ARTIGO:
"A importância do Data & Analytics no setor segurador"
Marco Palma, Head of Broking, WTW | www.wtwco.com2024
As companhias de seguros e os seus clientes não podem evitar catástrofes naturais, pandemias, ataques terroristas e outros eventos que podem impactar negativamente a suas atividades. Contudo, ambos podem aproveitar os avanços em Data & Analytics para efetuar a transição de uma abordagem reativa (com base no passado) para uma abordagem preditiva (com base na utilização de dados estruturados).
Várias indústrias ao longo dos anos têm utilizado estas abordagens preditivas para melhorar as suas ofertas e experiência dos clientes. Empresas como a Netflix e HBO trabalham com quantidades enormes de dados numa base diária, visando analisar as tendências de usuários, conteúdos preferidos entre outros fatores. Por exemplo, a Netflix utilizou a análise preditiva de dados para criar uma das séries que mais sucesso teve na plataforma House of Cards, uma vez que o conteúdo da mesma foi moldado tendo em consideração os dados recolhidos junto dos seus consumidores.
O setor segurador não é exceção e já foram identificadas potenciais vantagens, tais como:
Compreender e quantificar os riscos:
Uma das atividades base de uma seguradora é a avaliação e quantificação dos riscos, e a Data & Analytics é uma autêntica mina de ouro para as seguradoras neste domínio. Técnicas avançadas de processamento de dados e análise, como a inteligência artificial, podem ser exploradas para obtenção e análise de enormes quantidades de dados estruturados. Igualmente os clientes podem utilizar os seus dados específicos para ter uma perceção mais apurada dos seus riscos e melhorar o processo de tomada de decisão perante as múltiplas opções disponíveis no mercado segurador para transferir os riscos.
Personalização de apólices:
As apólices de seguro de iguais para todos estão a tornar-se uma coisa do passado. A Data & Analytics permite a personalização de apólices para atender às necessidades específicas de cada empresa / segurado. Por exemplo, na subscrição do seguro automóvel algumas seguradoras já utilizam dados telemáticos recolhidos dos veículos dos clientes. Ao analisar o comportamento de condução, conseguem personalizar a sua oferta com base em hábitos de condução individuais, como velocidade, padrões de travagem e quilometragem diária.
Aumentar o acesso ao seguro a perfis de risco mais complexos:
As ferramentas de Data & Analytics são utilizadas para fornecer cobertura a grupos de alto risco,
que, no passado, teriam tido dificuldade em encontrar a cobertura de seguro desejada a preços comportáveis. A crescente disponibilidade de dados, juntamente com o progresso da medicina, tornou possível, sob certas condições, fornecer cobertura de seguro de vida a indivíduos com HIV. Por outro lado, o mercado segurador alemão desenvolveu um sistema altamente sofisticado de classificação dos riscos de inundação que permitiu tornar segurável propriedades mesmo em áreas de alto risco. Em 2002, presumia-se que 10% das casas eram inseguráveis, enquanto hoje mais de 99% das casas podem ter acesso a cobertura de seguro.
Rapidez pagamento sinistros e deteção de fraudes:
Data & Analytics pode ajudar a melhorar a eficiência do processamento de sinistros e melhorar a deteção de fraudes e consequentemente melhorar a experiência do cliente através da redução dos prazos médios de pagamento de indemnizações. Neste âmbito, a Inteligência Artificial já é utlizada para analisar imagens de carros e casas danificadas para avaliar a gravidade dos danos e fornecer uma estimativa detalhada do custo de reparação. Este tipo de plataformas pode concluir uma avaliação de danos num carro em 3 minutos com base em fotos.
Melhorar a política de prevenção:
As seguradoras poderão aconselhar os seus clientes sobre como preparar e proteger os seus bens de forma mais efetiva para mitigar eventuais perdas.
A análise preditiva pode ser utilizada para aconselhar os clientes sobre o tipo de medidas de prevenção necessárias para tornar os imóveis seguráveis. Isto é particularmente verdade no que diz respeito às medidas contra o risco de inundações por exemplo em zonas costeiras ou outras catástrofes relacionadas com as condições meteorológicas.
No seguro de saúde, quando um indivíduo se voluntaria para ser monitorizado, as seguradoras podem utilizar a análise de grandes volumes de dados para monitorizar a sua saúde e fornecer-lhe dicas de estilo de vida e conselhos de saúde. Consequentemente, os clientes tornam-se mais conscientes das medidas preventivas que podem tomar para reduzir os riscos associados às doenças crónicas e controlar os custos médicos.
Por último, as empresas que aplicam o poder da Data & Analytics à gestão de riscos da sua cadeia de fornecimento podem ter muito a beneficiar. Estes dados podem ajudar a identificar novos riscos, como as ameaças cibernéticas. A abordagem proativa e preditiva, pode auxiliar na mitigação dos riscos antes do seu impacto negativo, ou seja, reduzindo significativamente as perdas operacionais e financeiras de um determinado evento.
Seleção de seguradoras / clientes: Nos dias de hoje, existe uma variedade de seguradoras disponíveis. É um desafio para os clientes entenderem qual a seguradora que devem escolher, muitas perguntas surgem no momento de tomar a decisão:
Se esta companhia é segura ou não?
Esta companhia vai ter a melhor oferta para este risco em específico?
Qual é a reputação desta seguradora no mercado?
Da mesma forma, as seguradoras também podem ter dificuldades em entender por completo o comportamento dos clientes, por exemplo utilizando modelos preditivos a seguradora pode comparar os dados dos seus clientes com perfis fraudulentos do passado e identificar casos que exigem uma investigação mais detalhada e melhor segmentação dos perfis.
A Data & Analytics tem transformado o setor segurador de um cenário dependente de dados históricos para um campo dinâmico que aproveita insights em tempo real para avaliação de riscos, personalização de apólices, operações simplificadas e experiências aprimoradas do cliente. Aproveitar o potencial destes dados será fundamental para que as seguradoras permaneçam atendam às necessidades em evolução de clientes igualmente capacitados digitalmente. Em suma, os benefícios desta nova abordagem podem beneficiar tanto os clientes que procuram melhores produtos quanto as seguradoras que procuram reduzir fraudes e gastos desnecessários, oferecendo melhores serviços ao seu público.