Hírek

What is the first year of the 21st century? 2000 or 2001? I think it is 2020. In the last 20 years we have done everything the same way as we did in the 20th century, the Y2K was ”just” a blown up IT programming glitch, the financial crisis was “just” a financial gamble of Wall Street. None of these has impacted the manufacturing process management especially in nuclear medicine, where the market players from manufacturers to regulators did not push for any major change while the pharma industry entered the 21st century.

Business contingency planning in the past was a must do document that was written to satisfy ISO or other internal procedures, which was written but never really tried. Digital transformation plans were also very similar, especially in nuclear medicine, everybody had a vision, but most of the time it was considered an expensive nice-to-have toy, which does not really help the everyday life of the production teams.

But these days we have to reconsider a lot of things around us in life and business.

 You can either act and react as the Wall Street traders and Corporate America, minimize the impact and make all the cuts solely focusing on the short term financials and your next quarterly earnings report. Or rethink how you would like your company to change and work in the future to avoid as much as we can the impact of a similar economical stress.

This is the point where I could quote from smart and famous people, that:

“The current COVID-19 virus pandemic is not a war, it is a lesson for the future”. Or “The way you act today (during this pandemic) will define your company’s structure and perception”. Or even an ancient Chinese phrase “The past is your lesson; the present is your gift and the future is your opportunity”.

BUT I won’t. I would rather use Martin Luther King Jr’s way of thinking and say:

I have a dream, that digital transformation in nuclear medicine will be seen as a pivotal driving force for productivity, planning, collaboration, research and business continuity.

Imagine that you have a detailed view and up to date weekly report on how much a dose costs you. Imagine that you know all your inventory levels to calculate when and how much inventory you need to order. Imagine that you can complete a production with real-time data and continuous collaboration even from a remote location without the need of personal interaction. Imagine having to participate on a global clinical trial or research, where you can share detailed information instantly without doing a double data entry. Imagine that all data and dashboards are instantly available for the management to handle unforeseen business situations.

You can say we have worked with paper batch reports for 10, 20 30 years and it was working.

You are right but think back to the days when contactless card payments were introduced vs. cash or traditional credit card payments, it was seen as a nice widget. Nobody looks at that from the same perspective today during this pandemic. Or when Microsoft introduced Teams as a collaboration platform, to compete with Slack and eventually replace Skype for Business, even I said: “Not too bad, but there are areas to improve”. I completely changed my mind when I saw my primary schooled kids go from the way I was learning 30 years ago into a fully digital teaching attending Teams video meetings, writing assignment and test fully online even on an iPad.

Sometime dreams are made reality by a pandemic, but most of the time to reach a dream will require a catalyst, just like Martin Luther King Jr. was.

This dream can be reality NOW. Although it will require investment beyond the financial resources. Work and dedication from your whole team to think differently, question a lot of things that has been done the way it is. And especially change your mindset not just looking at  digital transformation as a must do which was forced by a regulatory agency or from a bureaucratic decision.

See the opportunity for You, your colleagues, your management and the industry.

In the past years at ArgonSoft we have been working on this solution. We did not take any chances by partnering with a well-respected academic site in Hungary. Researched all the different regulatory requirements from around the World, examined all the different nuclear medicine processes from research thru validation to production. We collected a lot of feedback from current and future digital nuclear medicine users, used the latest web technologies, hired award winning UX/UI designers and brought our best IT experts to create ASISTO a new digital nuclear medicine software platform to support the complete facility. The power of flexible manufacturing support, simplicity, transparency and full production control can help you to reach this digitization dream.

Be a catalyst and join this “movement”!

During a week of production at a regular radiopharmacy batch report needs 1000 signatures and a Qualified Person has to check even more data. This can be reduced to 2 electronic signatures and a quick overview per batch.

See more details and data on our upcoming Webinars.

