Au cœur de la planification et du suivi de la stratégie de l’entreprise, la construction budgétaire est aussi une période critique qui implique les différents départements de la Direction Financière, de la Direction Technique, ou encore de la Direction des Investissements. Dans le secteur de l’Assurance, les évolutions réglementaires (délais de clôture), financières (complexité des produits financiers, évolution du mix produit en assurance vie, niveau des taux d’intérêt) et technologiques (volumétrie, multiplicité des bases de données sources) rendent l’exercice particulièrement complexe. La sécurisation des données est, dans ce contexte, primordiale pour assurer une construction budgétaire efficiente et cohérente. Avec deux bénéfices à la clé : un suivi du résultat pertinent en cours d’année et des gains de temps en période de clôture dans l’analyse des écarts avec les données réelles.
Les consultants de SeaBird ont tiré de leurs expériences en mission des conseils pratiques pour sécuriser les données de la construction budgétaire en Assurance, en optimiser les processus et l’organisation.
1. Répondre aux enjeux organisationnels de la construction budgétaire
Quel est le problème ?
Chez la plupart des acteurs du monde de l’Assurance, la phase budgétaire se situe généralement sur une période allant de juin à septembre. Cette période est aussi marquée par l’élaboration des résultats semestriels (clôture comptable, reportings internes et réglementaires) qui mobilise l’ensemble des départements de la Direction Financière.
De plus, la construction budgétaire Assurance est fortement marquée par l’interdépendance entre les travaux menés par les différents départements. Par exemple, il arrive fréquemment que le Contrôle de Gestion soit dans l’attente des hypothèses de la Direction Commerciale pour pouvoir calculer les niveaux de frais à prendre en compte, ce qui aura un impact sur le calcul des hypothèses techniques retenues par l’Actuariat, ces dernières ayant également des conséquences sur les travaux ultérieurs du Contrôle de Gestion.
Quelle solution mettre en place ?
Etape 1. Adapter les phases budgétaires en fonction des charges de travail en production pour limiter les goulets d’étranglement
Il s’agit de s’assurer de l’existence d’un planning des tâches par département avec les différentes deadlines de production des hypothèses finales (par ex. le taux de rendement des actifs, ou la politique de distribution de PB, pour calculer les projections de résultat financier).
Etape 2. Adapter le séquencement budgétaire selon les échéances de livraison des hypothèses et les interdépendances entre départements
Il s’agit cette fois de consolider le tout dans un planning global qui permet de rationaliser les travaux réalisés et d’intégrer efficacement le planning de construction budgétaire. Cette construction d’un planning consolidé permet également d’assurer l’implication optimale de chaque partie prenante et de fluidifier les échanges avec les départements, dont les enjeux ont aussi été pris en compte.
Etape 3. Constituer une équipe transverse et indépendante pour le pilotage du planning global
Dédiée à la construction budgétaire, cette équipe veille à renforcer la coordination et les échanges des différents acteurs et assure le contrôle et la cohérence des données prises en compte. Idéalement, cette équipe transverse sera rattachée à la Direction générale ou à la Direction de la stratégie pour pouvoir challenger efficacement les données et les travaux des départements impliqués dans la construction budgétaire.
2. Challenger les méthodes d’estimation et de contrôle des données budgétaires
Quel est le problème ?
La phase initiale d’estimation est critique dans la sécurisation des données du budget. Un biais dans l’information prise en compte peut fausser le compte de résultat budgétaire final. Par exemple, une décorrélation des hypothèses commerciales (mix produit, collecte, part €/UC…) et des hypothèses de frais créera une incohérence dans les projections budgétaires, et des écarts seront à prévoir avec les données réelles.
Il est également indispensable de s’assurer de la mise à jour de ces hypothèses, de challenger les méthodes d’estimation et de contrôler leur prise en compte dans les travaux de construction budgétaire.
En ce sens, le recours à l’automatisation du traitement des hypothèses et des méthodes d’estimation définies sera particulièrement efficace pour sécuriser les données et gagner du temps de production.
