实施是数据驱动的，并在此过程中需要对数据进行不同程度的梳理、分析和设计；系统实施则涉及对不同颗粒度的数据进行大量的复杂计算。总而言之，IFRS 17的实施面临着如下的挑战：

a.   数据量大、颗粒度细

b.   数据来源多样

c.    处理逻辑复杂、跨系统交互多、自动化要求高

d.   数据质量要求高

IFRS 17计算步骤和环节差异大，计算耗时长，这也决定了CSM（合同服务边际）计量和IFRS 17会计凭证处理之前，需要一个统一的IFRS 17数据平台对不同来源的数据进行标准化的处理，这些处理的结果将成为计量引擎和会计引擎的输入，以完成IFRS 17的后续处理。除此之外，数据平台还需要实现数据一致性校验、数据查询与追溯等业务功能。

2.   数据平台功能框架

来源：德勤管理咨询

上图是一个逻辑意义上的应用架构，我们把系统功能按组件层次划分为数据采集、数据加工处理、平台应用、数据管理和系统管理五大层。

3.   数据架构的最佳实践

数据架构决定了IFRS 17数据平台实施的数据层次划分，其中关键的数据层次是接入数据层、基础层和应用层。接入数据层的作用是对不同来源的数据进行集成；基础层是实现合同分组、投资成分/账户拆分、相应金额的分摊、各类现金流处理等操作；应用层则主要为费用分摊模块、计量引擎、会计引擎及总账系统提供数据对接服务。

4.   IFRS 17对数据质量的要求

有数据处理的地方，就伴随的数据质量这样的话题，IFRS 17亦然。技术层面的问题是常规的数据质量问题，包括数据的完备性、有效性、准确性、完整性、一致性和时效性；业务层面一般数据质量问题通常是违反数据一致性的问题。

IFRS 17在数据质量上的需求并不一定要在数据平台上来解决，这就牵涉到企业的数据治理的话题。简单来讲，数据平台的数据质量保证需要企业数据治理体系的支持，但数据平台只能提供一致性检核的手段去发现问题，而解决问题则要归为公司治理领域。

总之，IFRS 17的数据质量管理并非IFRS 17数据处理平台的功能所能覆盖，这需要企业在数据管理领域提供强力的支持。为此，有数据治理基础的保险公司在IFRS 17数据处理平台的实施上必能得到显著的优势。