Actuariaatcongres Magazine 2019 (goede)

Magazine voor studenten Actuariaat, Econometrie & Operationele Research

Een publicatie van

AC 2019 Februari 2019

AENORM SPECIAL

De Grenzen van Privacy

ACTUARIAATCONGRES

Accelerate your career Financial Risk Management Adviseer financiële instellingen Versnel je ontwikkeling Geef je carrière zelf vorm Als gevolg van de huidige marktomstan­ digheden binnen de verzekeringssector wordt risico­ en kapitaalmanagement steeds sterker verankerd in de bedrijfs­ voering van verzekeraars. In combinatie met veranderende wetgeving is het een steeds grotere uitdaging geworden voor verzekeraars om aan de commerciële doelstellingen te voldoen. De afgelopen jaren hebben zij hun bedrijfsvoering getransformeerd om zowel concurrerend te blijven als te blijven voldoen aan deze veranderende regelgeving.

Klaar voor de toekomst Het actuariële team binnen Financial Risk Management ondersteunt verzekeraars en pensioenfondsen in deze continu veranderende omgeving. Wij helpen onze klanten met vraagstukken variërend van onderwerpen als strategie en het verster­ ken van de concurrentiepositie tot het meten en managen van risico’s, pricing­ modellen en kapitaalmanagement.

VOORWOORD Op het moment leest u het magazine behorende tot het negentiende actuariaatcongres, georganiseerd door studievereniging VSAE (Vereniging Studenten Actuariaat, Econometrie en Operationele Research). Ik ben trots op mijn commissie en dankbaar voor iedereen die heeft bijgebracht aan het congres.

Dit jaar staat het congres in het teken van ‘de grenzen van privacy’. Sinds jaar en dag verschillen de meningen over in hoeverre je je leven blootgeeft aan anderen.

Vóór het online-tijdperk waren persoonsgegevens schaars en was er geen toegang tot big data. Hoewel dit toen geen probleem was - er was simpelweg geen mogelijkheid tot data opslaan - is dit sinds de digitalisering een groeiend probleem geworden: vooral online kan alle data worden opgeslagen. Dit probleem kwam wereldwijd aan het licht toen begin 2018 het Facebook-schandaal omtrent Cambridge Analytica bekend werd. Cambridge Analytica werd gecorrigeerd voor het ongepast verzamelen van data. Het schandaal initieerde een enorme discussie over privacy in verband met data. Dit heeft flinke impact gehad op verschillende branches: social media, consultancy en zeker ook verzekeraars. Tevens heeft de overheid hiermee te maken gehad. Goede voorbeelden hiervan zijn de AVGwet of de Cookie-wet, waar weinigen meer onderuit komen.

Kortom, privacy is een jong fenomeen, waar de samenleving lastig grip op krijgt. Te weinig privacy zorgt voor een ‘Big Brother’-samenleving, terwijl te veel privacy kan leiden tot een té individualistische maatschappij. Privacy ligt op een dunne lijn tussen goed en kwaad: waar ligt de grens?

Deze uitgave van de AENORM geeft u een voorproefje op de verschillende invalshoeken die het actuariaatcongres 2019 zal bevatten. Daarnaast omvat dit magazine de nodige praktische informatie omtrent het congres. U kunt zich aanmelden via de website: actuariaatcongres.nl.

Wensend dat u met interesse en plezier deze uitgave leest, hoop ik u te mogen verwelkomen op 4 maart in het Koninklijk Instituut voor de Tropen.

Eli van Baar, voorzitter Actuariaatcongres 2019 www.actuariaatcongres.nl

3

COLOFON Hoofdredactie Godelieve ten Have Leonieke Bardelmeijer

Hoofdsponsoren Willis Towers Watson KPMG Sponsoren Achmea AEMAS

Oplage 1000

Arcturus Deloitte Lens, Executive Search Mercer

De artikelen in dit blad

MSG Global

zijn niet noodzakelijkerwijs

PGGM

de mening van het VSAE

Sprenkels & Verschuren

bestuur of de redactie.

Triple A

Niets uit dit blad mag

Verbond van Verzekeraars

worden gedupliceerd zonder toestamming van de VSAE.

Design United Creations, 2018 Adres redactie VSAE Roetersstraat 11, E1.32 1018WB Amsterdam Tel. 020 - 5254134

VOORWOORD

Waarde lezer,

INHOUDSOPGAVE DAGPROGRAMMA

BIG DATA: ZEGEN OF EEN RAMP?

INTERVIEW MET DE DAGVOORZITTER

DE INVLOED VAN TECHNOLOGISCHE ONTWIKKELINGEN OP SOLIDARITEIT

PAGINA 05

SERVAAS VAN BILSEN | PAGINA 22

PAGINA 06

DE VOORSPELBARE MAATSCHAPPIJ: PETER HOOGVELD, WICHERT HOEKERT | BIG BROTHER OF EEN ZEGE? PAGINA 25 MELCHIOR MATTENS | PAGINA 09

VERZEKERINGEN EN PRIVAC:VRIJE KEUZE OF CROWDFORCING?

GRENZEN AAN DE PRIVACY THIJS ZOONTJENS | PAGINA 12

HANS DE ZWART, EVELYN AUSTIN | PAGINA 28

DATA-DRIVEN PRICING

PETER BOSSCHAART, RINZE VALKENBURG | ENGLISH | PAGINA 14

DE SPREKERS PAGINA 31

PRIVACY: WELK RISICO WEEGT HET DE VSAE PAGINA 41 ZWAARST?

INHOUDSOPGAVE

SERVAAS HOUBEN | PAGINA 18

DE COMMISSIE

PRIVACY BESTAAT NIET MEER

PAGINA 44

JEROEN BREEN | PAGINA 20

DE LOCATIE PAGINA 46

Magazine voor studenten Actuariaat, Econometrie & Operationele Research

AC 2019

Een publicatie van

4

DAGPROGRAMMA 08:45 - 09:15

ONTVANGST

Eli van Baar

09:15 - 09:30

OPENING

Hamadi Zaghdoudi

09:30 - 10:25

PLENAIR I

Lokke Moerel

10:25 - 11:20

PLENAIR II

Dirk Jonker

11:20 - 11:50

KOFFIEPAUZE Thijs Zoontjens Erik ten Hove, Friso Cuijpers Tim Boonen Angela van Heerwaarden, Melchior Mattens

12:40 - 13:20

LUNCH

13:20 - 14:10

PLENAIR III

Ruud Koning

14:10 - 15:00

PLENAIR IV

Hans de Zwart

15:00 - 15:30

KOFFIEPAUZE

15:30 - 16:20 INTERACTIEF V INTERACTIEF VI INTERACTIEF VII STUDENTENSESSIE 16:20 - 17:10

DISCUSSIEPANEL

17:15 - 17:30

AFSLUITING

17:30 - 18:30

BORREL

Steven Verschuren Jos Schaffers Jurjen Boog, Bart Witteman Rinze Valkenburg, Peter Bosschaart

Hamadi Zaghdoudi

5

DAGPROGRAMMA

11:50 - 12:40 INTERACTIEF I INTERACTIEF II INTERACTIEF III INTERACTIEF IV

INTERVIEW MET DE DAGVOORZITTER Het Actuariaatcongres zal dit jaar de hele dag worden begeleid door Hamadi Zaghdoudi. Dit interview geeft u een korte introductie over onze dagvoorzitter en gaat verder in op het thema van dit jaar: ‘De Grenzen van Privacy’.

INTERVIEW

Hamadi Zaghdoudi Zou je een korte introductie over jezelf kunnen geven?

Hamadi Zaghdoudi is een Tunesische naam. Mijn moeder is Nederlands en mijn vader komt uit Tunesië, maar ik ben geboren en getogen in Amsterdam-Noord. Na het afronden van de middelbare school had ik geen idee wat ik wilde doen en besloot ik te studeren wat ik het leukst vond: wiskunde. Ik startte mijn studie Wiskunde aan de VU en realiseerde me al snel dat ik wiskunde op universitair niveau erg saai vond vergeleken met de wiskunde die we op de middelbare school hebben geleerd. Desalniettemin heb ik mijn studie wiskunde afgerond en pas toen ik mijn scriptie ging schrijven, heb ik kennisgemaakt met actuariaat.

Ik was op zoek naar stages om mijn scriptie te schrijven en kwam terecht bij Brans & Co. Vele jaren en naamsveranderingen later, ben ik nu Head of Retirement Benelux bij Willis Towers Watson.

in de praktijk en dat ik altijd geïnformeerd ben over de staat van het bedrijf en wat klanten vragen of van ons verwachten. Naast mijn baan ben ik tevens voorzitter van de pensioencommissie van het Actuarieel Genootschap en ben ik lid van de commissie Actuariaat van de Pensioenfederatie.

Pensioenfondsen lijken tegenwoordig een hot topic in de politiek. Kunt u de problemen waarmee wij vandaag de dag worden geconfronteerd kort noemen en bespreken?

Veel mensen verwarren de pensioenleeftijd met de AOW-leeftijd. Enkele jaren geleden werd besloten om de AOW-leeftijd te verhogen. Dit werd gedaan omdat pensioenen langzaam te duur werden, doordat het aantal werkzame personen daalde, terwijl het aantal gepensioneerde mensen én hun levensverwachting stegen. Tegenwoordig vechten vakbonden voor een andere AOWWat is uw functie binnen Willis Towers leeftijd voor mensen met fysiek veeleisende banen Watson? (zoals een bouwvakker). Ik ben het persoonlijk Ik ben Head of Retirement Benelux. Onze hiermee eens. Kijkend naar mijn eigen carrière, zal pensioenafdeling doet alles gerelateerd aan advies, ik waarschijnlijk nog steeds op 70-jarige leeftijd certificatie en financiën op pensioenen. Mijn baan kunnen vergaderen, maar een bouwvakker zal bestaat uit veel taken en verantwoordelijkheden, vermoedelijk niet meer kunnen werken op de maar ik geloof vooral in klanttevredenheid. leeftijd van 70.

Daarom acht ik mijn grootste taak het tevreden houden van klanten met onze diensten.Verder ben Veel pensioenfondsen hadden het financieel ik niet alleen een manager, maar ik ben ook een moeilijk in het afgelopen decennium. Sinds de adviseur en certificeerder, simpelweg omdat dat financiële crisis hebben veel mensen die hun is waarvan ik het meeste geniet. Het zorgt er ook baan verloren, besloten om een eigen bedrijf voor dat ik mijn impact als manager direct ervaar te starten. In Nederland worden deze mensen

6

‘‘Als iemand ons om advies vraagt, helpen we natuurlijk graag” ZZP’er genoemd. In de huidige structuur van ons pensioenstelsel bouwen deze mensen geen pensioen op.

van deze lobbyende partijen zijn ook manager of werknemer in ons werkveld. Daarom komen we de lobbyisten soms tegen tijdens vergaderingen, waar we onze meningen uiten. Echter, als iemand ons om advies vraagt, helpen we natuurlijk graag.

Eén euro pensioenopbouw is goedkoper voor een 25-jarige dan voor een 50-jarige. Dit komt omdat een 25-jarige nog steeds 40 jaar de tijd heeft om te profiteren van rendementen, terwijl die termijn voor een 50-jarige veel korter is. Desondanks is de structuur van het Nederlandse pensioensysteem zo dat iedereen dezelfde bijdrage moet betalen en dezelfde pensioenopbouw ontvangt. Dus ruwweg betaalt iedereen in het pensioenstelsel in de eerste helft van hun carrière subsidies, om ze in de tweede helft van hun carrière terug te krijgen. Dit betekent dat iemand die ZZP’er wordt rond de leeftijd van 45 jaar, voor de ouderen heeft betaald en het systeem verlaat voordat hij daarvoor enige subsidie terugkrijgt. Stel nu dat we besluiten om een einde te maken aan dit systeem van intergenerationele subsidies en iedereen op dezelfde manier te behandelen, vanaf 1 januari 2019. Dit impliceert dat iedereen dezelfde premie betaalt, terwijl jongere werknemers een hogere pensioenopbouw krijgen en oudere werknemers een lagere pensioenopbouw. Dit is eerlijk als je een hele carrière in ogenschouw neemt. Voor iedereen die in het huidige systeem al subsidies heeft betaald, betekent deze overgang echter dat de toekomstige pensioenopbouw zal afnemen, vergelijkbaar met de afname die men zou ervaren als men halverwege de loopbaan ZZP’er zou worden. Het meest besproken onderwerp van vandaag is niet noodzakelijkerwijs het bestaan van dit probleem, maar wie de vergoeding zal betalen.

Denk je dat privacy een obstakel is in de verzekerings- en pensioensector?

Het korte antwoord is ja, want om efficiënter te kunnen werken, hebben we data nodig.Als wet- en regelgeving ons ervan weerhouden bij deze data te kunnen, wordt het moeilijker om te innoveren.

We moeten ons dan regelmatig in allerlei bochten wringen om onze diensten te kunnen aanbieden aan onze klanten. Dat laat zien dat de regels, op een bepaalde manier, soms te beschermend zijn en ons werk moeilijker maken.

Biedt Willis Towers Watson parttime mogelijkheden voor bacheloren masterstudenten?