Krisztián Beck, ArgonSoft

More information: www.asis.to

Digitális transzformáció

A hatalmas adatmennyiség és a prediktív analitika egyre több és több területet hódít meg. A transzformatív technológiák használatával új piaci szereplők is gyorsan tudnak meghódítani piacokat. A digitalis transzformáció nyújtotta lehetőségek révén akár ők, akár a piacon régóta jelenlevő kisebb méretű vállalatok is képesek felforgatni a jelenlegi vállalati értékláncokat, felrúghatják a stabilnak hitt piaci pozíciókat, kiélezettebbé téve ezzel a versenyhelyzetet.

A vállalatvezetők, felsővezetők számára adott a lehetőség, hogy a javukra fordítsák e változásokat. Egy agilis gondolkodású vezető érti a felforgató innováció természetét, időben felismeri a jelenlegi értékláncát átíró új versenytársakat, és megragadja a technológiában rejlő lehetőségeket.

 

Magyarországi biztosítási piac

Vajon a biztosítási piac szereplői hogyan tudnak üzleti előnyt szerezni a digitalis világ adta lehetőségekből? Mi a veszélye annak, ha lemaradnak a versenytársaktól, mert ezeket a lehetőségeket nem aknázzák ki?

Mielőtt erre a kérdésre választ adhatnánk, az egyik első és legfontosabb teendő a piaci helyzet pontos  feltérképezése -azon belül is a versenytársak aktivitásainak és azok jövőbeni terveinek a lehető legrészletesebb megismerése.

 

Ön, a biztosítási piac szereplőjeként, döntéshozójaként...

• Tudja-e, hogy pontosan milyen adatokkal dolgoznak a versenytársai?
• Vannak pontos információi arról, hogy közvetlen versenytársai milyen inputokat használnak fel a díjszámításukhoz illetve tartalékképzésükhöz?
• Vajon milyen vezetői döntési problémákkal kell szembenéznie a biztosítási piac vezető vállalkozásainak, milyen információkat és adatokat használnak fel a legfontosabb döntéselőkészítő elemzéseihez?

 

Mindannyian tudjuk: az információ hatalom. Az információhiány pedig előbb vagy utóbb piaci hátrányhoz vezet. A kérdés, hogy hogyan profitálhat az Ön cége az eddig talán ismeretlen piaci információkból? Milyen üzleti előnyökhöz juthat a szükséges biztosítási piac adatainak digitális használatával és feldolgozásával? Hogyan tudná hatékonyabbá tenni díjszámítását és tartalékképzését? Hogyan akadályozhatja meg, hogy a versenytársai hamarabb jussanak hozzá a kulcsfontosságú piaci adatokhoz?

 

KKTA Adatelemző alkalmazás

Ezekre a kérdésekre kínál vállalatunk egy olyan könnyen kezelhető, innovatív megoldást, mely segítséget nyújt a biztosítóknak az alábbi területeken:

 

• Az MNB által publikált webszolgáltatásokon keresztül történő automatizált adatlekérdezés
• Komplex elemzési lehetőségek üzleti célok támogatására: árazás, tartalékkpézés, viszontbiztosítás, piackutatás
• Biztosítási piaci statisztikai adatok interaktív, grafikus megjelenítése
• Piacon egyedülálló, KKTA specifikus megoldás

 

Milyen addatartalom kérhető le a KKTA-ból?

Lekérhető adatok:

• Díjkalkulációs adatok
• Tartalékos adatok
• Kódtárak
• KKTA utolsó frissítése, elérhetősége

 

Adattartalom:

• Negyedéves vagy Éves bontású adatok
• Díj adatok minden időszak végén az összes olyan szerződést tartalmazzák, ami
  • ÉK státuszú
  • Megszűnt státuszú (csak abban az időszakban érhetők el, amelyik időszakban a Megszűnt státuszukat felvették)
• Tartalék adatok minden időszak végén az összes olyan részkárt tartalmazzák, ami
  • Az adott időszak végéig bekövetkezett és bejelentésre került.
  • Ha egy részkár valamely időszakban megjelent, akkor onnantól minden következő időszakban benne lesz.
• A mérőszámok aggregálása különböző időszakok között többnyire nem ad üzletileg értelmes eredményt.
  • Vagy konkrét időszakot érdemes kiválasztani elemzésre
  • Vagy a mérőszám trendjét érdemes követni

