Ана Секуловска е личност која и покрај големите обврски во секојдневието успева да постигне сè и да го задржи позитивниот дух – нешто што веднаш ќе го забележите кога разговарате со неа. Таа е мајка на едногодишно дете, работи како супервизор во Агенцијата за супервизија на осигурување и дополнително овие три месеци го надградува своето знаење преку обуката Data Analytics for Business Decision Making.

Со неа разговаравме на повеќе теми – од улогата на податоците во нејзината работа, до пребродувањето на стравот да се учат нови алатки.

Веќе 10 години сте дел од тимот на Агенцијата за супервизија на осигурување. Кажете ни повеќе околу работата и улогата на Агенцијата во супервизијата на осигурителните компании.

Агенцијата е независно регулаторно тело чија задача е создавање на ефикасен, сигурен и стабилен осигурителен пазар, а сè со цел заштита на осигурениците, односно корисниците на осигурување. Истото се постигнува преку носење законска и подзаконска регулатива за регулирање на секој дел од работата на учесниците на пазарот на осигурување, како и теренско и вонтеренско контролирање на работата за да се утврди дали учесниците на пазарот на осигурување работат законито и професионално.

Но, тука не престанува работата на Агенцијата, па така, се грижи и за едукација на граѓаните, подигнување на свеста за потребата од осигурување и директна заштита на осигурениците преку можноста за жалба до Агенцијата за било каков проблем со осигурителните компании.

Што всушност подразбира улогата на супервизорот и во кој дел се среќавате со анализа на податоците?

Улогата на супервизорот, всушност, е секојдневно следење на работата на осигурителните компании преку различните извештаи што се доставуваат, условите за осигурување и документација која се доставува во согласност со законската и подзаконската регулатива. Покрај ова, супервизорот дел од својата работа ја врши и на терен, односно во просториите на одредена осигурителна компанија со цел подетална анализа на работењето на  една осигурителна компанија.

Од аспект на анализа на податоци можам да кажам дека тоа е секојдневие во мојата работа, имајќи предвид дека осигурителните компании доставуваат месечни, квартални и годишни извештаи за своето работење. Овие извештаи содржат статистички, финансиски и описни податоци, а мојата работа е темелно анализирање на истите, прво, од аспект на точност, односно дали се пополнети согласно важечката регулатива.

Второ, дали податоците се логични, односно дали има некој податок што не соодветствува, а имајќи ги предвид останатите податоци.

Трето, споредба на податоците со претходно доставените (од претходен квартал, месец, година), со што може да се согледа состојбата во која се наоѓа осигурителната компанија, како и во која насока се движи.

И четврто, една подлабинска анализа, за одредена компанија поединечно, но и за осигурителниот пазар како целина, за трендовите на секој вид на осигурување, финансиските показатели и други параметри специфични за осигурувањето. 

Покрај ваквиот начин на анализа на податоци, односно вонтеренски, со анализа на податоци се среќавам и на терен, при вршење на теренска супервизија и тоа уште пред почетокот на супервизијата, односно при дефинирање на примерок за супервизија, па сè до завршување на супервизијата.

Велите дека анализата на податоците ви овозможува да фатите трендови и да им помогнете на осигурителните компании да работат по правила, но и ефикасно. За колкав обем на податоци станува збор и на колкав период се прави нивната анализа?

Да, со анализа на податоците гледаме одредени трендови во работењето на осигурителните компании и во зависност од истите даваме корективни насоки за подобрување на работењето.

Инаку, станува за збор за над 20 извештаи со доста обемни податоци, кои се доставуваат од секоја осигурителна компанија. Дел од извештаите се доставуваат месечно, а дел квартално и годишно. Исто така и осигурително брокерските друштва, друштвата за застапување во осигурување и банките кои вршат работи на застапување во осигурување доставуваат податоци за нивното работење, но во значително помал обем од осигурителните компании.

Со анализа на доставените податоци започнувам веднаш по доставувањето на извештаите и нивната анализа, практично трае сè до доставувањето на наредниот сет на извештаи. Ми се чини дека анализата никогаш не престанува 🙂

Колку низ годините се променија видот и обемот на податоци што подлежат под супервизија на Агенцијата, како и видот на извештаи?