Ja, we willen alle wiskundig georiënteerde studenten, bachelor en master, aanmoedigen om parttime deel te nemen. Dit betekent dat je hier minimaal twee dagen per week werkt. De compensatie is competitief en vooral, je zult de praktische kant leren kennen van een actuaris zijn.

Als werkstudent zal je waarschijnlijk concluderen dat je ofwel graag een actuaris zal willen worden of er een afkeer van hebt. Wat beide fantastische resultaten zijn, omdat het je zal helpen beslissen wat je in de toekomst wilt gaan doen.

Is advies geven over problemen zoals hierboven beschreven ook onderdeel van uw werk?

Beslissingen worden uiteindelijk gemaakt door politici. Daarnaast zijn er lobbyisten om deze politici te informeren en ondersteunen in het maken van beslissingen. Wij zijn alleen indirect betrokken bij deze lobbyisten. De meeste leden

7

INTERVIEW

Welk advies heeft u voor studenten?

Er zijn niet veel mensen die weten wat een actuaris is of doet. Als ik terugkijk en had geweten dat Actuariële Wetenschappen bestond, zou ik dat zijn gaan studeren in plaats van Wiskunde. Mijn advies is om Actuariële Wetenschappen meer te promoten en studieverenigingen aan te moedigen om presentaties op middelbare scholen te geven.

De voorspelbare maatschappij: Big Brother of een zege?

Je data delen en er beter van worden Bij veel smartwatches is het mogelijk om het hartritme van de drager continu te volgen. Deze data kunnen door een bedrijf of (zorg)verzekeraar geanalyseerd worden om de kans te bepalen dat iemand in een komend tijdvak een hartaanval krijgt. Doordat de drager de data besluit te delen met het bedrijf kan hij op tijd gewaarschuwd worden en een dokter bezoeken. Preventie in optima forma.

Een ander voorbeeld heeft betrekking op het afstaan van DNA. Men kan vroegtijdig een verhoogde kans op (erfelijke) ziekten vaststellen door het genoom te vergelijken met de genomen van miljoenen andere mensen waarvan bekend is of ze bepaalde ziekten hebben ontwikkeld of niet. Zodra straks met (voldoende veilig geachte) DNA-technieken aanpassingen kunnen worden gedaan aan het DNA, kunnen o.a. verzekeraars middels deze geautomatiseerde analysetechnieken de spil worden in het diagnosticeren van aanleg voor ziekten. Het wordt dan zeer interessant vanuit preventie-oogpunt om DNA af te staan aan gespecialiseerde bedrijven en/of verzekeraars.

Zo zijn er nog vele voorbeelden te geven uit het dagelijks leven waar mensen zouden kunnen overwegen data te geven aan bedrijven om daarvoor betere service terug te krijgen.

9

OVER DE AUTEUR Melchior Mattens MSc AAG werkt bij Arcturus en studeerde ActuariĂŤle wetenschappen aan de UvA. Gespecialiseerd in machine learning en risicomodellen voor schadeverzekeraars.

Melchior Mattens Nadelen Maar naast alle voordelen die er voor een persoon kunnen zijn om feitelijk alle persoonlijke informatie te delen die bedrijven relevant achten voor hun service, zijn er helaas ook nadelen.

Persoonsdata is vanuit bedrijfstechnisch oogpunt natuurlijk extreem waardevol. Verondersteld dat de gebruiksvoorwaarden en de wet geen belemmering vormen om zakelijk profijt te halen uit de verkregen data, dan zou de maker van de smartwatch de hartritmedata door kunnen verkopen aan bijvoorbeeld een zorg- of levensverzekeraar. Ditzelfde geldt natuurlijk voor de geconstateerde erfelijke ziekten waarvoor nog gĂŠĂŠn (veilige) behandelingsmethoden zijn. De verzekeraar zou deze informatie kunnen gebruiken voor acceptatie en pricing. In Nederland worden verzekerden gelukkig voldoende beschermd door de wet tegen het gebruik en doorverkoop van gegevens aan bijvoorbeeld verzekeraars. Een zorgverzekeraar zal deze persoon nog steeds moeten accepteren en een levensverzekeraar moet zich ook aan strikte wettelijke eisen houden met betrekking tot medische tests. Maar wat zou er kunnen gebeuren als zorgverzekeraars voor aanvullende dekkingen hun acceptatie of prijzen zouden gaan aanpassen op basis van deze persoonsdata?

ARTIKEL

Reeds in de jaren 40 van de twintigste eeuw werden een aantal machine learning technieken zoals neurale netwerken bedacht. Nu, bijna 80 jaar later, hebben technologische vindingen in andere velden van wetenschap (lees:de computer,internet en grootschalige dataopslag) geleid tot de praktische toepasbaarheid van deze methodieken. Ook de verzekeringswereld (lees: het actuariaat) begint steeds meer gebruik te maken van de mogelijkheden die Big Data te bieden heeft. Immers, met grote hoeveelheden data over verzekerden en accurate voorspelmodellen kan je als verzekeraar het rendement veel beter optimaliseren.

De verzekerden kunnen voor de aanlevering van data omgekeerd ook wat terugkrijgen, namelijk een betere premiestelling en/of betere ondersteuning bij preventie. Maar hoe ver kan een verzekeraar gaan om data van verzekerden te vragen? Wat is de impact van de privacywetgeving, en waar ontstaan problemen? In de volgende voorbeelden wordt dat duidelijk.

ARTIKEL

‘Persoonsdata is vanuit bedrijfstechnisch oogpunt natuurlijk extreem waardevol’ Selectie-effect maakt deelname onvermijdelijk Dat men goed moet overwegen óf en met wie je data wel zou moeten willen delen, bewijst de introductie van het delen van data over de rijstijl met de verzekeraar. Sinds enige jaren kan men bij sommige verzekeraars een kastje aanvragen voor in de auto. Dit kastje registreert locatie en snelheid, waaruit je rijstijl blijkt. Op basis daarvan kan de verzekerde een korting krijgen op de verzekeringspremie voor onder meer casco en WA-verzekeringen. De verzekeraar kan meten of de rijstijl een goede voorspeller is voor de gemiddelde schadelast, en kan daardoor accuratere risicopremies bepalen dan in het oude bonus-malussysteem. Niet voor iedereen is het natuurlijk aantrekkelijk om de rijstijl te delen met de verzekeraar. Echter, de beste rijders zullen zo’n kastje mogelijk al snel overwegen, omdat ze niet de groep mensen die consequent te hard rijden willen subsidiëren. Deze groep beste rijders komt in een nieuw collectief terecht met een lagere premie. De verzekerden die in het collectief blijven waar rijstijl niet wordt geregistreerd, zullen door het vertrek van de beste rijders gemiddeld een hogere premie moeten gaan betalen. Doordat het premieverschil steeds verder zal oplopen, ontstaat er een vicieuze cirkel waarin langzaam maar zeker iedereen voor het nieuwe collectief mét registratie van de rijstijl kiest. Uiteindelijk zal in het collectief zonder registratie alleen een klein groepje mensen overblijven: zij met principiële bezwaren tegen het delen van GPS- en rijstijldata en de groep slechtste rijders. Iedereen heeft dan een beter bij zijn risico passende premie, behalve de privacy-adepten. Is dit een eerlijke uitkomst voor mensen die hechten aan hun privacy? Kortom, bij de introductie van dit nieuwe differentiatiesysteem werd eigenlijk de maatschappelijke discussie over het gebruik van de data overgeslagen.

BY: VOORNAAM ACHTERNAAM TITLE Bron: ANWB De voorbeelden maken duidelijk dat de innovatieve technieken met de data die vrijwillig worden gedeeld, grote voordelen kunnen opleveren. Ook is zeker dat er nog veel innovaties op basis van persoonsdata aankomen die een enorme meerwaarde voor iedereen kunnen gaan vormen. Het is ook duidelijk dat daarbij ook grote nadelen ontstaan, zonder dat de privacywet wordt overtreden, omdat er een prijs komt te hangen aan de privacy waar je eigenlijk gewoon recht op hebt.. Het is aan de actuaris van de verzekeraar om deze mogelijke effecten te signaleren en de gevolgen ervan in kaart te brengen. Met een beetje creativiteit kan een passende oplossing worden gecreëerd voor ‘witte vlekken’ in de dataset: deze ontstaan zéker niet altijd alleen door de slechte risico’s. En de klanten achter die witte vlekken hebben het recht om niet zonder nader onderzoek als slecht risico te worden behandeld.

Wij roepen de actuarissen op om hun verantwoordelijkheid te nemen op dit terrein.

En de situaties die na hun inventiviteit nog steeds onoplosbaar lijken, dienen ze voor te leggen aan maatschappelijk debat.

10

Triple A groeit en is op zoek naar nieuwe collega’s!

Triple A - Risk Finance is een onafhankelijk en innovatief consultancybedrijf gespecialiseerd op het gebied van actuariaat, risicomanagement, data analytics & modelling.

We geloven in het verschil maken bij de klant door een strategische visie te combineren met de implementatie van het werk. Starten bij Triple A betekent hands on werken met cijfers en modellen zodat de klant daadwerkelijk is geholpen.

We vinden het belangrijk dat je in de start van je carrière de ruimte krijgt om je te ontwikkelen. Je krijgt de mogelijkheid binnen verschillende business lines een kijkje te nemen en ontdekken wat bij je past. Carrièrepaden worden bij ons op maat gemaakt!

We stimuleren onze consultants om verder te leren via trainingen en opleidingen.

Triple A – Risk Finance is een jong en dynamisch bedrijf waarbij ontwikkeling op nummer 1 staat. Dat geldt zowel voor het bedrijf zelf, als voor de mensen die er werken.

Kom langs: werken@aaa-riskfinance.nl Voor alle relevante updates van AAA, volg ons op social media:

Grenzen aan de privacy De actuaris als dataspecialist Sinds de introductie van de AVG dit jaar wordt privacy door de meeste mensen geassocieerd met een extra vinkje in de cookie policy van hun favoriete website. Als actuaris weet je uiteraard dat privacy een veel groter thema is. Je vak verandert erdoor, de maatschappelijke gevolgen van de focus op data worden steeds groter en de mogelijkheden om analyses toe te passen lijken eindeloos.

In de komende jaren zal, meer nog dan nu al het geval is, onze persoonlijke data feitelijk handelswaar zijn en kan ieder individu besluiten zijn of haar data te verkopen voor eigen profijt. Op allerlei manieren proberen bedrijven en organisaties, mensen te verleiden data af te staan. Neem het ‘kastje’ in de auto dat data deelt met je verzekeraar en, zolang jij je aan de verkeersregels houdt, zorgt voor een lagere premie. Op het eerste gezicht een eerlijke ruil, in tweede instantie zou je kunnen denken dat het misschien toch anders zit.Welke data verzamelen we precies, waarom verzamelen we die data, wat bieden we onze klanten aan op basis van deze informatie en welke conclusies kunnen we daaruit trekken?

SECTION ARTIKEL

“Jan heeft een rode auto die hij dagelijks door de spits heen loodst. Het grootste gedeelte van zijn dagelijkse telefoongesprekken vinden plaats in deze auto, terwijl hij rustig zijn sigarettenpeukje uit het autoraampje gooit.”

Als risicospecialisten zijn jullie in staat onder andere het ongevallenrisico, gezondheidsrisico en overlijdensrisico van Jan te bepalen. Wat is eigenlijk een groter risico?

Dat dagelijkse sigaretje? Het rijden tijdens de spits?

Het feit dat zijn auto rood is, of dat hij belt tijdens het rijden?

Als we deze risicoanalyse hebben gemaakt; wat mogen we en willen we met deze informatie doen? Is deze informatie nodig voor de premieberekening of adviseren we Jan op welke manier hij zijn risico kan verlagen? Interessanter wordt het wanneer onze dataen risicoanalyses inzichten geven die onze klanten onmogelijk zelf kunnen genereren. Zijn we (moreel) verplicht deze inzichten de delen? Ook als dit de relatie tot een klant onder druk zet? Met andere woorden: waardeert Jan het als hem wordt geadviseerd zijn rode auto in te ruilen voor een blauwe en voor- of na de spits deel te nemen aan het verkeer, omdat dit zijn risico op een ongeval met 300% verkleint?

12

OVER DE AUTEUR Thijs Zoontjens is consultant bij Lens, Executive Search.

Zijn voornamelijke focus ligt bij de financiële sector, waar hij zich specialiseert in Business Intelligence.

Thijs Zoontjens

Als Executive Search Consultant bij Lens, Executive Search zie ik het actuariële vakgebied veranderen. Data driven customer centricity wordt de norm en daarmee de stijgende behoefte aan dataspecialisten. De skillset die daarbij hoort, wordt, zo weten wij als ‘insiders’ traditioneel gevonden bij de actuaris. De actuaris echter is voor de buitenwereld niet altijd goed gepositioneerd en wordt niet (h)erkent in zijn geschiktheid voor een dataspecialisten rol.

Wil je weten wat deze ontwikkelingen betekenen voor jou of je bedrijf? Als bureau denken wij graag mee over de invloed die bovenstaande veranderingen hebben op jouw carrière. Denk hier bijvoorbeeld aan nieuwe vaardigheden en competenties die je jezelf eigen moet gaan maken.

