Daniele Marazzina

è Professore Associato presso il Dipartimento di Matematica del Politecnico di Milano. I suoi principali interessi di ricerca sono: strategie ottime di investimento e ritiro dal mondo del lavoro, metodi numerici per la valutazione di derivati, e strategie ottime di investimento in presenza di costi di transazione.

Feb 182019
 

L’evoluzione del contesto in cui opera l’industria bancaria

È opinione comune tra gli “addetti ai lavori”[1] che il modello di business bancario sarà impattato da alcuni macro-trend, tra i quali quelli dell’ evoluzione tecnologica e regolamentare, che porteranno progressivamente ad una scomposizione e ricomposizione della catena del valore e ad una ridefinizione delle modalità operative con cui i processi di banking saranno svolti. La value proposition dovrà, infatti, essere ripensata in ottica digitale ponendo il cliente al centro. Il percorso, indipendentemente dal modello che le banche decideranno di perseguire, passerà per un radicale cambio di mentalità e di strumenti e, se sviluppato in maniera coerente, sarà foriero di opportunità di crescita e rafforzamento del ruolo giocato nel servizio al cliente.


I macro-trend che impattano il modello di business bancario

Il primo grande trend che osserviamo riguarda gli sviluppi tecnologici: soluzioni basate sull’AI, cloud computing, Internet of Things e big data analytics, che stanno ampliando la possibilità di offerta e di competizione da un lato, riducendo i costi dall’altro. A livello globale, infatti, assistiamo ad un trend di costante aumento della spesa in ambito IT da parte dell’industria finanziaria[2].

In secondo luogo, il contesto competitivo sta mutando rapidamente con l’ingresso di player da settori non finanziari, come start-up e grandi corporate tecnologiche, con il potenziale rischio di un’erosione dei margini degli istituti finanziari, soprattutto per quanto concerne i ricavi commissionali su pagamenti (-18%) e investimenti (-17%)[3].

Il terzo trend riguarda il cambiamento dei comportamenti del consumatore che diventa sempre più esigente e indipendente, tanto che in Italia si stima un aumento di circa il 7% dei clienti self-direct (che ricercano e scelgono prodotti in autonomia) tra 2017 e 2022[4].

Infine, la crescente regolamentazione ha effetti sia sui costi degli operatori il cui peso rispetto ai ricavi è previsto crescere di sei punti percentuali dal 2017 al 2022[5], sia sui loro modelli di servizio e di business come vedremo in questo articolo.


In questo contesto, l’evoluzione normativa gioca un ruolo fondamentale non solamente per gli oneri che impone ma anche per le possibilità che, in teoria, offre di evoluzione del modello di business. In tale ottica, l’entrata in vigore di nuove regolamentazioni sta segnando un punto di svolta per l’industria bancaria, che dovrà allinearsi sempre più ad un crescente grado di trasparenza (MiFID2, GDPR) e di apertura verso l’esterno (PSD2). In particolare, la Payments Service Directive 2 ha introdotto un nuovo set di regole per permettere l’accesso di operatori terzi ad alcune informazioni relative ai clienti e alle loro operazioni[6]. Come già avvenuto in altri settori e industry, i cui confini e paradigmi sono stati fortemente modificati dalla regolamentazione e dalla tecnologia, i processi e i bisogni fino a ieri prerogativa assoluta del sistema bancario, potranno essere soddisfatti da altri operatori più efficaci, e magari meno costosi, nel trasformare i prodotti e servizi in piattaforme, nel mettere in relazione i clienti tra loro e nel dare risposta alle loro esigenze in uno scenario sempre più open[7].

Questa evoluzione regolamentare, unita all’imperativo della digital transformation e ai macro trend sociali e competitivi dati dall’ingresso di challenger bank, fintech e GAFA, porterà ad una profonda revisione dei modelli di servizio e di business di molti istituti finanziari verso modelli sicuramente più customer centric e collaborativi.

Possibili nuovi modelli di business

La prospettiva di una maggiore apertura del settore bancario non solo è implicita in alcune novità regolamentari, ma è resa possibile, da una crescente diffusione di tecnologie come Infrastructure-as-a-Service (IaaS), Platform-as-a-Service (PaaS) e Software-as-a-Service (SaaS) che permettono a nuovi operatori di entrare nel settore con investimenti IT ridotti e servizi nativamente digitali. Dal punto di vista del consumatore finale, invece, il cambiamento nei modelli di fruizione dei servizi bancari è sicuramente avvantaggiato dalla sempre maggior facilità di accesso ai servizi digitali e alle informazioni (68,5% tasso di penetrazione smartphone in Italia[8]).