 

Elemzési szempontok:

• A versenyjogi és adatvédelmi szempontok alapján aggregált csoportokba szervezett értékek érhetők el, egyes járműtípusokra bizonyos szempontok nem érhetők el.
• Díj adatok (szerződés alapúak)
  • Időszak utolsó napján hatályos értékek
    • Szerződés státusza
    • Biztosítási évforduló
    • Jármű típusa
    • Szerződő, üzembentartó kora
    • Szerződő, üzembentartó telephelyének helye
    • BM besorolás
    • Flotta besorolás
  • Tartalék adatok (részkár alapúak)
    • Károkozó szerződésének a kár bekövetkezésének napján hatályos értékek
      • Biztosítási évforduló
      • Járműtípus
      • Szerződő, üzembentartó kora
      • Szerződő, üzembentartó telephelyének helye
      • BM besorolás
      • Flotta besorolás
    • Az időszak részletezettségével azonos időszakra csoportosított értékek (éves/negyedéves)
      • Káresemény bekövetkezésének dátuma
      • Részkár bejelentésének dátuma
    • Részkár egyéb jellemzők az időszak utolsó napján hatályos értékek
      • Részkár típusa
      • Részkár státusza
      • Káresemény országa
      • Károsult jármű telephelye országa
      • Sérült személy országa

 

Elérhető mérőszámok:

• Díj adatok mérőszámai:
  • Szerződések száma
  • Kockázatban töltött napok száma (bekövetkezéskor hatályos BM besorolásban)
  • Káresemények száma (adott időszakban következtek be)
  • Részkárok száma (adott időszakban következtek be)
  • Kárkifizetés (aktuális teljesített összes kárkifizetés)
  • Kárfelhasználás (aktuális kárfelhasználás)
• Tartalék adatok mérőszámai:
  • Káresemények száma
  • Részkár típusának megfelelő káresemények száma
  • Részkárok száma
  • Bekövetkezéstől a bejelentésig eltelt napok száma
  • Kockázatban töltött napok száma (bekövetkezéskor hatályos BM besorolásban)
  • Kárkifizetés (időszakban)
  • Kárfelhasználás (időszak végéig teljes)

Használja ki a digitális adatelemzés nyújtotta lehetőségeket, éljen a rövidebb utakkal! Járjon versenytársai előtt, és fejlessze hatékonyságát.

Bővebb információt a KKTA Adatelemző alkalmazásról itt talál.

 

XBRL átállás Magyarországon

A Magyar Nemzeti Bank 2020. április 6.-tól az összes magyarországi hitelintézettől és befektetési vállalkozástól (fióktelepek kivételével) XBRL formátumban várja az EBA által kiadott taxonómiában meghatározott adatszolgáltatásokat. Mit jelent ez a pénzintézetek számára?

Az XBRL (eXtensible Business Reporting Language) egy nemzetközi nyílt szabvány pénzügyi adatszolgáltatások lebonyolítására. Létrehozója és karbantartója az XBRL szervezet. A szabvány fő eleme a taxonómia, melyet a taxonómiakibocsátók dolgoznak ki; ebben kerülnek meghatározásra a jelentendő adatok és a köztük definiált kapcsolatok, szabályok. Európában jelenleg két kibocsátó szervezet tevékenykedik: az EBA (European Banking Authority) és az EIOPA (European Insurance and Occupational Pensions Authority). Az EIOPA biztosítási szektor, míg az EBA a bankszektor felügyeletéért és az ehhez szükséges adatok gyűjtéséért felelős.