Wil je meer weten? Neem contact met me op voor vragen over professionele en persoonlijke ontwikkeling en teamplanning.

Thijs Zoontjens – Consultant Lens, Executive Search Thijs.zoontjens@lens.careers

Contact us for your career. info@lensandpartners.com +31 (0)20 462 30 60 lensandpartners.com

Partner of Kennedy Executive

13

SECTION

sees your career as their biggest asset.

Executive search

Data-driven pricing Opportunities in the non-life insurance market Introduction The Dutch non-life insurance market is under pressure, and has been for a while. High combined ratios are common for several insurance products and a few big players dominate the market. However, market competition is fierce. The “old way” of buying all your policies at the local insurance office has disappeared.

Consumers are now more than ever able to compare insurance policies that cater to their needs, often causing them to search for the lowest available prices.

This forces insurers to set competitive premiums, whilst managing an increasing trend in claims and operational costs.

ABOUT THE AUTHORS Peter Bosschaart works as senior consultant at KPMG. He studied Financial Mathematics and uses these skills in his daily work.

Peter Bosschaart

However, not only consumers can profit from the increasing availability of information, there are opportunities for insurers as well. For example, insurance companies have more detailed insight in their consumer’s behaviour, and the underlying risks, and are therefore able to transfer from traditional pricing strategies to more modern ones.

ARTIKEL

Traditional pricing strategies originate from insurers knowing their clients personally, and thus their claim characteristics. Current strategies mostly rely on established (but old-fashioned) statistical techniques that set the premium on a group level, based on data provided by the policyholders, and are often not regularly recalibrated. Therefore, premiums are not optimised.

The more insight you have in the characteristics of your policyholders, the better you can estimate the corresponding individual risks, and tailor the premium accordingly. The increasing availability of data facilitates this. We consider the following criteria to be fundamental to fully utilise the advantages: • A scalable IT infrastructure; • Internal data of high quality; • The possibility to combine internal data with external datasets; • Updating pricing strategies with modern analysis and modelling techniques, like machine learning.

These points open the door to set a competitive premium on a more individual basis, and updating it frequently with new information coming in. We call this approach a data-driven pricing approach, and strongly believe that this approach will quickly render traditional approaches obsolete. However, in a datadriven strategy it is of utmost importance to preserve principles like privacy and solidarity.

Rinze Valkenburg studied Econometrics at the RUG and later studies Actuarial Science at the UvA. He is Senior Manager in the Financial Risk Management team of Rinze Valkenburg KPMG.

Pricing strategies Traditional strategies Traditionally, people bought insurance from insurers present in their area, resulting in insurance portfolios with unique characteristics. Insurance companies used to know these people personally, and could set adequate premiums based on their risks. In the current digital age it is easy to find “the best deal” for one’s specific insurance needs. For the insurers this results in more geographically dispersed portfolios, with indifferent characteristics.Therefore, traditional strategies evolved to forms that are supported with data provided by the policyholders and established statistical methods using this data: generalised linear models (GLMs), which were introduced in 1972.

While the market is changing, many insurance companies still apply traditional or old-fashioned GLMbased methodologies to derive their premiums. So how can an insurer set a competitive premium nowadays?

For this, we distinguish between cost-based pricing approaches and value-based pricing approaches, as shown in Figure 1.

14

Figure 1. Non-life insurance pricing strategies.

Insurance companies already possess a large amount of data on their policyholders, and the digitalisation of insurance enables them to collect even more. In addition, the availability of open and commercial datasets is ever increasing (for example datasets published by the central bureau for statistics and the Dutch vehicle authority). Using additional datasets can enhance the insurers’ data (fix low quality data), and enrich it by adding new variables to the set. This provides the insurer extended insights into characteristics of its policyholders and insured objects. However, in our experience insurance companies often face technical difficulties with combining datasets due to different data formats, legacy systems, and an absence of a uniform data analysis platform. If this problem can be overcome and additional data can be used, even old-fashioned statistical techniques (like GLM) can be used to set a more precise premium than premiums solely based on internal data. By still finding unique characteristics in the insured portfolio, it is possible to outperform the market with a traditional cost-based pricing approach.

Access to substantial amounts of relevant data also opens up the possibility to utilise modern analysis and modelling techniques, like machine learning. With these techniques an insurer can extract extensive intelligence from its data in an almost fully automated matter, if desired. Where human interpretation of statistics and modelling choices based thereon are key in traditional methods, these modern techniques automatically find less obvious but significant causal relationships in the data, which are easily overlooked in a manual assessment.This ultimately results in even more precise and individual premiums. One should remain wary of undesired effects when applying a fully automated

approach, like indirect discrimination and receding solidarity.

The new digital age also raises dilemmas with respect to privacy standards: which information can and cannot be used by the insurer? To what extent can an insurance company oblige (prospective) policyholders to share personal information? And could those who are reluctant to share personal information morally be denied insurance or be quoted a higher premium?

These are all questions that the non-life insurance market has to answer nowadays.

Value-based data-driven pricing strategies The methods discussed so far derive the premium with a cost-based approach. They all aim to predict future claims of a policyholder based on certain characteristics, so that an accurate premium to cover these expected claims can be quoted. Another datadriven pricing approach is the concept of value-based pricing. This approach derives the optimal premium based on a customer’s willingness to pay for the product. The willingness to pay can roughly be divided in product benefits, service benefits, and brand benefits.

Outperforming the competition on these elements can attract new clients, even if the price is higher.

Awareness of what the target audience is willing to pay per element is key in optimising profits. Also for the value-based pricing approach, the availability of data and modern analysis and modelling techniques are of utmost importance.

Transition to the data-driven pricing strategy So how can insurance companies adopt a data-driven pricing strategy? First, an opinion needs to be formed on the privacy dilemmas set out above. Second, the insurer needs to make sure expertise is present in the organisation in the fields of actuarial science, data science and IT. Lastly, an IT infrastructure that facilitates the new strategy (an analysis platform) should be setup within the organisation.Viable premiums are derived from combining 1) high quality data from internal and external sources, with 2) modern analysis and modelling techniques, and 3) management information.

To support insurance companies in the transition to a data-driven pricing strategy, KPMG has developed an

15

ARTIKEL

Cost-based data-driven pricing strategies A cost-based pricing strategy involves investigating the risk of a policy, and finding a premium that will cover this risk. This can be done from pooling risk without diversification (pay-as-you-go), to trying to find unique characteristics that forecast the underlying risk of the policy (risk premium augmented data). The latter requires reliable data as input for statistical models.

The more unique characteristics can be used, the more individual the risks can be estimated, and the more precise individual premium can be set.

open source-pricing platform, which combines modern day data handling and visualisation capabilities with up to date modelling techniques.The insurance companies’ data scientists and actuaries can deploy the platform, tailor it to the organisation, and optimise premiums following the approach in Figure 2: •

• •

• • • •

In the preparation phase initial data quality checks are performed and internal and external datasets are identified and combined for analysis. Also rules are set regarding which information can be used with respect to privacy.

During the data exploration phase the combined data is analysed.

Both traditional and modern models can be applied to the combined dataset in the modelling phase. Also traditional GLMs can be enriched with higher order terms (like cross-terms and quadratic variables).

In the optimisation phase parameters are adjusted to find the statistical optimal premium.

The results are visualised in a dashboard and adjustment phase.

Based on the statistical and visual interpretation of results and management information, the models can be fine-tuned iteratively.

New data can be added on a real-time basis, can be used to update the pricing models frequently, and provides direct insight in portfolio developments.

Conclusion The pressure and tight margins in the Dutch nonlife insurance market forces the market to move to a new pricing approach. Many insurance companies still apply traditional methodologies to derive their premiums. Implementing a data-driven pricing strategy can outperform traditional strategies, and can either be achieved by optimising the cost-based pricing approach by means of using modern analysis and modelling techniques, but also by further development of the value-based pricing approach. Nevertheless the new digital age also raises dilemmas with respect to privacy standards.

ARTIKEL

KPMG has experience and credentials in assisting nonlife insurers in every step of the way in implementing this approach.

Figure 2. Data-driven pricing approach.

16

SAP FINANCIAL PRODUCTS SUBLEDGER Integrated Multi-valuation Reporting for Insurance

Insurance stakeholders including customers, employees, shareholders and regulators need to continually ensure the profitability and solvency of insurers. Providing timely, consistent and accurate information is the goal, but how you get there can be time-consuming and complex. Insurance companies need to rethink their allocation processes, data extraction and reporting, especially when it comes to IFRS 17 reporting guidelines. msg global solutions has the know-how and expertise to cut through the complex and deliver a solution to help you implement all your regulatory requirements and get your finance and risk management future ready.

With SAP Financial Products Subledger (FPS) you can create ONE standardized, central database for shared integrated processes between the operational, actuarial, and financial worlds. Applicable to life, health, and property & casualty primary insurers and reinsurers — for all lines of business — FPS uses event-driven triggers to create a continuous closing process to minimize month-end activities and get you to a faster close.

Benefits: Let Us Help You Reach Your Key Goals • • • • •

Regulatory Reporting Compliance Automated Multi-valuation Reporting Shared Central Database Integrated Process Standardization Accounting Closing Processes Aligned with Business Planning & Sensitivity Analysis

• • • • •

Continuous Close Process Reliable Inter-department Accounting Processes Reduced Total Cost of Ownership Efficient & Flexible Solution Design State-of-the-art Analytics Capabilities to Support Management Decision Making

Working in close cooperation with our customers and industry partners, msg global delivers solutions and services to help insurers achieve operational efficiency, meet regulatory standards and realize digital excellence. Over 2,500 insurance professionals work globally under the msg brand. At client locations, development offices and innovation centers we are continually adding to our expertise in order to exceed client expectations.

www.msg-global.com

Privacy: welk risico weegt het zwaarst?

De rechtszaak rondom Facebook heeft de awareness rond privacy issues ook bij het grote publiek aangewakkerd: voorkeuren van gebruikers werden gedeeld met andere partijen zonder dat hiervoor toestemming werd gegeven. Het ligt dan ook voor de hand om regelgeving te introduceren die de gebruiker in staat stelt aan te geven welke data wel en niet gedeeld mogen worden. Echter, het internet staat bekend met lange user agreements die niemand doorleest maar toch accordeert (vergelijkbaar met de kleine lettertjes in verzekeringscontracten).

OVER DE AUTEUR Servaas Houben is voorzitter van de Dutch Caribbean economists.

Hij studeerde econometrie in Nederland en werkte daar voor de eerste 4 jaar Servaas Houben van zijn carrière.

Daarna werkte Servaas in Dublin en Londen. Behalve actuariaat, heeft Servaas de CFA en FRM studies afgerond. Servaas schrijft regelmatig voor kranten, zijn blog, CFA digest, en actuariële tijdschriften.

Van de andere kant is de kracht van internet dat gebruikers vrijheid hebben om zelf data met elkaar te delen dus een door de overheid gereguleerde omgeving zou creativiteit en kennisdelen tegengaan.

Net zoals bij het gebruik van internet zal er dus ook in de pensioen- en verzekering wereld een gezonde balans moeten zijn tussen privacy en open data.

SECTION ARTIKEL

Riskmanagement en de noodzaak voor open data Een bekende riskmanagement aanpak is via de risk matrix waarbij risico’s op basis van frequentie en impact worden gerangschikt:

De gebieden in rood worden vervolgens als niet acceptabel geïnterpreteerd waarvoor management action nodig is. Wat in deze analyse vaak over het hoofd wordt gezien is dat risico’s in het rode gebied vaak automatisch door de organisatie worden gemanaged en gemitigeerd omdat deze risico’s veelvuldig voorkomen: door lering en ervaring bouwen medewerkers structuren en processen in die de impact en frequentie van dit soort risico’s beperkt. Mocht blijken dat de organisatie structureel problemen heeft

om de risico’s in het rode gebied te managen of een onvoldoende prijs te vragen voor deze risico’s, dan zal het bedrijf failliet gaan en zullen bedrijven die beter zijn toegerust om risico’s te managen overleven. Binnen de verzekeringsbranche zijn beleggings- en sterfterisico voorbeelden van deze risico’s: verzekeraars die niet in staat zijn deze risico’s te pricen en te managen zullen op termijn niet overleven.

De grootste risico’s in de matrix zijn niet zozeer de rode risico’s maar de combinatie van hoge impact en lage frequentie: omdat deze events maar weinig voorkomen, is er weinig ervaring en expertise in de organisatie om deze risico’s te voorzien en te managen.

Binnen de verzekeringsbranche is miss-selling een bekend voorbeeld: producten worden ontwikkeld en verkocht en pas na een x-aantal jaar komt de klant erachter dat hij niet op de hoogte was van kosten of risico’s (denk aan woekerpolissen). Meestal zorgt een recessie, een verandering in economische omstandigheden of nieuwe wetgeving ervoor dat klanten zich meer gaan verdiepen in producten en dan pas met vragen en klachten komen.