Molti altri settori, che hanno visto una trasformazione anche più accelerata del settore bancario, stanno sperimentando il successo delle logiche di “marketplace” in cui i clienti possono utilizzare un’unica interfaccia per accedere a prodotti e servizi offerti da una moltitudine di operatori. Questo modello-piattaforma, prevedibile anche nel settore bancario, offre ai clienti una serie completa di servizi, disegnata con un approccio olistico ai loro bisogni (i.e. finanziari e non nel caso delle banche), supportata dall’utilizzo sempre più diffuso ed efficace di big data analytics e dell’Intelligenza Artificiale.

Il settore bancario dovrà, quindi, abituarsi alla presenza diversi modelli di business di piattaforma e marketplace, basati quindi su meccanismi di collaborazione e co-opetition, dove offrire servizi personalizzati anche attraverso provider esterni.


The power of platforms di John Hagel Pubblicato in Deloitte Business Trends series

Trend:

Oggi i dirigenti aziendali più preparati sulle tematiche di innovazione e management hanno ben chiare le dinamiche che governano le piattaforme intese come nuovo modello di business. Le riconoscono laddove già emerse e comprendono il valore che generano: sia per chi le ha ideate e le gestisce, sia per chi vi partecipa come utente. […]

[Una moltitudine di business connessi attraverso una piattaforma] garantisce una risposta repentina ed efficace ai rapidi ed imprevedibili cambiamenti nella domanda. […] Le piattaforme condividono la caratteristica di essere modelli che possono essere portati a scala velocemente: con il crescere del numero di partecipanti non diventano più difficili da gestire, ma al contrario crescono in capacità di rispondere alle esigenze e aumentano di valore. […]

Oggi possiamo identificare tre tipologie di piattaforma che si differenziano in base al tipo di attività:

  • Aggregation platform: facilita le transazioni economiche, connette utenti a risorse non immediatamente reperibili
  • Social platform: favorisce le interazioni sociali, mette in relazione persone e comunità di persone
  • Mobilization platform: facilita le mobilitazioni, organizza le persone per un agire comune.”

Conseguenze:

“Per i gruppi dirigenti, l’affermarsi delle piattaforme implica la necessità di considerare ed esplicitare il ruolo che intenderanno giocare in questi contesti, in quanto sono chiamati a disegnare e implementare strategie che assicurino la sopravvivenza e il successo delle loro organizzazioni nel futuro. Alcuni, ad esempio, potranno individuare idee di piattaforma ancora da sviluppare e sceglieranno se crearle unilateralmente o attraverso consorzi. Tutte le aziende dovrebbero esaminare le piattaforme che sorgono nel loro settore e considerare se e con che grado parteciparvi attivamente.

Le scelte strategiche che i leader e i manager aziendali compiono, riguardo a questo tipo di sfide, si basano su quattro principali tipi di benefici che si aspettano di ottenere dalle piattaforme. A seconda dell’enfasi relativa che viene posta sul miglioramento delle performance, sulla crescita esponenziale, sull’innovazione distribuita e sulla modellizzazione di nuove strategie[9], le aziende si orientano verso determinate tipologie di piattaforma rispetto ad altre.

Le maggiori opportunità per conquistare aree di valore generato sulle piattaforme richiedono una comprensione profonda degli elementi che possono creare e rendere sostenibili le fonti di vantaggio competitivo e permettere l’appropriazione di una quota del valore creato sulla piattaforma maggiore rispetto al contributo apportato. […]

Commento di Peter Schwartz

Peter Schwartz è Senior Vice President Global Government Relations & Strategic Planning per Salesforce.com. Prima di entrare in Salesforce, è stato co-fondatore e presidente di Global Business Network, società del Gruppo Monitor, e partner di Monitor Group (ora Monitor Deloitte): una famiglia di società di servizi professionali dedicate al miglioramento della competitività dei clienti. Futurista e business strategist di fama internazionale, Peter è specializzato nella pianificazione di scenari: collabora con aziende, governi e istituzioni per creare prospettive alternative per il futuro e sviluppare strategie solide per un mondo in evoluzione.

