Liquidity stress testing for insurances

Feb 19 2021
Liquidity stress testing for insurances

Last 26th January EIOPA published a methodological paper on the liquidity stress testing for insurances, describing the principles to follow for a good appraisal of the resilience of insurances to liquidity shocks and providing a conceptual approach to measure the liquidity position under adverse scenarios. Indeed, despite the increased interest the NSAs (National Supervisor Authorities) have given to the liquidity risk, a common approach is still missing.

With this paper, EIOPA perseveres with its effort of improving the stress-testing framework, started back in July 2019 and materialized in June 2020, with a consultation paper covering three topics:

  • stress test framework on climate change, to assess the vulnerabilities to climate-related risks
  • potential approaches to multi-period stress testing (i.e. the scenario is not set at one point in time but rather as a path of macroeconomic and insurance-specific variables changing over time).
  • approach to liquidity stress testing

Let us discuss the main contents of the 26th January paper, named “Methodological principles of Insurance Stress-testing – liquidity component”.

Objective and scope

The stress testing should have both a micro and macro view, by assessing individual undertakings and by keeping under control the resilience of the entire industry, to avoid a potential spill over to the rest of the economy. The stress test shall be run where the liquidity risk is actually managed, being this the parent company or the local entity.


Definition of Liquidity risk

The liquidity risk describe a situation where an insurance company does not have enough money to pay out the claims. Currently, under the SII framework, the liquidity position is not subject to any quantitative requirement, although even solvent companies can face this risk, being it dependent on the characteristics of assets and liabilities rather than on their size. The liquidity risk for insurance companies has been so far consider of secondary importance, because of the inverted production cycle of the business: the inflow of premiums precedes the outflows of claims, providing a stable source of funding. Nevertheless, specific events can cause unexpected cash outflows that need to be covered.

The banking system considers the liquidity of assets through a haircut on their value: the higher the haircut, the lower the possibility to sell it during a crisis with no or little loss; the time horizon is a key element in determining the haircuts. Cash is considered to be the most liquid asset, with 0% haircut, while, at the opposite side, stand the investment on real estate, even when they cover a short time period.

The liquidity of liabilities is described by the uncertainty around the timing of the payments: the more predictable the cash outflows, the more illiquid the liabilities. In the banking system, this is driven by the volatility of the withdrawals from the deposits; while in the insurance sector, it depends on many factors, including products features, surrender penalties and dynamic policyholder behaviours.

Sources of liquidity risk

On the Asset side we can list

  • stressed market conditions, where monetizing the investments can become impossible or, when feasible, can cause losses
  • the usage of derivatives to hedge financial risks, with unexpected big pay outs due to the margin calls

On the Liability side we can list

  • pandemics and natural catastrophes, with sudden and simultaneous claims, larger than expected
  • the evolution of legislation, that may change the characteristics of products (e.g. no more tunnels allowed for lapsing the contract)
  • the policyholder behaviour, with a mass lapse event or no more premiums paid
  • a large increase in interest rate, followed by a mass lapse event.

Measure of liquidity risk

Two perspectives are considered, complementing each other with their pros and cons: the stock-based approach is simpler (for both companies to calculate and regulators to validate), building on existing SII reporting, while the CFs approach provides a more granular view.

Stock-based approach

The Liquidity Stock indicator is defined as a ratio between sources (liquids assets) and needs (liquid liabilities), where original assets and liabilities are changed to consider their liquidity

The Liquid Assets are obtained through the application of the haircuts mentioned above, while Liquid Liabilities can be obtained following two alternative methods:

  • Similarly to the Assets, Liabilities can be split into buckets with specifics haircuts, depending on the type of product (biometric risk policies are less liquid than saving policies), the surrender penalties structure (policies with no penalties are the most liquid) and, as an Author opinion, on the effect the policyholder behaviour may have (stability of yields provided by the segregated fund, goal of the investment – e.g. pension and class V products do not suffer this risk)
  • The liquidity of the liabilities (a percentage spanning the range 0-100%) can be described by the change experienced in the BEL and CFs when moving from the baseline to a relevant SCR stress (e.g. mortality, lapse up/mass).