De risico’s met lage frequentie en hoge impact hebben echter als nadeel dat om ze goed in te schatten, er data gedeeld moet worden: als wij operationeel risico goed willen inschatten (miss-selling, IT-faillure)

18

dan kan het aantal data punten dat binnen 1 organisatie zich bevindt te beperkt zijn zodat wij onvoldoende inzicht hebben. De UK-banksector heeft dit probleem opgelost om een anonieme operational riskdatabase te starten: banken kunnen gebeurtenissen gerelateerd aan operationeel risico anoniem uploaden zodat zij hun privacygevoelige data niet aan de gehele sector bloot hoeven te geven, maar wel inzicht krijgen in de verschillende soorten operationeel risico. Op basis van de omvang van een bank kunnen andere banken de gebeurtenissen schalen en een adequate buffer vaststellen wat in het belang van de polishouder is.

is het succes van de financiële sector voor een groot deel gebaseerd op vertrouwen. Als polishouders vertrouwen hebben in verzekeraars zullen polishouders ook eerder geneigd zijn privé data te willen delen om het algemeen belang te dienen. Goede en snelle service, transparantie over product voorwaarden, pricing en kosten spelen een belangrijke rol om dit vertrouwen weer terug te winnen.

Als het vertrouwen eenmaal terug is, zal ook het delen van persoonlijke data een stuk soepeler verlopen.

Privacy en misbruik Voorgaande sectie lijkt de voorkeur te geven aan open data voor de pensioen en verzekeringsbranche. Echter te veel open data kan een aantal ongewenste gevolgen hebben: Pricing en acceptatie: op basis van gedrag of data combinaties kunnen deelnemers een verzekering geweigerd krijgen of een andere prijs ontvangen. Mensen die op facebook meer risico vol gedrag vertonen zoals extreme sporten, of vakanties off the beaten path kunnen wellicht geweigerd worden of een opslag op hun premie ontvangen. Ook bestaat het risico voor overfitting en selectieve pricing. Gedrag in de privésfeer wordt hiermee vertaald in gevolgen in de zakelijke sfeer terwijl de gebruiker hier geen expliciete toestemming voor geeft;

•

Pricing nieuwe productkenmerken: applicaties met als doel een risico te verlagen, kunnen in de praktijk tot ander gedrag van de deelnemer leiden. Bij de introductie van de SUV hadden veel automobilisten het gevoel veiliger te zijn in een grote auto, hetgeen tot gevaarlijker rijgedrag leidde. Het pricen van nieuwe product kenmerken kan daarom counter intuitive zijn omdat de uitwerking op het deelnemers gedrag niet bekend is;

•

Koppelverkoop: open data kan leiden dat brokers of verzekeringsagenten producten aanbieden op basis van het klant profiel, terwijl hier vanuit de klant geen verzoek is geweest. Het risico van spam en ongewenste en opdringere verkoop ligt al snel op loer.

ARTIKEL

•

Conclusie Net zoals bij internet is er ook binnen de pensioen- en verzekerings-sector behoefte aan een gezonde balans tussen privacy en open data. Zonder open data wordt het onmogelijk om extreme events met een lage frequentie (bv operational risk) in te schatten terwijl het in belang is van de polishouder dat voor dit soort risico’s voldoende buffer wordt aangehouden. Te veel open data kan leiden tot koppelverkoop waarbij polishouders ongevraagd verschillende producten aangeboden krijgen terwijl deze behoefte niet door henzelf wordt uitgesproken.

Actuarissen focussen op de lange termijn en hierbij staat het vertrouwen van de polishouder centraal. Uiteindelijk

19

Privacy bestaat niet (meer) Een overgangsfase

OVER DE AUTEUR

Afgelopen zomer werden er dronebeelden vrijgegeven van een geïsoleerde indianenstam in de Braziliaanse Amazone. Na een boottocht van 180 kilometer en een voettocht van 120 kilometer kwam men bij deze stam. Deze stam had nog nooit contact gehad met de buitenwereld. Brazilië is overigens het land met de meeste geïsoleerde stammen ter wereld.

ARTIKEL

Enkele getallen: 4 van de 7,6 miljard aardbewoners heeft toegang tot internet; er zijn 3,2 miljard gebruikers van social media en meer dan 5 miljard mobiele telefoongebruikers. De hoeveelheid (beschikbare) data neemt elke dag meer dan exponentieel toe en zo ook alle toepassingen.

lr drs Jeroen Breen AAG

Jeroen Breen was tot eind 2017 algemeen directeur van het Koninklijk Actuarieel Genootschap en Actuarieel Instituut. Hij is nu partner bij CPI Risk, Finance & Governance.

Het beschikbaar stellen van (persoonlijke) data voor doeleinden waar jij als individu beter van wordt, is een op zich best wel geaccepteerd fenomeen. Het probleem is echter dat deze data, zodra openbaar, door derden ook gebruikt kunnen worden voor doeleinden niet ten positieve van het individu en dan is het ineens niet meer oke. Wetgeving gaat helaas langzamer dan alle technologische ontwikkelingen.

Dat is ook de reden dat ik vind dat wetgeving in dit kader veel meer principle based moet zijn dan rule based. We zullen met elkaar kaders moeten afspreken wat wel kan en wat niet kan.

Prof dr ir Van der Aalst, hoogleraar aan de RWTH Aachen University, heeft het in zijn boek ‘Proces mining - data science in action’ over The Internet of Events, waarbij een onderscheid wordt gemaakt in: The Internet of Content, alle informatie die mensen hebben gegenereerd om de kennis over specifieke onderwerpen te vergroten; The Internet of People, alle data die te maken hebben met sociale interactie (o.a. social media); The Internet of Things, data van fysieke objecten die zijn verbonden aan het internet; The Internet of Locations, alle data met betrekking tot geografische locaties.

Data, data, data, het gaat maar door. Chinese fintechbedrijven hebben in een recordtempo honderden miljoenen klanten aan zich weten te binden (bron: FD). Geen plek op de wereld waar meer met de mobiele telefoon wordt betaald, waar online verzekeren zo ingeburgerd is en waar de bewoners zo gretig nieuwe technieken omarmen, dan in China.

De filosofische vraag is dan natuurlijk: is dit een goede ontwikkeling of is dit een bedreigende ontwikkeling.

Het lastige van deze vraag is dat dit van persoon tot persoon kan verschillen. Privacy is een groot goed, sterker nog het staat in de grondwet, artikel 10: “Iedereen heeft, behoudens bij of krachtens de wet te stellen beperkingen, recht op eerbiediging van zijn persoonlijke levenssfeer. De wet stelt regels ter bescherming van de persoonlijke levenssfeer in verband met het vastleggen en verstrekken van persoonsgegevens. De wet stelt regels inzake de aanspraken van personen op kennisneming van over hen vastgelegde gegevens en van het gebruik dat daarvan wordt gemaakt, alsmede op verbetering van zodanige gegevens.”

Zoals gezegd de hoeveelheid data groeit per dag meer dan exponentieel; we doen daar ook allemaal aan mee met het posten op Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, Snapchat, WhatsApp etc etc en zolang het “positief” wordt gebruikt vinden we het allemaal prima en blijven we delen. Kaders hebben we nodig om “negatief” gebruik tegen te gaan en te bestraffen.

We bevinden ons op dit moment als samenleving in een overgangsfase. We proberen met AVG en GDPR bepaalde kaders formeel vast te leggen, hetgeen wellicht noodzakelijk maar minimaal wenselijk is. Echter zolang iedereen maar overal data post en toestemming voor geeft (digital footprint), moeten we ons realiseren dat al deze informatie ook tegen je kan worden gebruikt.

Waar we naar toe moeten als samenleving is naar het ontwikkelen van een nieuwe set van waarden en normen bij het gebruik van personal data, waarbij “negatief” gebruik wordt ontmoedigd en bestraft ten gunste van “positief” gebruik, want “positief’ gebruik van personal data maakt ieders leven en daarmee de samenleving zoveel mooier en aangenamer.

20

21

Big Data: Zegen of een ramp?

Het pensioenlandschap is aan het veranderen.

Zogenaamde uitkeringsovereenkomsten boeten in aan populariteit, terwijl beschikbare premieregelingen juist aan populariteit winnen. Deze trend brengt nieuwe uitdagingen met zich mee voor werkenden, gepensioneerden en pensioenaanbieders. Met name de vraag hoe opgebouwd pensioenvermogen moet worden belegd en uitgekeerd is nu meer relevant dan ooit tevoren. Big Data1 kan een belangrijke rol gaan spelen in de beantwoording van deze vraag.

Hier staat echter tegenover dat Big Data mogelijk een bom legt onder collectieve risicodeling.

OVER DE AUTEUR Servaas van Bilsen heeft een PhD in Economics gedaan aan de Tilburg University. Nu is hij werkzaam als assistent professor aan de Universiteit van Servaas van Bilsen Amsterdam.

ARTIEKL

Overal ter wereld zien we dat bestaande pensioenstelsels op de schop gaan. Ook in Nederland wordt een hevige discussie gevoerd over een nieuw pensioenstelsel. Zo heeft de Sociaal Economische Raad (SER) in het kader van de nationale pensioendialoog verschillende varianten verkend om ons huidige stelsel van nominale garanties te vervangen. Nog veel is onduidelijk over het toekomstige Nederlandse pensioenstelsel (zeker nu dat er geen overeenstemming is bereikt tussen weknemers- en werkgeversorganisaties over het toekomstige pensioenstelsel). Wat echter wel duidelijk lijkt te zijn, is dat het pensioen van de toekomst meer keuzevrijheid voor de pensioendeelnemers behelsd. Big Data kan in dit verband waarde creëren door mensen te helpen bij het maken van betere keuzes ten aanzien van hun oudedagsvoorziening. De achterliggende gedachte hierbij is dat naarmate meer bruikbare informatie beschikbaar is, betere pensioenproducten kunnen worden aangeboden. Relevantere informatie over de volgende drie persoonlijke domeinen leidt in beginsel tot een optimaler pensioencontract.

Gezondheid De levensverwachting speelt een grote rol in het tempo waarmee opgebouwd pensioenvermogen moet worden uitgekeerd. Zo heeft een persoon met een lage levensverwachting doorgaans een sterke voorkeur om in de eerste jaren na de pensioendatum relatief veel te consumeren in vergelijking met een persoon met een hoge levensverwachting. Niet alleen de snelheid waarmee opgebouwd vermogen wordt uitgekeerd maar ook de optimale pensioendatum hangt af van de levensverwachting. Bruikbare informatie over iemands gezondheid kan dus helpen om tot een betere allocatie van consumptie gedurende de levenscyclus te komen. Steeds meer gezondheidsdata komt beschikbaar. Denk bijvoorbeeld aan intelligente horloges (de zogenaamde smartwatches) en klantenkaarten van supermarkten die enorm veel gegevens produceren met betrekking tot de levensstijl van een individu. De vraag blijft wel of – en in welke mate – deze privacygevoelige gegevens ter beschikking (mogen) worden gesteld aan pensioenaanbieders. De politiek speelt bij de beantwoording van deze heikele vraag mijn inziens een cruciale rol.

1 Ik versta onder Big Data de groeiende mate waarin gegevens worden verzameld en het vermogen om deze gegevens om te zetten in bruikbare informatie.

22

Financiële situatie Ook komen steeds meer gegevens beschikbaar over iemands financiële situatie. Voorbeelden van financiële gegevens zijn: de hoeveelheid vrij opneembaar vermogen, het wel of niet bezitten van een eigen woning, maandelijkse inkomsten en spaargedrag. Het optimale pensioencontract – en dan in het bijzonder de hoogte van de optimale pensioenpremie – hangt onder meer af van iemands financiële situatie. Een persoon die relatief veel vrij spaart heeft wellicht minder behoefte om naast zijn of haar privébesparingen een substantieel deel van het salaris af te dragen aan een pensioenfonds in vergelijking met een persoon die relatief weinig vrij spaart. Bovendien kan Big Data gebruikt worden om pensioendeelnemers te informeren als hun financiële situatie verandert. Zo zouden deelnemers bijvoorbeeld een berichtje op hun mobiele telefoon kunnen ontvangen indien zij een aanzienlijke kans lopen op een behoorlijk pensioengat.

Risicovoorkeuren Het optimale pensioencontract is niet alleen afhankelijk van iemands gezondheid en financiële situatie, maar ook van iemands bereidheid tot het aangaan van beleggingsrisico’s. Relevante informatie over risicovoorkeuren kan worden verkregen aan de hand van enquêtes of door middel van observaties. De laatste methode is wellicht wenselijker omdat het kijkt (en niet vraagt) naar daadwerkelijk gedrag. Big Data maakt het mogelijk om de risicobereidheid van een individu te achterhalen. Zo geven bijvoorbeeld de hoeveelheid vrij opneembaar vermogen en de samenstelling van iemands huidige beleggingsportfolio nuttige informatie over de mate van gewenste zekerheid ten aanzien van de pensioenuitkering.

Big Data biedt niet louter en alleen voordelen. Er zijn ook potentiële bedreigingen. Zo kan Big Data een bom leggen onder het collectief delen van risico’s. Denk hierbij bijvoorbeeld aan het delen van sterfterisico. De economische theorie leert ons dat risicodeling economische waarde kan creëren. Deze waarde gaat echter verloren als mensen met heterogene kenmerken niet langer risico’s met elkaar willen delen. Big Data leidt bijvoorbeeld mogelijk tot een hogere voorspellende waarde van individuele levensverwachtingen. Een legitieme vraag die dan opkomt is: “In hoeverre is een persoon met een ongunstige prognose van zijn of haar levensverwachting bereid sterfterisico te delen met andere personen?”