“Oggi le piattaforme rendono possibile l’apprendimento e l’innovazione alla velocità necessaria al business grazie all’offerta di spazi di collaborazione e talvolta anche di aumento esponenziale della produttività che creano valore aggiunto. […]”

In un mondo di ecosistemi di business, la lealtà può essere la più importante delle valute scambiate. Per Salesforce, un vivace ecosistema fatto di clienti-sviluppatori, applicazioni e servizi di supporto e che ha come linfa vitale la fedeltà e l’impegno reciproco, la lealtà è il motore di crescita. Gran parte del valore creato sulla piattaforma Salesforce è di proprietà diretta dei nostri partner e clienti, ed è esattamente come dovrebbe essere. Pensiamo al valore condiviso che viene creato collettivamente come l’adesivo che tiene connessa la piattaforma Salesforce all’ecosistema più ampio in cui il cliente, ora in co-evoluzione con Salesforce, compete e genera ritorni economici. […]”[10]


È opinione di Monitor Deloitte che nel prossimo futuro avremo quattro modelli operativi open non mutuamente esclusivi tra cui le banche potranno scegliere:

  • full-service provider: mantenere lo status quo con un’offerta completa di servizi e prodotti proprietari distribuiti attraverso una rete controllata direttamente e una minima interazione e collaborazione con terze parti;
  • utility: rinunciare alla creazione dei prodotti e alla loro distribuzione ma offrire servizi e infrastruttura tecnologica (es. servizi di AML/KYC, payment gateway, …) ad altri operatori finanziari che gestiranno il prodotto e la relazione con il cliente;
  • supplier: focalizzarsi sulla fabbrica prodotto per offrire elevati gradi di performance e personalizzazione ma rinunciare alla distribuzione che sarà affidata a piattaforme e canali gestiti da altre banche e terze parti;
  • interface: concentrarsi sulla distribuzione e sulla relazione con il cliente creando una piattaforma e un’interfaccia unica attraverso la quale offrire prodotti e servizi di terze parti.

L’open banking pone dunque le banche tradizionali difronte a nuovi quesiti strategici. Quale ruolo giocare in questo nuovo contesto? Come evolvere i propri core business e la correlata catena del valore?

L’adozione di un modello di open banking, con il passaggio da un modello più incentrato sul prodotto a uno più focalizzato sul soddisfacimento dei fabbisogni del cliente, renderà molto più labili i confini del settore, ma allo stesso tempo potrà allargare il mercato potenziale verso attori che prima, per diverse ragioni, non venivano serviti (es. unbanked, millennials); il tutto, con il coinvolgimento di attori ad oggi non percepiti come competitor dalle istituzioni non creditizie. I germogli di questo nuovo stato si stanno già osservando con accordi di collaborazione tra banche, assicurazioni, player postali, operatori della GDO e aziende tecnologiche e con l’entrata sul mercato di un numero importante di Fintech.

Il vantaggio competitivo e nuove sfide dei player tradizionali

Le nuove sfide dell’open banking porteranno le banche a confrontarsi con operatori diversi, molti dei quali fuori dai loro radar, ponendo nuove sfide manageriali alla ricerca di nuovi vantaggi competitivi. Se le Fintech e nuove “challenger bank” – banche totalmente digitali con modelli di business e di servizio “non tradizionali” e tipicamente low cost –  possono contare sull’agilità di un prodotto nativo digitale, le banche tradizionali, alle prese con sistemi legacy spesso costosi, vecchi e che si dimostrano inadeguati a offrire customer experience al livello dei nuovi competitor, dovranno necessariamente trovare nuove dimensioni di competitività. Come infatti si evidenzia da un’indagine demoscopica condotta in UK da Deloitte, i clienti risultano maggiormente disposti (nel 58% dei casi[11]) ad usare servizi offerti da new entrant, come banche mobile-only, a fronte di una più vasta offerta di funzionalità banking-related.