Cashflow-based approach

Projected liquidity sources (premiums, sales of assets, investment coupons and dividends, reinsurance inflows) and needs (claims, purchase of assets, margin calls, operational expenses, reinsurance outflows) are compared on a given time horizon to determine to what extent outflows are covered by inflows. The CFs should come from real world projections. A CFs indicator can be defined either as a net flow value

or as a ratio between the two.

Stock and flow perspectives can be combined into an integrated indicator of “Sustainability of the flow position”:

In case of negative net flows, the indicator assesses whether Liquid assets are sufficient to cover the outflows.

In case of negative net flows, the indicator assesses whether Liquid assets are sufficient to cover the outflows.

Il termometro dei mercati finanziari (12 Febbraio 2021)
a cura di Emilio Barucci e Daniele Marazzina

Feb 13 2021
Il termometro dei mercati finanziari (12 Febbraio 2021) a cura di Emilio Barucci e Daniele Marazzina


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.

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L’esperienza quale fattore differenziante nel Wealth Management
a cura di Deloitte

Feb 12 2021
L’esperienza quale fattore differenziante nel Wealth Managementa cura di Deloitte

Contesto

La diffusione su scala globale del COVID-19 ha rappresentato la più grande emergenza sanitaria dal dopoguerra, con una ricaduta di vasta portata sia sull’economia reale (l’Eurozona chiude il 2020 con un -7,8%, -8,3% l’Italia[1]) che sui mercati finanziari (FTSE -8,9% nel periodo marzo-giugno 2020[2]). I bisogni e le abitudini dei consumatori hanno subito profondi cambiamenti – la digitalizzazione di attività lavorative e formative, la crescita dell’e-commerce, la propensione crescente all’acquisto di prodotti per la salute, le limitazione dei trasferimenti, la maggiore sensibilità verso sostenibilità ambientale e sociale, la remotizzazione dei rapporti sociali e la riscoperta dei valori familiari – destinati a perdurare nel tempo.

Trend di settore

Tutto questo ha avuto un impatto sul settore del Wealth Management (WM), sebbene la pandemia non abbia mutato trend e sfide già chiari a partire dal 2015:

  • Nuove generazioni di investitori ed “esperienza” al centro della percezione del Cliente
  • Science- vs Human-based Advisory e processi decisionali data-driven
  • Consulenza Olistica e Goal-based
  • Regolamentazione e pressione sui margini
  • Cambiamenti macroeconomici e shift demografico
  • Nuovi competitors

Per alcuni player ne ha rafforzato la consapevolezza e l’urgenza di avviare un percorso di trasformazione.

L’esperienza (TOP) come fattore differenziante

In questo articolo ci dedicheremo ad analizzare, in particolare, gli effetti della digitalizzazione sui modelli di servizio e operativi.

Rispetto al passato la propensione al digitale dei Clienti WM è cresciuta e l’esperienza, piuttosto che i prodotti, è più che mai un fattore differenziante. Questa attenzione non è più un tema limitato agli investitori retail o affluent, ma un fenomeno mainstream che riguarda tutti i segmenti, inclusi i Private e High-Net-Worth.

Uno studio condotto da Deloitte negli Stati Uniti[3] rileva che anche i “grandi ricchi” si aspettano tool digitali da utilizzare in autonomia per valutare e simulare prima di incontrare il proprio consulente, o desidererebbero strumenti di simulazione di portafoglio (es. Robo Advisor) per monitorare il proprio patrimonio e tenere sotto controllo l’operato del proprio consulente.