 

Az adatszolgáltatóknak tehát fel kell készülniük arra, hogy az európai szervezetek előírásainak megfelelően, XBRL formátumban jelentsék adataikat. Az MNB az így elkészült jelentéseket befogadja, majd továbbítja a megfelelő központi európai intézmény felé.

Míg az MNB által idáig befogadott jelentések Excel táblázatokból álltak, addig az XBRL jelentések adatpont alapú ún. csillagsémában épülnek fel. Eszerint egy jelentett adatot nem a táblában elfoglalt helye (sora és oszlopa) azonosít, hanem a hozzá kapcsolt dimenziók (tulajdonságok) összessége. Az adatpontok ebben a formátumban is táblákba vannak sorolva, de ez az elkülönítés csak a könnyebb megértést és a jelentés összeállítását hivatott segíteni.

 

Az alábbi ábrán egy egyszerű jelentés adatai láthatók eredeti (bal), illetve adatpont alapú (jobb) formátumban.

Az XBRL alapú jelentésfájlok (XBRL instanciák) XML szerkezetűek és három részből állnak: az állomány elején a jelentés metaadatai szerepelnek (meghivatkozott taxonómia, felhasznált névterek). Ezután következnek az ún. filing indicator elemek: ezek jelzik, hogy melyik táblák szerepelnek a jelentésben, és hogy ezek közül melyek nemlegesek. Végül a jelentett adatok jelennek meg, adatpontonként lebontva.

Az adatszolgáltatónak így nem csak arról kell gondoskodnia, hogy a jelentett adatait a taxonómiának megfelelő adatpontokba rendezze, hanem az XBRL állomány összeállításához szükséges egyéb metaadatokat is elő kell állítania. A metaadatok három helyről érkezhetnek: a taxonómiából, az adatszolgáltató adatbázisaiból, illetve a jelentést összeállító felhasználótól.

 

Az XBRL fájl metaadatainak begyűjtését követően történik az adatpontok összeállítása. A korábban használt Excel formátumú adatszolgáltatás négy típusú tábla definíciót alkalmazott: fix soros, ismétlősoros, ismétlőblokkos és Z-tengelyes táblákat.

Ezek a típusok az MNB által publikált táblaképekben továbbra is megjelennek, de az XBRL jelentésben nem értelmezhetők. A különböző típusú táblákat különböző módokon adatpont alapúvá kell alakítani. Az átalakítást segíti az a táblakép-adatpont leképzés, amit a taxonómiakibocsátók publikálnak, de ez nem ad teljesértékű megoldást az ismétlősoros és ismétlőblokkos (újonnan Z-tengelyes) táblák transzformációjára vonatkozóan.

 

Az XBRL jelentések gyors, jól automatizálható adatszolgáltatási folyamatot határoznak meg. Az összegyűjtött adatok egységesek, így azokból könnyen lehet összefüggésekre következtetni, trendeket megfigyelni. Adatszolgáltatói oldalról az XBRL formátumra való átállás az eddigi jelentési eljárásaik átalakításával jár. Az átalakítás módjának kidolgozását két tényező nehezíti: az újonnan szükséges metaadatok összeállítása, illetve a jelentett adatok adatpont alapúra történő transzformációja. Az XBRL átállás feladatát annak nehézségei miatt tehát érdemes szakértőkre bízni, akik a problémakört jól ismerik és segítenek a zökkenőmentes átállásban.

 

Az elmúlt években az ArgonSoft Kft. jelentős szerepet vállalt az Magyar Nemzeti Bank új, XBRL formátumú jelentéseket befogadó, és feldolgozó rendszerének kialakításában.

Az itt szerzett tudásra, valamint cégünk több mint 10 éves pénzügyi szoftverfejlesztési tapasztalataira támaszkodva segíteni tudunk a kereskedelmi bankok és egyéb hitelintézetek számára az új XBRL alapú jelentésküldési megoldások költséghatékony és gyors bevezetésében.

Bővebb információt szolgáltatásunkról itt talál.