Per rispondere a queste sfide, le banche dovranno puntare su quattro principali elementi di forza rispetto a fintech, challenger bank e, potenzialmente, giganti del web: la fiducia di cui godono, le loro expertise industriali, la disponibilità di risorse umane e finanziarie (i.e. di investimento) e la capacità di offrire una vasta e profonda scala di servizi bancari. Ma probabilmente questi vantaggi da soli non basteranno. Dovrà affiancarsi un profondo cambio di mentalità nel modo di fare banca e quindi dalla valorizzazione del capitale umano, vero asset a disposizione delle istituzioni finanziarie. Le competenze necessarie per vincere oggi sono ovviamente diverse rispetto al passato e cambiano ad una velocità mai vista (da 30 a 5 anni a partire dagli anni ’80 ad oggi). Le banche, quindi, non solo dovranno ricercare nuovi profili e formarli in una logica di continuo apprendimento, ma dovranno considerare che nel mondo dell’open banking le soft-skill conteranno come, se non di più, delle hard skill. Stiamo già assistendo infatti al passaggio dal modello STEM (Science, Technology, Engineering & Mathematics) a quello STEAM con l’aggiunta del concetto di Arts: capacità di pensiero critico ed analitico, attitudine al continuo apprendimento, intelligenza emotiva, ma anche capacità di analisi e gestione dei dati, conoscenza dell’informatica e del digitale, comunicazione e service design sono i tratti distintivi delle nuove professionalità necessarie alle banche per prosperare.

Le soluzioni e i prodotti del futuro saranno disegnati attorno all’uomo e alle sue caratteristiche, non più soltanto al singolo bisogno: pertanto, accanto alla tecnicalità (es. caratteristiche del mutuo), il comportamento umano e il percorso cognitivo delle persone guideranno la realizzazione di nuove soluzioni. I nuovi profili dei dipendenti bancari non saranno quindi solo ingegneri informatici e specialisti finanziari, ma anche data scientist e UX (User eXperience) designer, psicologi comportamentali[12].


I punti di forza dell’industria bancaria

Il primo elemento di vantaggio competitivo per le banche è la fiducia di cui godono presso i consumatori e che costituisce elemento fondante del business stesso. In Italia, ad esempio, circa il 60%[13] della popolazione non ritiene affidabili le cosiddette terze parti per la gestione dei propri dati finanziari.

In secondo luogo, le stesse fintech riconoscono alle banche tradizionali una conoscenza di settore ad oggi impareggiabile, sia in termini di expertise industriale che di dati e relazione con la clientela.

Terzo elemento da considerare è la massa critica degli istituti più grandi che possono contare su una vasta e stabile base clienti, oltre che su una notevole capacità di investimento e disponibilità di risorse.

Ultimo, ma solo in ordine di esposizione, l’ampiezza e la profondità dell’offerta delle banche tradizionali che, seppur non onnicomprensiva e in parte da rivedere in ottica digitale, risulta circa tre volte maggiore in termini di numero di famiglie prodotto offerte rispetto alle fintech, come evidenziato da un’indagine Deloitte a livello EMEA[14].


Conclusioni

Le banche saranno chiamate ad evolvere lo status quo e condividere la titolarità esclusiva della relazione con il cliente, dell’infrastruttura e del prodotto, ed individuare un ruolo in cui eccellere e vincere all’interno di un sistema di condivisione.

Dal nostro punto di vista, l’evoluzione dei modelli di business dell’industria bancaria, abilitati dalle tecnologie digitali e dall’open banking, si caratterizza come opportunità per le banche di sviluppare ancora più in profondità la propria relazione con i loro clienti e di diventarne ancora di più punto di riferimento: capirne i bisogni, sia funzionali che emotivi e non solo finanziari, sarà dunque fondamentale per aumentare la propria base clienti e la loro lealtà al brand.

In ultima istanza, non si tratta solo di normativa, tecnologia, prodotto o modello di servizio. È necessario guardare all’open banking come filosofia: un nuovo approccio basato sulla condivisione dei dati in primis, ma anche di sistemi, servizi industriali, canali distributivi e soprattutto di clienti, attorno ai quali sviluppare nuovi standard di prodotto e servizio.

Nella nostra visione le banche dispongono di vantaggi competitivi importanti, ad oggi forse non pienamente sviluppati, per rimanere al top e abbracciare le logiche di marketplace. Dovranno evolvere i loro modelli di leadership in ottica digitale, modificare le loro strutture interne rendendole più agili, rivedere l’allocazione del budget IT verso progetti di trasformazione, selezionare e formare personale non solo con profili diversi, ma anche pronto a cimentarsi in sfide nuove, imparare continuamente e adattarsi. Al contrario, se resteranno legate a logiche passate si troveranno a difendere un vantaggio competitivo le cui barriere all’ingresso cadranno e daranno ragione a chi afferma: “a bank is a fax machine”, che come sappiamo sono cadute nel dimenticatoio.