Quelle solution mettre en place ?
Etape 1. Identifier les corrélations directes et indirectes entre les différentes hypothèses budgétaires : commerciales (niveau et croissance de la collecte, mix produits, part € vs part UC…), techniques (sinistralité, provisions techniques…), et autres (marchés, frais, financier…).
Etape 2. Répertorier de manière exhaustive les hypothèses et méthodes d’estimation et s’assurer de leur mise à jour et de leur bonne prise en compte dans la dernière version de modèle budgétaire.
Certaines méthodes appliquées historiquement s’avèrent parfois mal adaptées à l’évolution de la stratégie ou de l’environnement assurantiel auquel est confronté l’Assureur. Il est ainsi parfois nécessaire de changer les méthodes pour améliorer les hypothèses, ou pour tester différents scénarios.
Dans ce cas, il est utile d’élaborer un « book de process budgétaire » qui documente l’ensemble des hypothèses retenues et surtout les modifications de variables avec des versions proforma, de manière à éviter, lors de l’exercice suivant, de passer un temps considérable à questionner des décisions déjà prises. Ce travail, facteur de stabilité et de cohérence, est le gage d’une bonne qualité des données. Il permet aussi de gagner du temps lors d’un nouveau process budgétaire ou d’une passation d’un des acteurs concernés.
Etape 3. Sensibiliser les acteurs en début de process sur l’importance de la maîtrise des hypothèses budgétaires et de leur impact sur les autres départements.
Etape 4. Utiliser un outil de planification qui permet de verrouiller les hypothèses et données utilisées, et de les retrouver rapidement pour fluidifier la restitution de l’information (des plus simples types Oracle Hyperion Planning ou SAP BPC, aux plus évolués type Anaplan, IBM Planning Analytics, SAP Cloud analytics, Oracle PBCS avec des fonctionnalités cloud). Un modèle reposant sur la mise à jour de templates Excel, malgré sa flexibilité, est source de risques liés au versionning et à la multiplicité de fichiers liés.
La multiplicité des acteurs renforce ce risque. Des dispositifs de travail collaboratif facilitent les remontées d’alertes et permettent d’historiser le versionning des documents de travail de manière automatique.
3. Sécuriser la consolidation des données budgétaires
Quel est le problème ?
Dernière étape à aborder pour sécuriser les données de la construction budgétaire : leur consolidation.
Il est en effet fréquent, une fois une erreur détectée dans la consolidation des données, que les acteurs en charge doivent remonter l’ensemble du processus de consolidation afin d’identifier la cause de l’erreur et la correction à apporter. La capacité des équipes à mettre en évidence et corriger les erreurs sans perte de temps est donc un facteur clé de succès dans le process de construction budgétaire.
Quelle solution mettre en œuvre ?
Digitalisation et automatisation offrent des réponses efficaces à ces enjeux. Des outils de Data science, qui permettent d’exploiter les données pour en tirer des informations à forte valeur ajoutée, peuvent être utilement mis en place pour optimiser la qualité et le traitement des données à chaque étape :
• Collecte : recherche et collecte des données structurées et non structurées dans différentes sources
• Préparation : nettoyage des données, standardisation du format
• Exploration : exploration des liens entre les variables
• Modélisation : création de modèles reliant les variables
• Communication : création de reportings, calculs d’indicateurs, visualisation des données
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En conclusion, l’optimisation du process budgétaire permet la diminution du temps passé sur la récupération des données et le contrôle, au profit de tâches à plus haute valeur ajoutée : construction d’hypothèses pertinentes et analyse vs réel.
Pour aller plus loin, avec les nouvelles technologies, le reforecast du budget, trimestriel la plupart du temps, pourrait être mis à jour en quasi-temps réel, pour un pilotage au plus fin de l’atterrissage. Les technologies liées à l’IA pourraient proposer des hypothèses de manière prédictive, en fonction des méthodes utilisées par le passé et le comportement historique des données utilisées (saisonnalité, comportement de rachat des assurés, etc…).
