SAP 보험부채 잔여보장·발생사고 구분 증감 점검 — IFRS 17, LRC와 LIC를 롤포워드로 나눠 대사한다

보험계약부채는 원장 잔액만 보면 하나의 계정처럼 보이지만, IFRS 17 보험계약(K-IFRS 제1117호)은 이를 아직 제공하지 않은 보장에 대한 의무인 잔여보장부채(LRC)와 이미 발생한 사고에 대한 지급의무인 발생사고부채(LIC)로 구분해 표시하고, 각각의 변동 내역을 공시하도록 요구합니다. 두 구성요소가 인식군·포트폴리오별로 얼마나, 어떤 요인으로 변동했는지 롤포워드 형태로 관리하는 화면은 따로 없는 경우가 많아, 기말 결산 때마다 수작업 조정표를 다시 만드는 부담이 생깁니다.

그래서 포트폴리오·측정모형(일반모형/보험료배분법)별 인식군 단위로 LRC·LIC 각각의 기초잔액부터 수취보험료·보험서비스비용·발생사고 이전액·보험금 지급·보험금융비용·환율변동을 반영한 기말잔액을 산출하고, 이를 장부(원장) 기말잔액과 대사해 차이가 있는 건을 자동으로 가려내는 화면을 OpenUI5로 구현했습니다. 표준 원장 조회 기능은 그대로 두고, 이 화면은 그 위에 LRC·LIC 구분 롤포워드와 자동 대사 판정을 더한 층입니다. 실제 구동 화면 4종을 함께 공개합니다.

실제 화면 4종 둘러보기

기본 조건으로 조회하면 인식군별 증감표가 뜹니다 → 포트폴리오별 집계 탭에서 소계를 확인하고 → 대사 점검 탭에서 행을 클릭해 상세를 봅니다.

아래는 실제로 앱을 실행해 기능을 눌러 가며 캡처한 화면입니다. 이미지를 클릭하면 원본 크기로 확대됩니다.

인식군별 증감표

포트폴리오별 집계

대사 점검

인식군 상세

사용 방법

1. 화면에 들어오면 기본 조건(전체 포트폴리오) 기준으로 자동 조회가 1회 실행되어 KPI 요약이 채워집니다.
2. 조회조건 영역에서 포트폴리오·측정모형·대사 상태(모두 선택, 기본값 전체)를 입력합니다.
3. 조회 버튼은 조회조건 입력 필드 줄의 가장 오른쪽에 있습니다. 조회조건 영역 어디서든 Enter 키를 눌러도 같은 조회가 실행됩니다. 초기화 버튼은 조회 버튼 바로 왼쪽에 있습니다.
4. 조회 직후 KPI 영역에서 인식군 수 · LRC/LIC 기말잔액 합계 · 대사 차이 건수를 먼저 확인합니다.
5. "인식군별 증감표" → "포트폴리오별 집계" → "대사 점검" 순서로 탭을 이동하며 인식군 단위에서 포트폴리오 단위, 대사 결과까지 단계적으로 확인합니다.
6. "인식군별 증감표" 또는 "대사 점검" 탭에서 행을 클릭하면 증감 내역과 대사 결과가 함께 담긴 상세 다이얼로그가 열립니다.
7. 각 탭 상단 CSV 내려받기(UTF-8 BOM)로 현재 탭의 조회 결과를 저장합니다.

LRC·LIC 대사 판정 기준

위 기준은 조회·점검을 돕기 위한 것이며, 차이의 회계적 원인 판단과 최종 처리는 화면이 단정하지 않고 회사와 감사인이 확인합니다.

LRC·LIC 증감 산출 단계

조회조건

결과 컬럼

SAP 표준 기능 매핑

표준 실행은 SAP 표준 기능이 담당하고, 이 화면은 그 데이터에 LRC·LIC 구분 롤포워드와 자동 대사 판정 관점을 더해 확장합니다.

IFRS 요구사항 매핑표

참고 CDS 뷰

define view entity I_InsLrcLicMoveSketch
  as select from acdoca as gl
{
  key gl.rbukrs      as CompanyCode,
  key gl.gjahr       as FiscalYear,
      gl.racct       as GLAccount,
      sum(gl.hsl)    as ClosingBalanceGL
}
group by gl.rbukrs, gl.gjahr, gl.racct
-- 인식군·포트폴리오·측정모형 등 보험계약 서브렛저 상세 항목은 별도 커스텀 원장과 조인 필요(확인 필요)

필드 매핑은 가상 데이터 기준 스케치입니다.

OpenUI5 구성

파일 구성

검증 결과

검증용 샘플 데이터(포트폴리오 5종, 인식군 24건)를 기준으로 LRC·LIC 롤포워드 대사식을 전수 검증했습니다. 판정 로직 시연을 위해 산출값과 장부값이 어긋나도록 의도적으로 편성한 예외 3건을 포함했습니다.

모든 데이터는 검증용으로 구성한 가상 데이터입니다.

자주 묻는 질문