Contatti  

Carlo Murolo, Senior Partner, Head of FS Industry, Deloitte Consulting, cmurolo@deloitte.it

Manuel Pincetti, Senior Executive, Monitor Deloitte Strategy Consulting, mpincetti@deloitte.it

Gabriele Falcone, Executive, Monitor Deloitte Strategy Consulting, gfalcone@deloitte.it

Giacomo Gabrieletto, Senior Associate, Monitor Deloitte Strategy Consulting, ggabrieletto@deloitte.it

Ringraziamenti  

Un ringraziamento speciale a E. Zanchetta e A. Brusasco per il contributo di valore apportato nella scrittura dell’articolo.


[1] “Rapid technological disruption will break apart the banking oligopoly and the majors’ business models. […] To survive, banks will need to partner more with start-ups and global tech giants. And potentially sell others’ financial products”. Shayne Elliott, CEO dell’australiana ANZ

[2] Elaborazioni Monitor Deloitte su dati IDC

[3] Elaborazioni Monitor Deloitte su dati BCE, Banca d’Italia, Eurostat e dati proprietari

[4] Banking online e pricing | Finisce l’era a zero spese – https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/it/Documents/strategy/Monitor_Deloitte_Banche_Online_2018.pdf

[5] Elaborazioni Monitor Deloitte su dati Banca d’Italia e dati proprietari

[6] Payments Service Directive 2 (PSD2) https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/it/Documents/technology/B_Payment%20Service%20Directive-new.pdf

[7] Deloitte University Press, Patterns of Disruption series tra cui Impact on wholesale banking https://www2.deloitte.com/insights/us/en/focus/disruptive-strategy-patterns-case-studies/wholesale-banking.html

[8] eMarketer Data

[9] https://hbr.org/2008/10/shaping-strategy-in-a-world-of-constant-disruption

[10] The power of platforms: https://www2.deloitte.com/insights/us/en/focus/business-trends/2015/platform-strategy-new-level-business-trends.html

[11] How to flourish in an uncertain future open banking, Deloitte, https://www2.deloitte.com/uk/en/pages/financial-services/articles/future-banking-open-banking-psd2-flourish-in-uncertainty.html – https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/uk/Documents/financial-services/deloitte-uk-open-banking-how-to-flourish-in-an-uncertain-future.pdf

[12] The future of Jobs, World Economic Forum: https://www.weforum.org/agenda/2018/09/future-of-jobs-2018-things-to-know/

[13] Monitor Deloitte survey on more that 1k respondents

[14] Monitor Deloitte on Deloitte EMEA Digital Maturity 2018 report and proprietary data

Feb 182019
 

L’iniziativa di Finriskalert.it “Il termometro dei mercati finanziari” vuole presentare un indicatore settimanale sul grado di turbolenza/tensione dei mercati finanziari, con particolare attenzione all’Italia.

Significato degli indicatori

  • Rendimento borsa italiana: rendimento settimanale dell’indice della borsa italiana FTSEMIB;
  • Volatilità implicita borsa italiana: volatilità implicita calcolata considerando le opzioni at-the-money sul FTSEMIB a 3 mesi;
  • Future borsa italiana: valore del future sul FTSEMIB;
  • CDS principali banche 10Ysub: CDS medio delle obbligazioni subordinate a 10 anni delle principali banche italiane (Unicredit, Intesa San Paolo, MPS, Banco BPM);
  • Tasso di interesse ITA 2Y: tasso di interesse costruito sulla curva dei BTP con scadenza a due anni;
  • Spread ITA 10Y/2Y : differenza del tasso di interesse dei BTP a 10 anni e a 2 anni;
  • Rendimento borsa europea: rendimento settimanale dell’indice delle borse europee Eurostoxx;
  • Volatilità implicita borsa europea: volatilità implicita calcolata sulle opzioni at-the-money sull’indice Eurostoxx a scadenza 3 mesi;
  • Rendimento borsa ITA/Europa: differenza tra il rendimento settimanale della borsa italiana e quello delle borse europee, calcolato sugli indici FTSEMIB e Eurostoxx;
  • Spread ITA/GER: differenza tra i tassi di interesse italiani e tedeschi a 10 anni;
  • Spread EU/GER: differenza media tra i tassi di interesse dei principali paesi europei (Francia, Belgio, Spagna, Italia, Olanda) e quelli tedeschi a 10 anni;
  • Euro/dollaro: tasso di cambio euro/dollaro;
  • Spread US/GER 10Y: spread tra i tassi di interesse degli Stati Uniti e quelli tedeschi con scadenza 10 anni;
  • Prezzo Oro: quotazione dell’oro (in USD)
  • Spread 10Y/2Y Euro Swap Curve: differenza del tasso della curva EURO ZONE IRS 3M a 10Y e 2Y;
  • Euribor 6M: tasso euribor a 6 mesi.