Tre sono gli ingredienti principali per un’esperienza TOP:

  • Trustworthy: umana, moderna, trasparente e affidabile
  • Open: intelligente, smart e coinvolgente
  • Productive: efficiente, automatizzata e integrata

Il corretto mix di questi elementi determina il perfetto equilibrio tra human e machine. Un’esperienza TOP considera il Cliente come un essere soggetto a sentimenti di ansia ogni volta che il mercato è volatile, indipendentemente dalle rassicurazioni di una telefonata da parte del Consulente (human) o di una comunicazione digitale generata da un algoritmo next-best-action (machine): la cosa fondamentale è riconoscere e gestire l’esigenza del cliente in maniera puntuale e in tempo reale.

Anche i Consulenti Finanziari (CF), un tempo restii all’utilizzo di strumenti digitali, hanno sviluppato la consapevolezza che preservare la relazione, continuando a ricoprire un ruolo centrale per il Cliente, non esclude l’utilizzo di strumenti evoluti in grado di generare efficienza (digitalizzazione dei processi di onboarding e dispositivi), profondità e ampiezza di analisi (motori di robo-advisory, big data & analytics) e tempestività e trasparenza nella comunicazione (comunicazioni digitali, reporting periodico).

Le aspettative dei CF non sono molto diverse da quelle dei Clienti:

  • Trustworthy: si aspettano esperienze personalizzate in base alle loro esigenze personali e di ruolo. Contano sulla possibilità di lavorare in sicurezza e continuità da casa, disponendo anche da remoto delle capability di supporto necessarie ad essere preparati di fronte ai loro clienti
  • Open: richiedono strumenti potenti e integrati con le App dei loro Clienti per consentire il dialogo e lo scambio di contenuti, abilitare la co-creazione di piani e strategie di investimento in tempo reale che sfruttino anche l’AI (es. algoritmi di next-best-action)
  • Productive: vogliono essere più efficaci ed efficienti, grazie a un insieme integrato di tecnologie e processi automatizzati

Abilitatori

Un’esperienza TOP può essere realizzata attraverso funzionalità, applicazioni e strumenti in grado di aumentare la produttività dei CF, stimolare i migliori talenti nonché attrarne di nuovi dal mercato.

Il fattore abilitante per la realizzazione di un’esperienza di questo tipo è la costruzione di piattaforme scalabili e abilitate digitalmente disegnate attorno all’utente, che siano in grado di traghettare l’organizzazione da un contesto di “doing digital” a un contesto di “be digital”:

  • Disponibilità di capability in grado di creare continua interazione tra il CF e il Cliente, per permettere al CF di conoscere il proprio cliente, capirne o anticiparne le esigenze, guidarlo nella discovery e nella pianificazione finanziaria (co-building), erogargli contenuti e consigli personalizzati nonché supportarlo nell’operatività
  • Implementazione di CRM evoluti realizzati in logica “experience design” per incrementare lo sviluppo del business, la user experience e la produttività (es. implementazioni di soluzione Cloud per i servizi finanziari di Salesforce o Microsoft Dynamics)
  • Modern Data Management (MDM) per orchestrare e fornire i dati nei processi chiave del Customer Journey e in tempo reale o su base periodica ricorrente
  • Soluzioni semplificate per l’onboarding dei Clienti e per la conversione dei Clienti Prospect nonché per la gestione massiva di trasferimenti di gruppi CF
  • Sviluppo di motori di Advisory da customizzare in base al segmento servito e al canale (tool di Robot Advisory puri per i clienti Mass Market/Affluent sui canali digitali, Robot For Advisory a supporto dei CF per la clientela HNW sui canali fisici).

Stato dell’arte

Resta ancora molto lavoro prima che piattaforme WM completamente scalabili e abilitate digitalmente diventino una realtà:

  • Ci vorrà più tempo e investimenti per creare l’infrastruttura di dati necessaria per abilitare tali piattaforme
  • I progressi nella creazione di motori di consulenza potenti e automatizzati con una pianificazione olistica e dinamica, come il framework di customer engagement, algoritmi di next-best-action per investitori e consulenti e modelli di ingaggio digitale e real time con comunicazioni generate da macchine e contenuti personalizzati forniti ai singoli investitori, sono ancora limitati
  • Tecnologie come la robotica, il cognitive computing e i distributed ledger applicati WM sono solo all’inizio e servirà tempo perché si indentifichino i killer-use case e si allochino gli investimenti

