Como muitos outros setores, os seguros estão se tornando cada vez mais orientados por dados. Os dados, é claro, sempre foram um recurso importante para decisões sobre sinistros, risco e cobertura. Mas em um cenário orientado a dados, os dados se tornam o foco principal desse processo de tomada de decisão, com inteligência artificial, aprendizado de máquina e outras tecnologias avançadas de análise de mineração e refinamento de dados, permitindo que as empresas tornem mais econômicas, eficientes e decisões objetivas.
Dados – especialmente os coletados de sensores e outros dispositivos de IoT que estão se multiplicando a cada dia – junto com a IA podem estar fazendo muito mais para as seguradoras. De acordo com especialistas, os sistemas de IA utilizam apenas uma pequena quantidade de todos os dados disponíveis; até 90% dos dados coletados vão para o “desperdício”.
Esses dados geralmente ocultos são coletados de sensores, dispositivos IoT, câmeras e outras fontes. Casas inteligentes – onde quase tudo, de luzes a geladeiras a máquinas de lavar, está conectado – estão crescendo em popularidade; os veículos modernos são essencialmente computadores em movimento, com uma infinidade de sensores coletando informações sobre quase todos os aspectos da experiência de direção e do ambiente; e aplicativos de dispositivo de bem-estar registram dados sobre saúde, atividade, exercício e estilo de vida. Quase todos esses dados são fornecidos voluntariamente pelos usuários, como parte de seus contratos de usuário – e muitos deles não são usados, simplesmente porque não são estruturados.
Mas, na verdade, esses dados coletados do mundo real podem ser estruturados e inseridos em bancos de dados, e as empresas podem analisá-los com sistemas avançados baseados em IA e aprendizado de máquina que podem ajudá-los a evitar pagamentos excessivos, fraudes e outros problemas que distorcem a custo do seguro, fornecendo a eles insights que garantirão que as empresas – e os clientes – vejam os melhores resultados possíveis.
Com a coleta e análise avançada de dados, as seguradoras podem economizar dinheiro, eliminar ineficiências, oferecer produtos melhores e mais relevantes e garantir que ofereçam os produtos certos para os clientes certos. Esses dados podem ser usados para definir riscos, determinar prêmios, desenvolver produtos, fazer triagem de sinistros, prevenir fraudes, aumentar a fidelidade do cliente e decidir quais mercados segmentar. Utilizando dados não estruturados, as empresas poderão desenvolver insights tão exatos quanto possível – com muito mais precisão do que é possível atualmente.
E isso também pode beneficiar os clientes. Com coleta e análise de dados aprimoradas, as empresas poderão processar reclamações com muito mais eficiência e precisão – mesmo reclamações muito pequenas, que muitas vezes nem são arquivadas.
Estes sistemas avançados de coleta e análise de dados podem ser aplicados a qualquer tipo de produto de seguro. As seguradoras de propriedade, por exemplo (com o consentimento dos clientes) podem utilizar dados coletados por dispositivos domésticos inteligentes para analisar a forma como uma propriedade é usada; os clientes que acionam alarmes de fumaça com mais frequência, por exemplo, podem precisar pagar mais pelo seguro contra incêndio, enquanto os clientes que usam aparelhos energeticamente eficientes com recursos de segurança modernos podem se qualificar para descontos. Embora os dados relevantes sejam coletados por dispositivos e sensores, eles não são amplamente utilizados. Ao desenvolver uma estrutura para ele e incluí-lo em um banco de dados para análise baseada em IA, esses dados podem ajudar empresas e clientes a economizar dinheiro e obter melhor cobertura.
O mesmo se aplica ao seguro do veículo. Os dados coletados pelos sistemas de frenagem, aceleração, combustível e, claro, de segurança podem ajudar as empresas a definir tarifas ideais para os clientes, com uma variedade muito maior de descontos disponíveis com base em hábitos de direção segura – por exemplo, oferecendo descontos para motoristas que não viajam à noite, quando a taxa de acidentes dispara.
Em outro exemplo, dados de veículos registrados por câmeras em garagens e estacionamentos externos – geralmente usados para segurança, e não registrados em bancos de dados, pode ser usado pelas seguradoras como referência para danos em veículos. Os clientes que consentem em ter seus veículos adicionados ao banco de dados podem encontrar suas reivindicações processadas muito mais rapidamente; se um veículo estiver listado como “saudável” no banco de dados, qualquer dano após uma reclamação seria claramente devido ao incidente relatado e não haveria necessidade de investigar se o dano precedeu o incidente.
Com a análise avançada alimentada pelos bancos de dados estendidos resultantes da coleta e rotulagem de dados atualmente não estruturados e ocultos, as empresas também poderão processar reivindicações com muito mais rapidez – e precisão, graças ao nível muito maior de detalhes que eles podem obter. Assim, as empresas poderão realizar ajustes on-line, eliminando a necessidade de um ajustador comparecer fisicamente para inspecionar os danos.
Ao eliminar esse requisito, as empresas poderão reduzir significativamente as franquias que os clientes precisam cumprir para um sinistro, uma vez que terão um uma imagem mais precisa do valor dessa afirmação. Isso abrirá a porta para permitir que os clientes registrem reclamações mesmo em pequenas quantidades de danos – e as empresas poderão pagar essas reclamações com o dinheiro que economizaram reduzindo ou eliminando o envolvimento de agentes, papelada, ajustadores e investigadores na reclamação disputas. Usando os dados detalhados obtidos da análise baseada em IA usando dados anteriormente não estruturados, as empresas poderão tomar decisões informadas e precisas sobre reivindicações de todos os tamanhos.
E a análise detalhada de dados baseada em IA poderá reduzir significativamente o tempo de processamento. Hoje, mesmo os sinistros mais simples levam semanas, se não meses para serem processados, com equipes de seguro obrigadas a inspecionar fisicamente os sinistros. Com a quantidade muito maior de dados utilizáveis disponíveis como resultado da coleta e classificação de dados atualmente não estruturados, as empresas terão todos os recursos necessários para tomar decisões precisas e corretas sobre reclamações – sem exigir que o cliente espere meses pela verificação.
Isso também é bom para as seguradoras, pois elas poderão garantir melhor a fidelização dos clientes – reduzindo ou mesmo eliminando essa espera, que é a maior reclamação que os clientes têm em todos os tipos de seguros, mitigando assim o churn que faz com que as empresas percam até metade de seus clientes anualmente em relação aos concorrentes.
Os especialistas concordam: Quanto mais dados, maior a vantagem competitiva para as empresas, e as empresas que pensam fora da “caixa de dados” – utilizando todas as fontes possíveis de dados – provavelmente terão as maiores vantagens. Para as companhias de seguros, essas vantagens – na forma de dados coletados de uma variedade maior de fontes que atualmente não são amplamente utilizadas – estão disponíveis agora. Aproveitando os dados não estruturados, agora as empresas não apenas terão mais sucesso, mas estarão à frente da curva e melhor posicionadas para o futuro ao trabalhar com esse tipo de dados.
