Bagaimana AI Mempermudah Pelaporan Keuangan Perusahaan Asuransi dan Close

Proses Close di Asuransi

Close keuangan perusahaan asuransi lebih kompleks daripada proses close di sebagian besar industri lain. Selain akuntansi keuangan standar, perusahaan asuransi harus memelihara catatan akuntansi statuter, menghitung cadangan teknis, merekonsiliasi transaksi reasuransi, dan menghasilkan pengajuan regulasi bersama dengan laporan keuangan GAAP mereka. Close bulanan dan triwulanan melibatkan menarik data dari puluhan sistem, melakukan ratusan rekonsiliasi, dan menghasilkan laporan untuk manajemen, regulator, dan investor.

Bagi banyak tim keuangan asuransi, close adalah sprint yang menghabiskan dua minggu pertama setiap bulan. Tekanan untuk close dengan cepat sambil mempertahankan akurasi menciptakan stres, lembur, dan risiko kesalahan yang harus dikoreksi pada periode berikutnya.

Perakitan dan Validasi Data

Langkah pertama dalam close adalah merakit data dari semua sistem yang berkontribusi. Data premi dari sistem administrasi polis. Data klaim dari sistem klaim. Data investasi dari sistem akuntansi investasi. Data reasuransi dari sistem administrasi reasuransi. Data buku besar umum dari sistem ERP. AI mengotomatisasi perakitan data ini, menarik dari setiap sistem, memvalidasi kelengkapan dan akurasi data, dan memuatnya ke dalam workbook close.

Validasi sangat penting karena masalah kualitas data yang ditemukan terlambat dalam proses close menyebabkan penundaan dan pengerjaan ulang. AI menangkap masalah ini lebih awal dengan membandingkan data periode saat ini terhadap rentang yang diharapkan berdasarkan pola historis dan aktivitas bisnis yang diketahui.

Perhitungan Cadangan

Cadangan kerugian adalah liabilitas terbesar pada sebagian besar neraca perusahaan asuransi, dan perhitungan cadangan adalah bagian signifikan dari proses close. AI membantu tim aktuaria dengan menyediakan data perkembangan kerugian yang diperbarui, menjalankan model cadangan awal, dan menandai klaim atau segmen di mana penyesuaian cadangan mungkin diperlukan. Dukungan aktuaria ini mempercepat proses penetapan cadangan yang sering berada pada jalur kritis dari jadwal close.

Otomatisasi Rekonsiliasi

Close melibatkan ratusan rekonsiliasi: subledger ke buku besar umum, laporan bank ke akun kas, recoverable reasuransi ke detail pendukung, saldo investasi ke laporan kustodian, dan banyak lagi. AI mengotomatisasi rekonsiliasi ini dengan mencocokkan transaksi, mengidentifikasi perbedaan, dan mengklasifikasikan ketidaksesuaian menurut jenis dan severitas.

Item rekonsiliasi yang cocok dalam toleransi dibersihkan secara otomatis. Item yang tidak cocok dirutekan ke anggota tim yang sesuai dengan detail pendukung yang diperlukan untuk menyelidiki. Otomatisasi ini mengurangi waktu rekonsiliasi secara dramatis sambil meningkatkan deteksi ketidaksesuaian yang sebenarnya.

Pelaporan Multi-Basis

Perusahaan asuransi harus menghasilkan laporan keuangan di bawah beberapa basis akuntansi: GAAP untuk investor dan manajemen, statuter untuk regulator, dan kadang-kadang IFRS untuk operasi internasional. AI mengelola perbedaan antara basis akuntansi ini dengan mempertahankan perlakuan yang sesuai untuk setiap transaksi di bawah setiap basis dan menghasilkan laporan keuangan yang diperlukan untuk setiap kerangka kerja.

Pelaporan Manajemen

Di luar laporan keuangan regulasi, manajemen memerlukan laporan operasional yang menunjukkan kinerja bisnis menurut lini, wilayah, saluran distribusi, dan dimensi lainnya. AI menghasilkan laporan manajemen ini sebagai bagian dari proses close, memberi pimpinan intelijen bisnis yang tepat waktu dan akurat yang mendukung pengambilan keputusan.

Kompresi Jadwal Close

AI mengompres jadwal close dengan mengotomatisasi tugas berurutan yang secara tradisional mendominasi kalender close. Alih-alih perakitan data memakan waktu tiga hari, rekonsiliasi memakan waktu empat hari, dan pelaporan memakan waktu tiga hari, masing-masing dari langkah-langkah ini dikurangi menjadi jam ketika AI menangani pekerjaan rutin. Proses close yang dulu memerlukan 10 hari kerja dapat dikompres menjadi empat atau lima dengan otomatisasi AI.

Kompresi jadwal ini menguntungkan seluruh organisasi. Manajemen mendapatkan hasil keuangan lebih cepat. Pengajuan regulasi tidak terburu-buru. Dan tim keuangan memiliki lebih banyak waktu untuk analisis dan lebih sedikit waktu yang dihabiskan untuk pemrosesan data.

Untuk informasi lebih lanjut tentang bagaimana AI meningkatkan operasi keuangan asuransi, kunjungi solusi asuransi FirmAdapt.