I colori sono assegnati in un’ottica VaR: se il valore riportato è superiore (inferiore) al quantile al 15%, il colore utilizzato è l’arancione. Se il valore riportato è superiore (inferiore) al quantile al 5% il colore utilizzato è il rosso. La banda (verso l’alto o verso il basso) viene selezionata, a seconda dell’indicatore, nella direzione dell’instabilità del mercato. I quantili vengono ricostruiti prendendo la serie storica di un anno di osservazioni: ad esempio, un valore in una casella rossa significa che appartiene al 5% dei valori meno positivi riscontrati nell’ultimo anno. Per le prime tre voci della sezione “Politica Monetaria”, le bande per definire il colore sono simmetriche (valori in positivo e in negativo). I dati riportati provengono dal database Thomson Reuters. Infine, la tendenza mostra la dinamica in atto e viene rappresentata dalle frecce: ↑,↓, ↔  indicano rispettivamente miglioramento, peggioramento, stabilità rispetto alla rilevazione precedente.

Disclaimer: Le informazioni contenute in questa pagina sono esclusivamente a scopo informativo e per uso personale. Le informazioni possono essere modificate da finriskalert.it in qualsiasi momento e senza preavviso. Finriskalert.it non può fornire alcuna garanzia in merito all’affidabilità, completezza, esattezza ed attualità dei dati riportati e, pertanto, non assume alcuna responsabilità per qualsiasi danno legato all’uso, proprio o improprio delle informazioni contenute in questa pagina. I contenuti presenti in questa pagina non devono in alcun modo essere intesi come consigli finanziari, economici, giuridici, fiscali o di altra natura e nessuna decisione d’investimento o qualsiasi altra decisione deve essere presa unicamente sulla base di questi dati.

Feb 092019
 

Overall, the stress test exercise shows the significant sensitivity to market shocks for the European insurance sector. The groups seem to be vulnerable to not only low yields and longevity risk, but also to a sudden and abrupt reversal of risk premia combined with an instantaneous shock to lapse rates and claims inflation.

Three scenarios are considered:

  1. Yield curve up (YCU) scenario: i) the 10- year EUR swap rate term structure would shift upwards by 85 bps and by more than 100 bps for currencies of other major advanced economies. Government bond spreads increase by 36 bps on average, reaching a maximum of 134 bps. ii) Lapse rates are assumed to increase by 20% for all non-mandatory life insurance products. iii) 2.24% higher annual claims inflation than assumed for the existing calculation of the best estimate of non-life liabilities.
  2. Yield curve down (YCD): i) protracted period of extremely low interest rates. Instantaneous change of the relevant risk-free interest rate term structures, including an adjustment of the ultimate forward rate which is set at 2.04% (compared to 4.2% at the end of 2017). 10- year swap rates decline by around 80 bps in advanced economies and by around 40 bps in the emerging market economies. ii) average life expectancy is assumed to increase significantly across the entire population. 
  3. Natural Catastrophe (NC): four European windstorms, two central and eastern European floods and two Italian earthquakes. 

Management actions were not allowed in the exercise. Data refer to end of 2017. The exercise covers 42 groups (75% of consolidated assets, 66% of technical provisions at the European level).

Two ratios of insurance companies are considered: assets over liabilities (AoL) and Solvency capital ratio (SCR).

In the baseline situation, participating groups have an average AoL ratio of 109.5% with an SCR ratio of 202.4%.

In the YCU scenario, the aggregate AoL ratio drops from 109.5% to 107.6%. Without the use of Long Term Guarantee (LTG) and transitional measures the impact would be more severe, corresponding to a drop in AoL ratio to 105.1% with 3 groups reporting an AoL ratio below 100% (accounting for approximately 10% of total assets in the sample). The post-stress aggregate SCR ratio remains at 145.2% with a drop of 57.2%, but 6 groups report a post-stress SCR ratio below 100%. Without the application of LTG and transitional measures, the SCR ratio would drop to 86.6%, with 21 groups reporting a ratio below 100%. 