Uit bovenstaande discussie volgt dat Big Data mogelijk veel kansen biedt voor pensioenaanbieders. De trend naar Big Data gaat echter niet gepaard zonder risico’s. Met name de bereidheid om collectief risico’s te delen loopt gevaar. De toekomst zal uitwijzen in hoeverre Big Data waardevol zal zijn voor werkenden, gepensioneerden en pensioenaanbieders.

23

ARTIKEL

Concluderend kan worden gesteld dat Big Data mogelijk helpt bij het bepalen van de snelheid waarmee het opgebouwd pensioenvermogen wordt uitgekeerd, de gewenste premie-inleg en het deel van het pensioenvermogen dat risicovol wordt belegd.

STUDEREN WAT JE DAGELIJKS IN DE KRANT LEEST?

E M A S EXECUTIVE

MASTER

OF

ACTUARIAL

SCIENCE

EEN NIEUWE GENERATIE ACTUARISSEN Als actuarieel professional heb je een brede multidisciplinaire kennis van bedrijfsvoering en een goed beoordelingsvermogen over de financiële en juridische gevolgen die risico’s met zich meebrengen.

Young Professionals Je bent een (young) professionals met een afgeronde academische achtergrond (Bachelor of Masteropleiding) in actuariaat, econometrie, scheikunde, natuurkunde, wiskunde of een vergelijkbare kwantitatieve opleiding.

Geïnteresseerd in wat EMAS jou te bieden heeft?

Op basis van je vooropleiding stellen wij een studietraject op maat voor je samen.

Heb je vragen of wil je meer informatie? Neem dan contact op met Leandra Pennartz, 030 - 686 61 90 of per e-mail leandra.pennartz@ag-ai.nl.

Wat biedt EMAS jou?

Een deeltijd WO-masteropleiding (MSc) waar actuariële theorie en praktijk samenkomen

Speciaal (op maat) ontwikkeld om je in korte tijd te specialiseren als actuaris

Intensieve band met je medestudenten en een sterk netwerk

Hoorcolleges en praktijkopdrachten (cases) in Utrecht

Voldoet aan alle opleidingseisen voor de titel Actuaris AG (AAG)

SCHRIJF JE IN VOOR EMAS EN KIES VOOR DE KORTSTE ROUTE NAAR DE TITEL AAG, GA NAAR WWW.AG-AI.NL/EMAS

Actuarieel Instituut ®

De invloed van technologische ontwikkelingen op solidariteit Evolutie op verzekeringsgebied, potentiële revolutie op pensioengebied en privacy OVER DE AUTEURS

Vorig jaar hebben wij op het VSAE-congres een verhaal gehouden over de invloed van technologische ontwikkelingen op solidariteitsvraagstukken. Dat verhaal sluit ook naadloos aan bij het thema van 2019, en daarom hebben we het met het oog daarop nog eens opgeschreven en uitgebreid met die invalshoek.

Solidariteit Over de term solidariteit bestaan alom spraakverwarringen. Wij hanteren een woordenpaar dat volgens ons zinvol is om de verschillende typen te begrijpen. Enerzijds onderscheiden we risicodeling.

Daarvan is sprake als mensen met min of meer het zelfde risicoprofiel een risico delen. Denk aan een traditionele brandverzekering; op grond van de veronderstelling dat het risico voor iedereen ongeveer het zelfde is betaalt iedereen dezelfde premie, en als er bij iemand brand ontstaat, leidt dat tot uitbetaling – en dus, achteraf gezien, tot herverdeling. Anderzijds onderscheiden we ex ante herverdelingen – er wordt een risico gedeeld, maar in de wetenschap dat de verwachtingen en risico’s verschillen. De subsidie-effecten die zo ontstaan kunnen, als het goed is, rekenen op maatschappelijk draagvlak.

Dat maatschappelijk draagvlak kan in de loop der jaren veranderen. Zo was het enkele decennia geleden

Peter Hoogveld

Wichert Hoekert is lid van het Retirement Leadership Team en verantwoordelijk voor kennis en innovatie bij Willis Towers Watson.

Wichert Hoekert vermoedelijk nog vanzelfsprekend dat de hogere zorgkosten van rokers mede door niet-rokers gedragen werden, maar dat draagvlak is afgenomen. Wij noemen dat de solidariteitsschuif: wat ooit als risicodeling werd beschouwd, kan op een later moment als herverdeling worden beschouwd – en op een nog weer later moment mogelijk als een perverse herverdeling.

Scherper inzicht en de solidariteitsschuif De solidariteitsschuif zoals wij die onderscheiden wordt ook beïnvloed door technologische ontwikkelingen.

Beter inzicht in individuele risico’s maakt dat het domein van pure risicodeling, in elk geval in theorie, steeds kleiner wordt. Bij handhaving van uniforme prijzen betekent dat wat eerder als risicodeling kon worden beschouwd nu als herverdeling moet worden gezien. Vervolgens is de vraag of die herverdeling voldoende draagvlak heeft.

Een traditioneel belangrijke drijfveer voor verzekeren is dat het afdekken van risico’s (eigen belang) een

Zie onder meer publicaties van het Rathenau Instituut en Verbond van Verzekeraars (https://www.rathenau.nl/nl/digitalesamenleving/berekende-risicos-verzekeren-de-datagedreven-samenleving en https://www.verzekeraars.nl/media/4072/verzekerentechnische-solidariteit-en-morele-solidariteit-11-oktober-2017.pdf)

1

25

ARTIKEL

Technologische ontwikkelingen zullen in de komende jaren grote invloed hebben op nagenoeg alle facetten van het bestaan. Zo ook op verzekerings- en pensioengebied. Diverse recente publicaties1 gaan in op de gevolgen van technologische ontwikkelingen op de verzekerbaarheid, en meer in het bijzonder op de vraag of het gevaar bestaat dat mensen onverzekerbaar worden. De steeds verder verfijnde differentiatie van risico’s zou daarmee uiteindelijk de solidariteit kunnen beperken. Steeds meer en steeds beter toegankelijke data heeft natuurlijk ook consequenties voor de privacy. Tussen die beide thema’s is een relatie: zowel solidariteit als privacy is, als het om verzekeren gaat, een criterium bij het gebruik en verstrekken van data.

Peter Hoogveld is Senior Director Insurance Consulting & Technology en is verantwoordelijk voor de P&C practive in de Benelux bij Willis Towers Watson.

ARTIKEL

“Wij noemen dat de solidariteitsschuif: wat ooit als risicodeling werd beschouwd, kan op een later moment als herverdeling worden beschouwd – en op een nog weer later moment mogelijk als een perverse herverdeling.

Privacy bestaat niet (meer)” stimulans is voor economische groei (collectief belang). Het maatschappelijk belang van herverdeling als motivatie van het verzekeren is een meer recente ontwikkeling.

van bepaalde informatie (zoals genetische code) en verplichte transparantie over de berekenwijze van de premies om zo zichtbaar te maken dat er niet gediscrimineerd wordt.

Een van de belangrijkste vraagstukken bij het gebruik van technologie om risico’s in kaart te brengen en de premies te bepalen is of dit zal leiden tot het ondermijnen van de risicopool, wat de basis is van moderne verzekering. Door het gebruik van meer data en analytische mogelijkheden zouden meer accurate risicomodellen kunnen ontstaan en een veel meer gepersonaliseerd aanbod.

Data analyse en risicodifferentie bestaat al heel lang.

Met een beetje fantasie kun je Johan de Witt en Edmund Halley data scientists avant-la-lettre noemen.

Nut en noodzaak zijn een belangrijke motor gebleken voor de ontwikkeling van nieuwe technieken of de zoektocht naar meer beschrijvende data. Een meer recente ontwikkeling is de wens van verzekeraars om de klant beter te snappen om daar op verschillende manieren gebruik van de kunnen maken, zowel op het gebied van premiestelling als ook op het gebied van fraudedetectie en de toedeling van marketingbudget.

Hier zijn weer andere soorten data en daarmee andere analysetechnieken nodig.

Gedragseffecten, zelfbeschikking over eigen data en privacy Goed gedrag wordt beloond en leidt tot een goedkopere verzekering. Via die prikkel, maar ook op andere manieren zullen verzekeraars proberen gedrag van verzekerden zodanig te beïnvloeden dat risico’s afnemen. Mensen kunnen zelf beslissen of ze gegevens over hun (rij)gedrag wel of niet ter beschikking willen stellen aan de verzekeraar. Het is van groot belang dat die ruimte voor zelfbeschikking er is, maar dat neemt niet weg dat hier een maatschappelijk gevaar in schuilt, namelijk dat die ruimte voor zelfbeschikking niet voor iedereen betaalbaar is.

Een ander potentieel gevolg van al die nieuwe data en kennis over de klanten is dat verzekeraars prijsdiscriminatie zouden kunnen toepassen op bijvoorbeeld koopkracht of vermogen om andere producten af te nemen. Uit perspectief van de verzekeraar kan dat rationeel zijn, maar de resulterende herverdelingen zullen in de regel als pervers worden beschouwd.

Feit blijft dat het ervan afhangt welke nieuwe technieken aanslaan en hoe de overheid en toezichthouders hierop zullen reageren. Als de maatschappij bepaalde herverdeling wil organiseren, en technologie zou dat in gevaar kunnen brengen, dan zijn er verschillende maatregelen die getroffen kunnen worden. Daartoe behoren de verplichtstelling tot het aanbieden van een bepaalde dekking aan iedereen (zoals de basisverzekering in de zorg), het verbod op het gebruik

Daarmee wordt privacy een luxegoed: het gaat kosten met zich meebrengen om je eigen privacy te bewaken, namelijk de kosten van een hogere verzekeringspolis – of mogelijk zelfs de consequentie dat verzekering onbetaalbaar wordt.Waar we eerder constateerden dat er voor de overheid een rol is weggelegd om solidariteit te bewaken, geldt dat ook hier: de overheid zou moeten bewaken dat burgers niet worden geconfronteerd met onredelijke afwegingen inzake kostenaspecten en privacy door een grens te stellen. Dat gebeurt in de praktijk, maar onder meer berichtgeving over PSD2, de nieuwe Europese betaalwet, wijst uit dat wetgeving de technologische ontwikkelingen niet overal heeft kunnen bijbenen.

Op pensioengebied zijn dergelijke dilemma’s inzake dataverstrekking veel minder aan de orde, en dat zal met name zijn omdat er op annuïteitsniveau geen prijsonderscheid wordt gemaakt. Pensioenverstrekkers zouden met kennis van gedrag zeer significante verschillen (ordegrootte tientallen procenten) in de prijzen van annuïteiten kunnen realiseren. Wordt dat in de toekomst alsnog relevant, dan doet zich een belangrijke tegenstelling met de situatie bij schadeverzekeringen voor: waar goed gedrag in dat geval wordt beloond, zou het in geval van pensioen

26

juist worden bestraft in de vorm van een duurdere annuïteit. Dat maakt het vraagstuk over zelfbeschikking over eigen gegevens op pensioengebied tot een heel andere. In het nieuwe stelsel, als dat gebaseerd is op persoonlijke pensioenvermogens en meer ruimte laat voor keuzevrijheid, neemt de rol van non-uniforme beprijzing mogelijk toe. Daarbij past, ons inziens, enige waakzaamheid.

Concluderend Wij concluderen dat technologische vooruitgang niet tot onverzekerbaarheid hoeft te leiden. Op het pensioendomein wordt technologie nog slechts zeer beperkt ingezet als het gaat om beprijzing van annuïteiten.

Op verzekeringsgebied is de invloed van technologische ontwikkelingen van evolutionaire aard. Soortgelijke veranderingen zijn van alle tijden, ook het vraagstuk hoeveel solidariteit de verzekeringsmarkt zelf in stand kan houden versus de maatschappelijke noodzaak tot en mate van bijsturing vanuit de solidariteitsschuif. De overheid kan daarin een rol spelen – als en voor zover dat maatschappelijk wenselijk wordt geacht. Op gebied van privacy is eveneens een rol voor de overheid weggelegd. De overheid dient een grens te stellen aan de informatie die de markt kan en mag gebruiken voor tarifering, om te voorkomen dat burgers hun privacy prijs moeten geven om verzekerbaar te blijven.

ARTIKEL

‘Er doet zich een belangrijke tegenstelling met de situatie bij schadeverzekeringen voor: waar goed gedrag in dat geval wordt beloond, zou het in geval van pensioen juist worden bestraft’

27

Verzekeringen en privacy: vrije keuze of crowdforcing?

Steeds meer verzekeraars bieden “korting” aan klanten die toestaan dat de verzekeringsmaatschappij data over ze verzamelt. Een ontwikkeling waar niet alleen grote privacyvraagtekens bij geplaatst kunnen worden, maar die nog veel dieperliggende consequenties heeft voor elke Nederlandse burger.

