Is uw data gereed voor het nieuwe pensioenstelsel?

Sluimerende fouten in de pensioenadministratie

Alsof de overgang door zijn omvang niet al complex genoeg is, lopen fondsen – vaak zonder het te weten – ook aanzienlijke risico’s. ‘In de loop der jaren kunnen er ongemerkt fouten in de administratie zijn geslopen’, zegt Kortenhorst. ‘Sommige handmatige correcties zijn bijvoorbeeld niet honderd procent correct doorgevoerd, veranderingen in de levenssituatie van de pensioendeelnemer kwamen niet helemaal juist door of overgangsregelingen en indexeringen blijken niet voor iedere deelnemer goed verwerkt.’

‘Fouten komen niet of vaak pas laat aan het licht, bijvoorbeeld als deelnemers met pensioen gaan en de pensioengegevens (veelal handmatig) nog eens op juistheid worden gecontroleerd. Krijgen zij hierdoor bijvoorbeeld te weinig pensioen, dan is dat nu nog te herstellen uit de collectieve pensioenpot. Maar onder de nieuwe Wet toekomst pensioenen kan dat niet meer, omdat iedere deelnemer een eigen kapitaal opbouwt. Bij het “invaren” - het collectief omzetten van alle pensioenaanspraken naar pensioenvermogens in het nieuwe pensioenstelsel - ontvangt de deelnemer zijn of haar aandeel uit de collectieve pensioenpot. Eenmaal verdeeld is er geen weg terug’, waarschuwt Kortenhorst.

Kwaliteit van pensioendata soms onvoldoende geborgd

Volgens de Wet toekomst pensioenen moet een pensioenuitvoerder kunnen aantonen dat de datakwaliteit voor, tijdens en na de transitie geborgd is. Kortenhorst ziet dat sommige pensioenfondsen en -uitvoerders serieus en proactief met het valideren van data bezig zijn. Maar bij andere mist hij een gevoel van urgentie.

‘Bij sommige fondsen wordt er soms makkelijk gedacht dat de kwaliteit van de pensioendata afdoende is geborgd. Ze verstrekken immers jaarlijks een pensioenoverzicht (UPO) aan de deelnemers, die dit overzicht op fouten kunnen controleren. De Nederlandsche Bank (DNB) houdt toezicht en elk jaar komt de accountant langs. Maar de scope van die accountantscontroles en het toezicht van DNB zijn gericht op het waarborgen van betrouwbaarheid van de administratie van het fonds als geheel. Ze zijn niet bedoeld en dus ingericht op het beoordelen van de gegevens van iedere individuele deelnemer. Met als gevolg dat in de praktijk elke pensioenadministratie fouten bevat die pas aan het licht komen op de pensioendatum.’

Kans op veel gedupeerde pensioendeelnemers

Die constatering is precies het probleem bij de overgang naar het nieuwe stelsel. Want ook al klopt slechts één procent van de data niet, na de transitie kunnen pensioenfondsen geconfronteerd worden met honderden, zo niet duizenden pensioendeelnemers die mogelijk gedupeerd raken. 

Bij de behandeling van de nieuwe pensioenwet in de Tweede Kamer was dit begin november 2022 één van de grote zorgen in het debat. Gaat het mis bij de overgang naar het nieuwe stelsel, dan kunnen pensioenfondsen en uitvoerders mogelijk met claims worden geconfronteerd. Bovendien ondermijnt een haperende transitie het vertrouwen van burgers. Door de datakwaliteit op voorhand in kaart te brengen en fouten te herstellen, voorkomen pensioenfondsen en -uitvoerders toekomstige problemen en zorgen zij ervoor dat deelnemers krijgen waar ze recht op hebben: een goed en vooral kloppend pensioen.

Controle van datakwaliteit in diverse stappen

Om daaraan bij te dragen, heeft PwC een methodiek ontwikkeld waarmee de datakwaliteit in diverse stappen gecontroleerd en gevalideerd wordt. ‘Het lastigste is te bepalen of de opgebouwde pensioenaanspraak valide is’, licht PwC-expert Michael Zuur toe. ‘Hiervoor kunnen we aantal controlemechanismen inzetten, variërend van deelwaarnemingen op specifieke groepen tot statistische steekproeven en integrale controles. Of een combinatie hiervan.’

Onderbouwde inschatting van fouten in pensioendata

Voor fondsen of pensioenuitvoeringsorganisaties die maximale zekerheid (binnen de tijdsmogelijkheden) zoeken, gebruikt PwC een statistisch onderbouwde methode op basis van ‘reversed engineering’ en steekproeven.

‘Bij reversed engineering worden de mutaties in de pensioenaanspraken geautomatiseerd verklaard op basis van rekenregels. Voor de niet-verklaarde mutaties worden vervolgens slimme steekproeven ingezet’, aldus Zuur. 

‘Pensioenuitvoerders en fondsbestuurders krijgen hiermee een statistisch onderbouwde inschatting van het foutenpercentage in hun pensioendata. Op basis hiervan kunnen zij beslissen in hoeverre dit acceptabel is, of dat er langer en dieper naar fouten moet worden gezocht. Door vervolgens steeds te meten en hierop te acteren, zie je dat de kwaliteit van de data verbeterd. Daarmee is de methodiek ook een managementtool op basis waarvan gestuurd kan worden.’

Kader datakwaliteit - Wet toekomst pensioenen

De methodiek van PwC sluit tevens aan bij het ‘Kader datakwaliteit – Wet toekomst pensioenen’, dat de Pensioenfederatie vorige maand publiceerde. Met dit kader kunnen pensioenuitvoerders in zes stappen de kwaliteit van hun pensioendata verbeteren. DNB is betrokken geweest bij het opstellen van deze richtlijnen.

‘De methodiek van PwC implementeert de stappen van de Pensioenfederatie, maar kan ook verder gaan. We kunnen over de hele administratie een statistisch onderbouwde uitspraak doen, niet alleen over specifieke deelwaarnemingen’, zegt Lilian van Duijnhoven, pensioenspecialist bij PwC. ‘Daarbij werken we met diverse teams, die alle benodigde disciplines herbergen: data-analyse, risicomanagement, maar ook pensioen- en auditkennis.’

Dat laatste is zeker een plus, aldus Martijn van Zomeren, bij PwC werkzaam op het gebied van ‘regulatory transformation’. ‘Voordat een pensioenfonds een transitieplan kan inleveren moet een externe accountant namelijk eerst een audit uitvoeren op de activiteiten die de pensioenuitvoerder heeft gedaan om de datakwaliteit te valideren. Met onze methodiek zijn pensioenuitvoerders en pensioenfondsen daar meteen klaar voor.’