Uno sguardo al futuro

Possiamo però anticipare che un recente studio di Deloitte ha evidenziato 5 tendenze strutturali che influenzeranno il processo di trasformazione del settore WM:

  • Integrazione dell’esperienza di Consulenti e Clienti: le aziende più lungimiranti hanno fatto un ulteriore passo avanti per riconoscere che le esperienze dei Consulenti e dei Clienti non sono indipendenti ma devono sostenersi e rafforzarsi a vicenda, facendo leva su una perfetta integrazione
  • On-boarding dei Prospect e sviluppo dei Quasi-client: identificare nuovi e più efficaci metodi per l’on-boarding dei nuovi clienti da remoto, mantenendo un’esperienza semplice e a costo ridotto (es. metodologie di BYOI per sfruttare identità digitali già certificate da terzi, accorciando così il processo di riconoscimento e gli oneri regolamentari); sviluppare il business attraverso le relazioni con i Quasi-Client, offrendo loro strumenti di pianificazione e simulazione a basso costo (es. Robo-Advisor) o creando community capaci di sviluppare gruppi di individui con bisogni e aspettative simili che da Quasi-Client diventino Clienti effettivi
  • Consulenza finanziaria olistica: sarà sempre più importante sviluppare servizi di consulenza costruiti e pensati attorno ai bisogni dei Clienti, facendo leva sui dati e su algoritmi di calcolo e intelligenza artificiale (next-best-action, asset allocation goal-based, ecc.), per incrementare il time to serve e ridurre i costi
  • Nuove esigenze vs nuovi prodotti: shift demografico destinato ad acuirsi in seguito alla pandemia (nuove generazioni di investitori e vecchi investitori prossimi alla pensione), rallentamento della crescita, disoccupazione, rinnovata attenzione alle tematiche sociali ed etiche (ESG, SRI), Diversity & Inclusion sono solo alcuni dei temi che resteranno al centro del dibattito nei prossimi anni e che continueranno a premere sulla necessità di identificare nuovi prodotti e modelli di business capaci di rispondere alle esigenze dei Clienti (es. prodotti assicurativo-bancari, pensionistici, fondi etici, accordi strategici con operatori del settore della protezione, ecc.)
  • Focus sull’efficienza: negli ultimi anni abbiamo osservato il ricorso a fornitori che offrono soluzioni complete di service, che mettono a disposizione molteplici capability lungo tutta la catena del valore e che punteranno sull’esternalizzazione di interi rami di middle-back office per liberare risorse a favore di processi core a maggior valore aggiunto.
  • Re-skilling & Learning, ossia l’impatto sulle persone: da un lato la forza lavoro WM, le cui competenze devono essere adeguate e/o potenziate rispetto alle mutate condizioni di contesto e tecnologiche e, dall’altro, i Clienti verso i quali creare awareness sia in termini di utilizzo e propensione agli strumenti digitali che in termini di contenuti specialistici, volti ad aumentare la trasparenza e l’ingaggio sia dei Clienti che dei Quasi-Client

Il rischio per le società è quello di allentare gli sforzi di trasformazione a fronte di un mercato più stabile rispetto a 1 anno fa o presumere di aver fatto abbastanza e perdere l’opportunità di trasformare la propria infrastruttura e il proprio modello di business.

Autori:

Alessandra Ceriani, DCM FSI Consulting Leader

Alessandro Mastrantuono, Business Operations – Responsabile Wealth & Investment Management

Luigi Capitanio, Monitor Deloitte – Responsabile Strategy Banking

Giuseppina Lai, Business Operations – Director Wealth & Investment Management


[1] Quadro previsionale Commissione Europea, Novembre 2020

[2] Sito pubblico Stock Exchanges official

[3] The Digital Wealth Manager of the Future, Deloitte Consulting LLP, 2017