Како што се развива и расте пазарот на осигурување, така и се менува и дополнува видот на извештаи кои се доставуваат до Агенцијата. Всушност, можам да кажам дека во текот на годините, обемот на извештаи не се намалува, само се зголемува 🙂 Но, исто така, во одредени параметри се менуваат и дел од извештаите, со цел поточно и суштинско прикажување на податоците, но и во зависност од промената на регулативата.

Сигурна сум дека и во иднина, извештаите ќе претрпат доста измени и од аспект на содржина и од аспект на обем, следејќи го растот на пазарот на осигурување, а секако и кога ќе се усвои ЕУ регулативата.

Веќе долг период македонското законодавство се ускладува со она на ЕУ. Колку регулативите на ЕУ имаат влијание во доменот на вашата работа?

Веќе неколку години работиме на тоа да ја усогласиме нашата регулатива со моменталната регулатива на ЕУ, но сè уште не сме таму. Во моето секојдневно работење истата нема големо влијание, освен што секогаш се информирам и сум во тек со сите измени што ги претрпува ЕУ регулативата во делот на осигурувањето. 

Но, и покрај тоа што не сме усогласени со најновата ЕУ регулатива, континуирано имаме обуки на таа тема, како и состаноци со регулаторите од земјите членки на ЕУ, за да бидеме подготвени со потребното знаење кога истата ќе стапи на сила.

Вашето досегашно искуство со обработка и анализа на податоци главно се базира на работа во Ексел. Колку новите алатки стануваат неопходност во вашиот домен на работа?

Морам да кажам дека Ексел како алатка за работа е одлична, нуди многу можности, но е ограничена. Имајќи предвид дека работам со обемни податоци, сметам дека е неопходно да преминам на поефикасни алатки за анализа на податоци. Во мојата работа, податоците се круцијални и сакам и морам да го извлечам максимумот од нив, а за тоа Ексел не е доволен.

Кој беше главниот мотив да се запишете на обуката Data Analytics for BDM, односно да ги изучувате модулите Python, SQL и Power BI?

За Data Analytics како што ја изучуваме на оваа обука, дознав сосема случајно, преку спонзорирана реклама, која баш ги истакнуваше проблемите со кои се соочувам во мојата работа, а решението кое го нудеше беше токму Data Analytics преку трите наведени модули. Така, почнав повеќе да истражувам на оваа тема и сфатив дека е токму тоа што ми треба, колку и да звучи предизвикувачки. Да одговорам на прашањето, мотивот за да се запишам на обуката е да бидам поефикасна, поажурна и поточна во мојата работа.

Посочувате дека сте чувствувале мала доза страв пред да се запишете на обуката затоа што никогаш не сте имале допир со програмирање. Дали стартот ви го промени мислењето и како ви оди совладувањето на материјалот?

Искрено, најголем предизвик ми беше делот со учење на програмски јазик, бидејќи никогаш досега не сум се сретнала, односно не сум имала потреба да научам програмски јазик. Меѓутоа, сега, откако поминав еден модул, можам да кажам дека програмирањето се учи, но треба доста вежбање и после предавањето (ова го кажувам од аспект на економист 🙂 ).

Нормално, подеднакво важно е и предавачот да знае како да го пренесе своето знаење, а за среќа, Павел е несебичен во делење на своето знаење и на прилично едноставен начин ги објаснува функциите на Python. Така што, задоволна сум од моето досегашно знаење за Python. Како што навлегувам во материјалот, така ми е и сè поинтересно и возбудливо, а сигурна сум дека, во иднина, доколку целосно се насочам кон Data Analytics, знаењето само ќе ми се продлабочува. Practice makes perfect!

Што им би порачале на оние кои се двоумат дали да го надградат знаењето и кому би ја препорачале оваа обука?

На оние кои се двоумат би им рекла воопшто да не се двоумат кога станува збор за надградба на знаењето. Едноставно нема што да се изгуби од дополнително знаење, само може да се добие. Секое дополнително знаење е само чекор плус кон остварување на своите цели. Don’t self reject! 🙂

Обуката за Data Analytics for BDM би ја препорачала на секој кој работи со огромни бази на податоци и притоа има за задача да извлече одредени заклучоци од тие податоци. Оваа обука би била корисна за менаџери за управување со ризик (risk managers), финансиски контролори, ревизори, практично на секој профил на професија којa своите одлуки ги базира на податоци.