OVER DE AUTEURS Hans de Zwart is filosoof en directeur van de digitale burgerrechtenorganisatie Bits of Freedom. In het verleden was hij onder andere Senior Innovation Adviser for Hans de Zwart Global HR and Learning Technologies bij Shell.

Privacy Privacy is niet dood, het wordt steeds duurder. De markt voor “privacyvriendelijke” producten groeit en ook zien we een stijging van het aantal diensten die claimen jouw data uit handen van dataverhandelaren te kunnen houden. Tegen betaling, natuurlijk. De verzekeringsbranche is dus niet de eerste sector waar privacy geframed wordt als een luxegoed. Maar juist in een sector waar zoveel gevoelige en heel persoonlijke informatie in omgaat, is het belangrijk om niet de feiten uit het oog te verliezen: privacy is een mensenrecht, niet iets wat je zou moeten kopen.

ARTIKEL

Keuze Het lijkt misschien alsof je zelf kunt kiezen of je aan de praktijken van verzekeraars mee wilt werken of niet, maar zo simpel is het niet. De data die door verzekeringsmaatschappijen wordt verzameld zal natuurlijk niet alleen gebruikt worden om op individueel niveau conclusies te trekken. De data krijgt voor een verzekeringsmaatschappij pas echt waarde als het geaggregeerd een beeld kan schetsen van een bepaalde bevolkingsgroep of postcode. Je forceert dus als het ware dat ook informatie over anderen beschikbaar komt. Van vrijwillig delen is geen sprake.

Deze dynamiek wordt ook wel crowdforcing genoemd.

Korting “Korting” is één kant van de medaille, de andere kant is “boete”. Samen noemen we het ook wel prijsdifferentiatie. Als jij minder wilt betalen, moet een ander meer betalen. Van korting is er dus geen sprake, enkel het verschuldigde bedrag —de omzet die een verzekeraar wil maken—wordt anders over de klanten verdeeld. En wordt afhankelijk van je inkomen, postcode, baan of afkomst. Deze ontwikkeling staat lijnrecht tegenover het grondbeginsel van verzekeringen, namelijk gedeeld risico onafhankelijk van individuele gevallen.

Evelyn Austin

Evelyn Austin is bewegingbouwer bij Bits of Freedom. Naast haar werk werk bij Bits of Freedom organiseert ze The Hmm en is ze lid van de adviescommissie Digitale Cultuur van het Stimuleringsfonds Creatieve Industrie.

Consequenties Veel is nog onduidelijk over de manieren waarop verzekeraars de data die ze aan het verzamelen zijn, gaan gebruiken. Meestal is het volledig ondoorzichtig hoe een verzekeraar jouw data gaat analyseren en hoe ze er conclusies aan gaan verbinden. Het kan dus zijn dat jij voor een veel hoger bedrag dan je buurvrouw een verzekering kunt afsluiten, en dat je geen of onvoldoende inzicht hebt in hoe de prijs tot stand komt en niet de mogelijkheid hebt hier invloed op uit te oefenen. Ofwel: het is onmogelijk om de gevolgen van je deelname te overzien, zowel voor jezelf als voor anderen. Maar dat er hier geen sprake is van vrije keuze, dat staat vast.

Dit is een bewerking van een artikel dat eerder verscheen op https://www.bitsoffreedom.nl.

28

Weten wat u wilt inzetten?

Arcturus is een jong actuarieel adviesbureau met hoog gekwalificeerde, zeer ervaren actuarissen, aangevuld met enthousiaste jonge talenten. Bij de grootste verzekeraars dragen wij bij aan uiteenlopende projecten, zoals risicomanagement en productontwikkeling op het gebied van ziekteverzuim arbeidsongeschiktheid, aansprakelijkheid, motorrijtuigen. Maar ook op het terrein van actuariĂŤle verslaglegging en toereikendheidstoetsen van voorzieningen hebben wij veel ervaring opgebouwd.

Arcturus onderscheidt zich door innovatieve en efficiĂŤnte oplossingen. Daarbij zijn de wensen van de klant richtingbepalend en vormt kwaliteit de basis. Samenwerking en heldere, directe communicatie zijn het uitgangspunt.

Meer weten over Arcturus? Ga dan naar arctrurus.nl Partner in actuarieel maatwerk

Hoe ver reiken jouw ambities? werkenbijdeloitte.nl/impact

What impact will you make? Š 2018 Deloitte The Netherlands

DE SPREKERS Om u een beeld te geven van zowel de plenaire als de interactieve sessies die u kunt bijwonen, worden hieronder alle sprekers uitgelicht.

Plenaire sessie I

Ethics in the age of AI De meeste verzekeraars gebruiken inmiddels machine learning algorithms, dit zijn algoritmen die zelflerend zijn en voorspellingen kunnen doen, maar niet altijd de uitkomsten kunnen verklaren (ze zijn een ‘black box’). Deze algoritmes zullen steeds meer van het werk van actuarissen gaan overnemen, en de vraag is hoe deze beroepsgroep ook voor de toekomst relevant kunnen blijven. Of big datainitiatieven worden geaccepteerd door de maatschappij en inkomsten genereren, hangt uiteindelijk af van ethische overwegingen in plaats van compliance met regelgeving. De relevantie van actuarissen zal dus vooral moeten komen van de contextuele beoordelingen van de met AI gegenereerde uitkomsten en de daarmee gemoeide ethische afwegingen. Hoewel de Europese Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) niet voorziet in specifieke regels voor dergelijke algoritmes, vereist het ‘accountability beginsel’ dat algoritmen op een eerlijke, transparante, voorspelbare en verifieerbare manier moeten worden ontworpen, ontwikkeld en toegepast (‘Algorithmic Accountability’). Lokke zal uitleggen wat Algorithmic Accountability betekent, en hoe dit in de praktijk kan worden gerealiseerd.

Lokke bespreekt welke ethische overwegingen hier een rol spelen en hoe deze kunnen worden toegepast om ervoor te zorgen dat AI-applicaties maatschappelijk worden geaccepteerd en daardoor succesvol kunnen zijn.

31

DE SPREKERS

Prof. Lokke Moerel (Morrison Foerster) Als een van de bekendste privacy-advocaten ter wereld, specialiseert Lokke Moerel zich in de implementatie van nieuwe digitale technologieën gebaseerd op privacy-by-design en ethics-by-design. Zij is hoogleraar technologie & recht bij Tilburg University en Senior of Counsel bij advocatenkantoor Morrison & Foerster (Berlijn). Door haar werk met de Amerikaanse tech-giganten staat ze vooral bekend om haar expertise in big data en artificial intelligence. In 2016 was ze coauteur van het pre-advies van de Nederlandse Juristen Vereniging over big data en het Internet of Things (http://ssrn.com/abstract=2784123).

Lokke is lid van de Nederlandse Cyber Security Raad en vervult diverse toezichtfuncties. In 2018 ontving Lokke de International Law Office Client Choice Award voor beste Internet & Technology advocaat van Duitsland en de 2018 Acquisition International Global Excellence Award for Most Influential Woman in Data Protection Law. Zie ook haar haar Tedx-lezing over AI en Ethics.

Plenaire sessie II Dirk Jonker (Crunchr) Dirk Jonker is CEO en oprichter van Crunchr, een intelligente oplossing voor Workforce Planning & People Analytics – en partner bij Focus Orange. Al 15 jaar focust zijn research en productontwikkeling op hoe elegante wiskunde en data bedrijven kunnen helpen bij de generalisatie van duurzame en competitieve voordelen met behulp van mensen. Hij vertrok vanuit Amsterdam naar New York, waar hij vijf jaar heeft gewerkt. Recentelijk stond hij in The Economist en ontving hij de prijs van Actuaris van het jaar.

DE SPREKERS

Koppeling met ‘de grenzen van privacy’ Met tekorten op de talentenmarkt en industrieën die sneller dan ooit transformeren, willen werkgevers de dynamiek van hun interne arbeidsmarkt begrijpen. Wie zijn de beste mensen, wat is de kwaliteit van managers, wie kan het bedrijf verlaten en hoe houden we ons personeel fit? De technologie om deze inzichten te bieden, maakt werkgevers hongerig naar data. Welke gegevens kunnen er worden verzameld - en hoe kunnen deze worden gebruikt? Wat is de balans tussen de privacy van een werknemer versus de strategische uitvoering van het bedrijf?

Privacy en innovatie Wetgevers hebben het moeilijk met het tempo van technologische innovatie. Dit geldt niet alleen in de financiële sector maar ver daarbuiten. Denk bijvoorbeeld aan de introductie van Uber (waar personenauto’s tegen vergoeding vervoeren). Plotseling was Uber daar, wetgevers en politici hadden geen idee. Denk niet eens aan autoverzekeringspolissen voor zelfrijdende voertuigen. Het echte probleem is dat wetgevers blijven focussen op het eindresultaat van innovatie (bijvoorbeeld Uber).

Maar innovatie blijft elk jaar terugkomen. Denk aan de onafhankelijke aannemers discussie rond het bezorgen van eten. We moeten opnieuw nadenken over hoe we innovatie kunnen omarmen met een sterk beleid. Maar blijf tegelijkertijd weg van te beschermend zijn, want soms willen we onze privacy verkopen. Vind je het niet leuk om Facebook gratis te gebruiken of met korting te winkelen bij de Albert Hein?

32

Plenaire sessie III Ruud Koning (Rijks Universiteit Groningen) Ruud Koning is een toegepast econometrist uit Groningen. Na zijn promotie op het gebied van toegepaste micro econometrie heeft hij zich verder toegelegd op twee gebieden: sporteconomie en actuariaat, beiden vanuit die gezamenlijke achtergrond. Deze twee gebieden hebben overigens raakvlakken, denk aan modellen voor extremen.

Naast zijn academische bezigheden is hij momenteel toezichthouder Univé Noord-Nederland.

Ruud Koning vult actuariaat dus empirisch in, en dan is de link met grote bestanden en privacy snel gemaakt. Binnen het actuariaat als wetenschap is aandacht voor privacy van recente datum, zo levert een zoektocht in ‘Insurance: Mathematics and Economics’ vijf artikelen op met sleutelwoord ‘privacy’ en die artikelen zijn van 2015 of recentere datum. Privacy raakt dus aan de grenzen van de wetenschap: er is weinig over gepubliceerd, klanten vinden het belangrijk, en het verhoudt zich matig met nieuwe ontwikkelingen als AI en big data.

Privacy is eerder een mogelijkheid voor verzekeraars, dan een beperking. De grote vraag is of verzekeraars die privacy hoog in het vaandel dragen, niet de slechte risico’s zullen aantrekken, en de verzekeraars die die-met instemming van de verzekerden-wat minder aandacht aan privacy besteden de betere risico’s uit de markt pikken. In hoeverre blijft verzekerbaarheid voor iedereen mogelijk?

Hans de Zwart (Bits of Freedom) Hans de Zwart is filosoof en directeur van de digitale burgerrechtenorganisatie Bits of Freedom.In het verleden was hij Senior Innovation Adviser for Global HR and Learning Technologies bij Shell, daarvoor Moodle-consultant bij een onderwijstechnologieconsultant en hij begon zijn carrière als docent bewegingsonderwijs op een middelbare school in Amsterdam Zuidoost.

Zijn werkveld is altijd het raakvlak tussen technologie (die hij het liefste “open” ziet) en maatschappelijke ontwikkelingen, vaak bekeken vanuit het perspectief van de rechten van burgers. Hij weet dat technologie altijd óók politiek is en geloof in de kracht van design. Hij verbaast zich nog steeds over de manier waarop data vooral als ‘asset’ gezien wordt en zelden als ‘liability’ en vindt dat verzekeraars best met data aan de slag kunnen, maar dan wel binnen mensenrechtenkaders en met behoud van het solidariteitsprincipe.

Je kunt altijd een gesprek met hem beginnen over: een goed boek dat je recent gelezen hebt, jongleren, filosofie, vrije software, dominoën of The Big Lebowski.

33

DE SPREKERS SECTION

Plenaire sessie IV

Interactieve sessie I

Thijs Zoontjens (Lens, Executive Search) Thijs Zoontjens is op dit moment consultant bij Lens, Executive Search.

In dit digitale tijdperk is privacy een permanent onderwerp van discussie.

Verdeeldheid over het onderwerp is met name zichtbaar tussen generaties, veroorzaakt door onwetendheid en ontkenning. De exponentiele groei in data maakt het mogelijk risico’s met een grotere nauwkeurigheid en gedetailleerd in kaart te brengen. Moet dit risico worden doorberekend in mijn verzekeringspremie als ik mijn fiets inruil voor de auto bij een volgende carrière stap? Wat voor risico’s nemen we in ogenschouw?

Deze en nog duizenden andere vragen zijn er te stellen met betrekking tot de grenzen van privacy. Antwoorden verschillen per generatie. Hoe gaan we hier mee om?

Interactieve sessie II Erik ten Hove AAG (PGGM) De afgelopen 20 jaar heeft Erik ten Hove veel ervaring opgedaan.

Eerst als zelfstandige, daarna bij het EY en Valori en uiteindelijk in diverse rollen bij PGGM.