In the YCD scenario, the aggregate AoL ratio decreases from 109.5% to 106.7%. Without the use of LTG and transitional measures, the aggregate AoL ratio would drop to 104.8% with 3 groups reporting an AoL ratio below 100% (accounting for approximately 10% of total assets in the sample). The aggregate SCR ratio drops by 64.9 percentage points at 137.4% after shock, 7 groups report a ratio below 100%. Excluding both LTG and transitional measures would lead to an aggregate SCR ratio of 85.4%, with 20 participating groups reporting a ratio below 100%.

In the NC scenario, participating groups report a drop of only 0.3% in the aggregate AoL ratio. The limited impact of the NC scenario is mainly due to the reinsurance treaties in place, with 55% of the losses   transferred to reinsurers. 

Feb 092019
 

The 2018 Eiopa Report on Long-term Guarantees measures and measures on equity risk was released in December 2018. The analysis refers to data at 31 December 2017, the following measures were investigated: Matching Adjustments (MA), Volatility Adjustmens (VA), Symmetric adjustment meachanism to the equity risk charge (SA), Duration-based equity risk module (DBER), Transitional on the risk free rate (TRFR), Transitional on technical provisions (TTP).

The report shows that 3 out of 4 insurance and reinsurance undertakings do not apply any of the LTG measures, undertakings aopting them represent 74% of the technical provisions of the European market. Those using VA represent the vast majority (66%), followed by those adopting TTP (24%) and the MA (15%).

The report show the effect of removing the measures for undertakings. The effect should be an increase for technical provisions, a decrease for net deferred tax liabilities, a decrease for eligible own funds, an increase for the SCR and MCR. Removing all the measure would lead to increase the amount of technical provisions by 176 bln euro (215 in 2017), to reduce eligible own fund by 127 bln euro (164 in 2017), to increase the SCR by 64 bln (73 in 2017). The effect is lower than last year. The impact on average on the SCR ratio at the European level for undertakings adopting at least one of the measures is -59%pts (last year it was -69%pts). There is a lot of heterogeneity, the datum is affected by two outliers (Germany and UK with -95%pts), Itlay has a little impact: -5%pts. Without the measures, 7% of undertakings would be below the 100% threshold, representing 13% of technical provisions at the European level. In 2017, the number of undertakings at risk to go below 100% was 11%. Thus the criticality associated with applications of these measures is decreasing.

Undertakings adopting LTG measures are more exposed to risk. 1)Credit risk. Almost all investments in bonds by undertakings are investment grade with no difference between undertakings using LTG measures and the others. However, undertakings adopting the LTG measures invest in riskier bonds: +25% in BBB government bonds with respect to the other undertakings and +12% in case of corporate bonds. 2) Interest rate risk. The duration of the assets held by undertakings adopting LTG measures is longer than for the others: +2 years in case of government bonds, +1 year in case of corporate bonds.

Removing the MA would lead to a -81% (companies located in UK and Spain). Without MA, 41% of undertakings using this measure would go below 100%.

The number of undertakings using the VA decreased by 34 in one year. In many countries undertakings using the VA represent more than 80% of technical provisions of the market. 17% of the technical provisions apply both the VA and the TTP. The impact of removing the VA is -17%pts. There are three outliers: Germany, Denmark and The Netherlands with an impact around -40%pts for undertakings adopting the measure. Only 1% of the undertakings using this measure would go below 100% without it. It is interesting to observe that the advantage of the VA comes almost exclusively from undertakings adopting an internal model with a dynamic VA (-56%bps), for those adopting the standard formula or the internal model but without the dynamic VA the effect is limited: -5/6%bps. Undertakings using the VA are more exposed to credit risk than the others: +24% of BBB government bonds or lower grade, +12% in case of corporate bonds.   

The average impact of removing TRFR measures for undertakings using this measure would be 50%pts with a significant effect for France and Greece. The average impact of removing TTP measures for undertakings using this measure would be 75%pts with a significant effect for Germany, Belgium, France.

The picture that deserves a deeper analysis. The main questions are: Are these measures able to accomplish the tasks for which they were designed? Is their application able to level the playing field for insurance companies in Europe?