DE SPREKERS

Hij werkte tot de zomer van 2018 als senior actuaris bij het Actuariaat van pensioenuitvoerder PGGM.Vanaf 1 september is hij begonnen aan een nieuwe uitdaging bij PGGM. Hij geeft nu leiding aan het Actuariaat.

Friso Cuijpers AAG (PGGM) Friso Cuijpers werkt als actuaris bij PGGM met als specificatie sterfteonderzoek. Ook is hij lid van de werkgroep sterfteonderzoek AG2020. Zijn werkgebied is pensioenfondsen.

Het verzamelen van persoonsgegevens en werken met big data mag alleen voor welbepaalde, uitdrukkelijk omschreven en gerechtvaardigde doeleinden stelt de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG).Wat betekent dit nu voor een organisatie als PGGM die op een verantwoorde manier met (privé-) gegevens van natuurlijke personen wil omgaan? En waar ontstaan in de praktijk de problemen voor de actuaris? De praktijk leert ons dat onder AVG toch nog voldoende ruimte is voor innovatie zo lang we maar een goede balans tussen bescherming van de privacy van betrokkenen en innovatie bieden, waarbij bescherming van de privacy uiteindelijk voorgaat. Aan de hand van praktijkvoorbeelden laten we jullie zien hoe dit werkt bij big data en data science op het Actuariaat bij een innovatieve organisatie als PGGM. Graag nodigen wij jullie uit voor een boeiende en interactieve workshop!

34

Interactieve sessie III Tim Boonen (Universiteit van Amsterdam) Tim Boonen is sinds 2013 universitair docent in actuariaat aan de UvA. Hij onderzoekt onder andere risico-deling, en de toepassingen hiervan voor verzekeringsmarkten. Het principe van verzekeringen is dat de verzekeraar meer risico kan dragen vanwege risico-diversificatie: de verzekeraar is in staat om risico’s van verscheidene polishouders te bundelen. Zonder privacy regels en in een vrije markt zou de verzekeraar beter in staat zijn om de “juiste” premie te vragen per polishouder. Dit leidt dan tot de hoogste winst voor de verzekeraar. Differentiëren in premies is echter niet altijd toegestaan. De zorgpremie is bijvoorbeeld hetzelfde voor iedereen, terwijl de verwachte zorgkosten stijgen in leeftijd. Zouden jongere mensen minder premie moeten betalen, of vinden we solidariteit belangrijk?

Van de andere kant, een verzekeraar heeft de taak om iedereen te verzekeren, ook al maken ze een verwacht verlies op bepaalde polissen. Hoe zou de markt voor zorgverzekeringen eruit zien zonder deze verplichtstelling?

Angela van Heerwaarden AAG (Arcturus) en Melchior Mattens AAG (Arcturus) Melchior Mattens MSc AAG werkt bij Arcturus en studeerde Actuariële wetenschappen aan de UvA. Gespecialiseerd in machine learning en risicomodellen voor schadeverzekeraars. Dr. Angela van Heerwaarden AAG studeerde en promoveerde in de Actuariële wetenschappen aan de UvA. Ze heeft veel ervaring in zowel onderwijs als actuariële consultancy, gespecialiseerd in schade/ inkomensverzekeringen. In 2018 stapte ze na 12 jaar EY over naar Arcturus.

De laatste jaren neemt Fintech een vlucht en dat brengt ook het Actuariaat in een stroomversnelling.

Bij pricing- en risicomanagement voor schadeverzekeraars wordt machine learning al veel toegepast.

De hoeveelheden beschikbare data worden groter en machine learning technieken geven bij uitstek de mogelijkheid om deze op een steeds uitgebreidere manier te analyseren. Maar daar waar de actuaris steeds meer data gaat analyseren én steeds beter wordt in voorspellen, daar komen ook de belangen van steeds meer mensen in het gedrang. Als ik mijn rijgedrag deel met mijn verzekeraar, loop ik kans dat ik juist méér premie ga betalen en anderen minder. Is mijn privacy wel gewaarborgd en wordt solidariteit niet te sterk ondermijnd? En zijn er ook gevallen dat data tóch gebruikt kunnen worden wanneer het mogelijk gevoelig is? Relevante vragen waar we nader op in zullen gaan tijdens het Actuariaatcongres.

35

DE SPREKERS SECTION

Interactieve sessie IV

Interactieve sessie V

Steven Verschuren (Sprenkels en Verschuren) Steven Verschuren (30) is senior adviseur op het gebied van integraal risicomanagement voor organisaties binnen en buiten de financiële sector.

Zijn ervaring is divers van aard. Hij geeft advies over zowel het proces als de inhoud op financiële en niet-financiële domeinen. Opdrachtgevers zijn onder andere (grotere) Nederlandse pensioenfondsen, verzekeraars en publieke omroeporganisaties. Steven heeft een achtergrond in de econometrie, is actuaris AG en heeft onlangs de post-doctorale opleiding over integraal risicomanagement (RMFI) afgerond aan de VU. Met de opkomst van Big Data en de mogelijkheden om data te gebruiken is de focus op privacy sterk vergroot. Verzekeraars en pensioenfondsen bieden producten aan waarbij specifieke persoonsgebonden informatie de kern van het product vormt.

Persoonsgegevens kunnen op diverse manieren door financiële instellingen worden gebruikt in het kader van innovaties: van het bereiken van de gewenste doelgroep, het juist en accuraat vaststellen van verzekeringstechnische risico’s tot het vaststellen van een individuele risicohouding. De grenzen van privacy hebben daarmee ontegenzeggelijk zijn weerslag op de mogelijkheden voor innovaties in de financiële sector.

Interactieve sessie VI

DE SPREKERS SECTION

Jos Schaffers (Verbond van Verzekeraars) Jos Schaffers is senior beleidsadviseur bij het Verbond van Verzekeraars.

Hij adviseert verzekeraars over privacy, advanced analytics en data. Daarbij gaat zijn aandacht met name uit naar de maatschappelijke zorgen die er leven rondom het gebruik van algoritmes e.d. door verzekeraars. In 2016 schreef hij het paper ‘Grip op data’, dat bijvoorbeeld aan de basis stond van de Solidariteitsmonitor.

Verzekeraars liggen onder een vergrootglas waar het gaat om het gebruik van data. Voor de verzekeringsbranche lijken de grenzen van privacy dus altijd net wat eerder in zicht, dan voor sommige andere bedrijfstakken.

Het is belangrijk daar alert op te zijn. Maar voor het Verbond ligt daar natuurlijk ook een uitdaging, om dat speelveld wel zo ruim mogelijk te houden, door uit te leggen wat verzekeren is en hoe verzekeraars met data omgaan.

Of privacy innovatie in de weg zit in de verzekerings- en pensioenwereld? Ja en nee. Ja, omdat er veel onbekendheid is omtrent de betekenis van de privacyregels. Die onzekerheid is niet bevorderlijk voor innovatie. Ook weten we nog niet goed hoe we bepaalde regels toe moeten passen op sommige moderne toepassingen: dat vraagt om studie, om jurisprudentie, om overleg.Tegelijk denk ik niet dat privacyregels echte innovatie in de weg staan, omdat we de afgelopen 20 jaar genoeg innovaties gezien hebben, terwijl we toen in essentie dezelfde privacyregels hadden als nu. Sowieso moet je een bepaalde innovatie niet willen, als die de privacyregels schendt. Die regels zijn heel belangrijk voor ons welbevinden. Denk eens aan de Stasi en hun afluisterpraktijken, mooi in beeld gebracht bijvoorbeeld in de film ‘Das Leben der Anderen’. Niemand wil toch in de situatie belanden, dat alles wat je deelt met je geliefden, door anderen afgeluisterd wordt? Dus als persoonsgegevens gebruikt moeten worden in het kader van een innovatie, doe dat dan zo, dat je de privacy van klanten niet schaadt: doe een goeie Privacy Impact Assesment, gebruik pseudonimisering, wees alert op signalen voor discriminatie, vraag klanten wat zij vinden van bepaalde verwerkingen, zorg voor menselijke tussenkomst. Maar liever nog: vraag je af of je innovatie ook kan zonder die persoonsgegevens. Dat is niet bon ton misschien, maar je ziet dat er maatschappelijk al best veel wrevel is over hoe Facebook te werk gaat.

36

Interactieve sessie VII Jurjen Boog (Deloitte) Het actuariële team van Deloitte Financial Risk Management helpt verzekeraars met vraagstukken op gebieden van pricing, reservering, risico-analysering en monitoring. Hierbij houden we ook rekening met de bedrijfsprocessen en onderdelen van de policy journey die hiermee in verband staan, zoals klantacceptatie en schadebehandeling. Onze ambitie is om modellen en resultaten van de verschillende afdelingen samen te brengen en in te zetten voor verbeterde inzichten voor de verzekeraar.

Jurjen Boog is voornamelijk actief in de verzekeringsmarkt voor schade zorg. Binnen deze lines of business heeft hij ruime ervaring met pricing productontwikkeling, reserving en scenario-analyses. Daarnaast is hij content lead van het non-life insurance team binnen Financial Risk Management verantwoordelijk voor ontwikkeling en implementatie van onze innovatieve proposities.

en en als de

Grenzen verleggen: méér mogelijkheden voor gebruik van persoonsgegevens Het beeld bestaat vaak dat privacywetgeving het gebruik van data onmogelijk maakt. Strenge, maar ook onduidelijke regels en hoge boetes zouden ervoor zorgen dat analyse en toepassing van vooral gevoelige, of ‘bijzondere’ gegevens niet meer kan. Dit beeld klopt niet: de wet is juist bedoeld om gebruik mogelijk te maken, op een eerlijke manier. Daarnaast is het belangrijk om buiten de wetgeving ook rekening te houden met andere zaken: wat vinden media, maatschappij en politiek? En belangrijker nog: hoe staat de persoon over wie de data gaan tegenover het gebruik en de gevolgen hiervan?

Binnen verzekeraars zijn veel voorbeelden te vinden om waarde uit persoonsgegevens te halen. Denk hierbij aan individuele data welke wordt gebruikt bij pricing, acceptatie of behandeling van claims. Heel vaak is het mogelijk om persoonsgegevens te gebruiken, mits aan de juiste voorwaarden voldaan wordt. Dit vraagt vaak wel een investering, bijvoorbeeld in de juiste processen of ondersteunende technologie. Zo kunnen beide kanten van een business case ingevuld worden.

Jurjen Boog en Bart Witteman van Deloitte combineren hun kennis van actuariaat en het gebruik van persoonsgegevens om te vertellen hoe méér mogelijk gemaakt kan worden. Aan de hand van praktische casussen leggen zij uit welke voorwaarden gelden voor het gebruik van persoonsgegevens, en bieden zij een aantal oplossingsrichtingen om gegevens te beschermen tegen misbruik, en het vertrouwen van betrokkenen te vergroten.

37

DE SPREKERS

Door voortdurende technische ontwikkelingen zijn de mogelijkheden voor beschikbaarheid, verwerking en toepassing enorm toegenomen. Dit biedt nieuwe kansen en uitdagingen voor verzekeraars. Door slimme koppelingen van databronnen kan bijvoorbeeld waarde worden toegevoegd, maar hoe garandeer je de privacy en kwaliteit van de data?

Bart Witteman (Deloitte) Als Senior Manager in het privacyteam van Deloitte houdt Bart Witteman zich bezig met strategische vraagstukken op het vlak van het gebruik en de bescherming van persoonsgegevens. Hij helpt organisaties het mogelijk te maken persoonsgegevens te gebruiken binnen ethische en juridische kaders, met name in de financiële sector.

Sinds 2008 werkt Bart Witteman als privacyadviseur, en heeft in zijn beginjaren veel ervaring opgedaan met grote (semi-)publieke projecten die te maken hadden met bijvoorbeeld slimme meters, elektronische chipkaarten en patiëntgegevens. Door zijn opleiding als bio-informaticaingenieur heeft hij een goede kijk op het gebruik van grote hoeveelheden data, en hij heeft zich altijd gericht op het zo veel mogelijk faciliteren van het gebruik hiervan.

De traditionele juridische kijk op het gebruik van persoonsgegevens is in de afgelopen tien jaar sterk aan het veranderen: Bart Witteman ziet meer in een oplossing waarbinnen de juiste maatregelen worden getroffen om betrokkenen voldoende inzicht in en controle op de gevolgen van gebruik van persoonsgegevens te geven. Door dit structureel toe te passen en helder hierover te communiceren, is het mogelijk om vertrouwen te winnen bij klanten.

Studentensessie Rinze Valkenburg (KPMG) Mijn naam is Rinze Valkenburg, ik heb Econometrie aan de RUG gestudeerd en daarna Actuariaat aan de UvA. Ik ben Senior Manager in het Financial Risk Management team van KPMG. In die hoedanigheid werk ik voornamelijk voor verzekeraars in Nederland en daarbuiten. Als actuaris houd ik mij bezig met een varia aan onderwerpen, vooral voor schadeverzekeraars.

Het thema “privacy” is een belangrijke bij het bepalen van een juiste prijs voor verzekeringsproducten. Verzekeraars willen zoveel informatie als mogelijk meenemen in het optimaliseren van hun risico-inschattingen, en kennen daar beperkingen in wet- en regelgeving met betrekking tot privacy.

Daarmee staat het innovatie soms zeker in de weg. De mogelijkheden en beperkingen in dit proces zullen wij in een interactieve sessie met jullie verder uit gaan diepen.

DE SPREKERS

Peter Bosschaart (KPMG) Mijn naam is Peter Bosschaart en ik werk als senior consultant in het actuariële adviesteam van KPMG.Mijn studieachtergrond ligt in de financiële wiskunde, die pas ik nu dagelijks toe in kwantitatieve adviesopdrachten.

Mijn ervaring met ‘de grenzen van privacy’ in de praktijk raakt vooral aan prijsstellings- en reserveringsvraagstukken. Welke gegevens mogen er wel of niet gevraagd worden aan de polishouder? Hoe voorkom je dat moderne prijsstellingstechnieken indirect discrimineren? En weiger je potentiële klanten aan de poort als zij hun gegevens niet willen delen?

Scherpere privacy standaarden beperken innovatie in deze processen uiteraard deels, maar mijns inziens zijn er genoeg mogelijkheden te vinden binnen het huidige kader.

Data driven pricing Tijdens deze casus doorlopen we interactief een vernieuwend prijsstellingsproces voor een traditionele schadeverzekeraar. We zullen samen met jullie overwegen wat de beste technieken zijn om een nieuwe premie af te leiden; maken we gebruik van GLM, of zouden moderne machine learning-technieken beter werken? Wat voor interne – en externe databronnen zouden er gebruikt kunnen worden? En hoe waarborgen we principes zoals solidariteit en privacy? Samen ontdekken we de mogelijkheden en beperkingen voor data driven pricing.

38

Grenzeloze ambitie?

Het begint met Xpertise www.xpertsessies.nl

pggm.nl

Wil jij samen het verschil maken?

PGGM Traineeship Binnen het PGGM traineeship ben jij de regisseur gedurende twee jaar! Je ontdekt wat voor jou de beste plek is binnen PGGM. Tijdens het traineeship werk je aan een reeks opdrachten – een onderzoek of

Wie zijn we?

meedraaien op een afdeling - van elk 6 maanden.

Daarnaast volg je een intensief opleidings- en

PGGM is een van de grootste pensioenuitvoerders en

ontwikkeltraject vanuit onze eigen PGGM Academy. Alles

vermogensbeheerders ter wereld. Wij beheren de pensioenen

draait om jouw persoonlijke en professionele

van verschillende pensioenfondsen, de daarbij aangesloten

ontwikkeling!

werkgevers en hun werknemers met een beheerd pensioenvermogen van zo’n 200 miljard euro voor ruim 2,7

Stages

miljoen deelnemers. Onze missie is mensen helpen bij het

Heb je behoefte om de pensioenwereld of

realiseren van een waardevolle toekomst. Een goed pensioen

vermogensbeheer tijdens je studie beter te leren

is meer dan geld alleen. Werken aan een waardevolle

kennen, ervaring op te doen en jezelf verder te

toekomst is niet denkbaar zonder respect voor mens, milieu

ontwikkelen? Dan kun je ook bij ons terecht voor

en maatschappij. Duurzaamheid zit in ons DNA.

leerzame afstudeer- en meewerkstages waarbij je de dynamische financiële sector van dichtbij leert kennen.

Wat bieden wij?

Startersfunctie

In de voortdurend veranderende pensioenwereld en een

Of ben je op zoek naar een kickstart van je carrière, dan

dynamische financiële sector zoeken wij toptalenten die

ben je bij PGGM op de juiste plek. Wij bieden regelmatig

samen met ons het verschil willen maken. Voor academisch

uitdagende startersfuncties met veel ontwikkel- en

(afgestudeerde) toptalenten bieden we zowel corporate,

doorgroeimogelijkheden op het gebied van onder andere

investment als quant traineeships, leerzame afstudeer- en

vermogensbeheer, beleid, bestuursadvisering, staf,

meewerkstages en uitdagende startersfuncties.

finance & control, risk, actuariaat en ICT.

Wil je contact?

Wij zijn doorlopend op zoek naar ambitieuze en enthousiaste talenten. Dus heb je interesse neem dan gerust contact op met: Tim van der Weert - Campus Recruiter tim.van.der.weert@pggm.nl - 030-2772151

DE VSAE

Het VSAE bestuur v.l.n.r: Reinier Cordemeijer, Donna Mollé, Sanne van Gellekom, Teska Vaessen, Philip Lankhorst

De VSAE biedt deze studenten de mogelijkheid zich zowel intellectueel als sociaal te ontwikkelen, zich te oriënteren op de arbeidsmarkt en door middel van participatie in extra curriculaire activiteiten zich te onderscheiden. Wij bieden een breed scala aan activiteiten en evenementen, variërend van kleine sociale bezigheden tot de Econometric Game, een meerdaags evenement waarbij de beste 30 universiteiten ter wereld een maatschappelijk vraagstuk kwantitatief oplossen, en het Actuariaatcongres. Dit samen met de mogelijkheid deel te nemen in onze Learning Academy, de toegang tot onze vacaturewebsite Careers4Quants en veel meer, maakt dat wij unieke waarde toe kunnen voegen aan niet enkel onze leden, maar ook bijvoorbeeld u als actuaris door middel van dit congres.

Namens de commissie achter dit congres, het bestuur van de VSAE en de rest van de vereniging wensen wij u een inspirerende dag toe!

Roetersstraat 11, Kamer E1.32 1018 WB Amsterdam T: 020 - 525 4134 F: 020 - 525 4396 E: info@vsae.nl W: www.vsae.nl

41

DE VSAE

De VSAE,Vereniging voor Studenten Actuariaat, Econometrie & Operationele Research, is sinds 1963 de studievereniging voor studenten kwantitatieve economie aan de Universiteit van Amsterdam.

DE COMMISSIE

DE COMMISSIE

De Actuariaatcongrescommissie 2019: v. l.n. r.: Eli van Baar, Leonieke Bardelmeijer, Godelieve ten Have, Boaz Brunsting, Teska Vaessen, SalomĂŠ van Stuivenberg, Floris de Widt.

Eli van Baar (20) Voorzitter Eli is derdejaarsstudent aan de opleiding Econometrie. Als voorzitter is zijn taak om de commissie te overzien, te sturen en te helpen waar dat nodig is. Naast deze functie, bekleedt Eli vanaf februari 2019 de positie van penningmeester binnen het VSAE bestuur. Met deze ervaring wil hij feilloos kunnen boekhouden.

42

Teska Vaessen (21) Coördinator Teska zit momenteel in de laatste fase van haar bachelor Econometrie. Teska was afgelopen jaar de Interne Zaken & Marketing van de VSAE en was hiermee de schakel tussen het bestuur en de commissie. Na haar bestuursjaar heeft Teska zich nog volop ingezet om dit congres een groot succes te laten worden.

Boaz Brunsting (22) Acquisitie

Salomé van Stuivenberg (20) Acquisitie Salomé zit in haar derde jaar van de bachelor Econometrie & Operationele Research aan de Universiteit van Amsterdam.

Samen met Boaz is zij verantwoordelijk voor de acquisitie van het Actuariaatcongres 2019. Salomé hoopt samen met haar commissie een succesvol congres neer te zetten en zo ervaring op te doen met het organiseren van evenementen.

43

DE COMMISSIE

Boaz zit nu het tweede jaar van zijn bachelor Econometrie.

Samen met Salomé is hij verantwoordelijk voor de acquisitie van het congres dit jaar. Hiernaast is hij nog actief als bestuurslid bij de beleggingsvereniging Mutual Fund. Met deze commissie hoopt hij vooral zijn organisatorische vaardigheden te ontwikkelen.

Floris de Widt (22) Sprekers Floris zit in zijn derde jaar van de bachelor Econometrie & Operationele Research aan de Universiteit van Amsterdam. Hij is verantwoordelijk voor de sprekers van het Actuariaatcongres 2019. Floris zal komend jaar in het bestuur van de VSAE in gaan en hierin verantwordelijk zijn voor de acquisitie.

Godelieve ten Have (21) Locatie & Magazine

DE COMMISSIE

Godelieve is derdejaars bachelorstudent Econometrie. Dit is de vijfde commissie binnen de VSAE waar Godelieve in zit. Binnen de actuariaatcongrescommissie is zij verantwoordelijk voor de prachtige locatie en verzorgt zij samen met Leonieke het magazine. Komend jaar zal Godelieve binnen het bestuur van de VSAE de rol van voorzitter op zich nemen.

Leonieke Bardelmeijer (22) Website & Magazine Leonieke is ook derdejaars bachelorstudent Econometrie.

Binnen de commissie is zij verantwoordelijk voor de website en samen met Godelieve voor het magazine. Leonieke wil met deze commissie ervaring op doen bij het organiseren van een belangrijk evenement.

44

S T R AT E G I E S SHAPED AROUND PEOPLE’S AMBITIONS Uitdagend, betekenisvol werk met wereldwijd perspectief.

BEN JIJ KLA AR OM MERCER TE KOMEN VERSTERKEN ?

Ga naar www.mercer.nl/mercer-careers.html voor alle carrière mogelijkheden passend bij jouw ambitie.

Het Koninklijk Instituut voor de Tropen

DE LOCATIE

Het Koninklijk Instituut voor de Tropen (KIT) is een Nederlands multidisciplinair kennisinstituut voor internationale, economische en interculturele samenwerking, waarbij de ontwikkeling van praktisch toepasbare kennis vooropstaat. Er wordt samengewerkt met overheden, het internationale bedrijfsleven en multilaterale organisaties zoals de VN, de EU en de Wereldbank.

Het KIT is in 1910 als ‘Koloniaal Instituut’, destijds geheel gericht op de Nederlandse overzeese bezittingen, opgericht door particulieren, overheden en bedrijven. Op zijn beurt was het Koloniaal Instituut een voortzetting van het Koloniaal Museum in Haarlem dat al in 1864 werd geopend. Het Koninklijk Instituut voor de Tropen is gebouwd op het terrein van de voormalige Oosterbegraafplaats naar het ontwerp van de architect J.J. van Nieukerken(1854-1913) en in 1926 voltooid door M.A. van Nieukerken. In 2003 werd het aangewezen als rijksmonument.

Het KIT is actief in meer dan zestig landen, waarbij het accent ligt op kennisoverdracht, capaciteitsopbouw en het stimuleren van samenwerking. Onderdeel hiervan is de cursus tropengeneeskunde of de Zaken Cultuur training. In Nederland werkt het KIT aan bewustwording over duurzame ontwikkeling, armoedebestrijding en diversiteit. Het KIT vervult daarbij een forum-, ontmoetings- en traininingsfunctie en laat mensen, onder andere door middel van het Tropenmuseum en voorheen het Tropentheater, kennismaken met culturen uit de gehele wereld.

Bezoekadres: Mauritskade 63, 1092 AD Amsterdam Openbaar veroer: Vanaf Amsterdam Centraal Station kunt u met tram 14 naar het Alexanderplein.Vanaf daar is het nog twee minuten lopen en ziet u het Koninklijk Instituut voor de Tropen gelijk recht voor u.

46

Werken bij Willis Towers Watson Werk is meer dan een plek waar je elke dag naartoe gaat. Het moet een plaats van ontdekking, creativiteit, professionele groei en interpersoonlijke relaties zijn. Dat is wat werken bij Willis Towers Watson zo speciaal maakt. Dagelijks zien wij dat onze mensen geïnspireerd en gemotiveerd zijn. Door samen te werken bereiken we fantastische resultaten en door onze talenten, vaardigheden, kennis, ervaring en passie te bundelen, zijn we wie we zijn.

De organisatie Willis Towers Watson is een geïntegreerd advies-, bemiddelings- en oplossingenbedrijf dat is georganiseerd rond vier bedrijfssegmenten die zijn ontworpen om te voldoen aan de risico’s en behoeften van onze klanten. We ontwerpen en leveren oplossingen die risico beheren, arbeidsvoorwaarden optimaliseren, talent laten groeien en kapitaal effectief inzetten om organisaties en medewerkers te beschermen en te versterken. Ons unieke perspectief stelt ons in staat om verbindingen te zien tussen talent, middelen en visie – de dynamische formule die de bedrijfsprestaties van onze klanten verbetert.

Starters en ervaren professionals Wij zoeken niet alleen naar ervaren professionals, maar vinden het juist belangrijk jonge mensen een kans te geven en hen te begeleiden in hun ontwikkeling. Dus ook stagiairs, werkstudenten en starters zijn van harte welkom bij Willis Towers Watson.

Training en ontwikkeling Investeren in onze mensen, dat is onze prioriteit. Want zonder deze investering kan onze organisatie niet goed blijven presteren.

Wij stimuleren de persoonlijke en professionele ontwikkeling van mensen, moedigen alle medewerkers aan hun kennis te vergroten en geven opbouwende feedback. Daarmee bewijzen we onze klanten, onze organisatie én onze mensen een dienst.

Diversiteit Wij streven naar diversiteit in de ontwikkeling van ons personeelsbestand. Ons doel is een werkplek te creëren die de meest getalenteerde mensen aantrekt en laat excelleren. willistowerswatson.com/careers

willistowerswatson.com