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Inteligência Artificial

Análise preditiva: fator diferenciador no setor segurador

de msg life / 17. Abril 2020

Um dos temas mais destacados em inúmeros meios, estudos e reportagens – a transformação digital – representa uma oportunidade extraordinária para o setor de seguros. Especificamente, o processamento avançado de dados por meio de análise preditiva tem-se traduzido, para as seguradoras de vida que estão a investir nessa tecnologia, em retornos tangíveis e mensuráveis.

O retorno do investimento (ROI) nestas tecnologias é necessariamente positivo porque a análise preditiva permite antecipar eventos, através da aplicação de dados e de técnicas para obter informações, com o objetivo de gerir o negócio segurador de maneira otimizada, melhorando significativamente a experiência do cliente (customer experience).

A realidade é que, embora seja verdade que existem muitas empresas que armazenam grandes quantidades de dados, estes são de pouca utilidade se não extraírem o valor real dos dados conseguidos. Esta posição é reforçada pelo relatório mais recente publicado por Willis Tower Watson, Predictive Analytics Speed Innovation for Life Insurers (2019), que reflete os resultados de uma pesquisa com cinquenta e uma seguradoras de vida nos EUA, que somam um volume de negócios anual superior a 138.000 milhões de dólares. De acordo com a análise desta consultora global, o mercado está atualmente num momento de viragem quanto ao desenvolvimento e uso de análise de dados para transformar o negócio das seguradoras, em especial no setor vida.

Para além disso, como já referimos noutras ocasiões na msg life, não há dúvida de que o setor de seguros tem sofrido pressões competitivas crescentes, bem como mudanças nas expectativas dos clientes, cada vez mais exigentes e com rápido acesso a um grande número de fontes, o que, por um lado, lhes permite comparar a oferta existente e, por outro lado, impulsiona a que as seguradoras tenham maior pressão para ter uma oferta competitiva.

No caso específico das seguradoras de vida, e de acordo com Willis Tower Watson, essas pressões e mudanças têm aumentado o crescimento da sua aposta na análise preditiva, investindo cada vez mais em tecnologias de ponta. Isso é confirmado pelo facto de que 100% das médias e grandes seguradoras pesquisadas pela Willis Tower Watson afirmam que, dentro de um período máximo de dois anos, terão acelerado os seus planos de inovação por meio de análise preditiva, no target seguros de vida de grupo, e duplicado a percentagem atual no caso de saúde individual.

Por outro lado, mais de dois terços dos entrevistados classificaram a necessidade de fortalecer o relacionamento com o cliente como uma “área de grande importância”, materializada em disponibilizar a oferta ao cliente o mais rápido possível, personalizando a experiência o máximo possível e facilitando interatividade. Para atingir esses objetivos, as seguradoras precisarão da análise preditiva de dados mais precisa possível e, nesse sentido, vale a pena notar a recente introdução de figuras do analistas ou cientista de dados na equipa de muitas seguradoras

Estes especialistas coincidem em apontar a importância incremental que, por outro lado, os wearables também estão a adquirir. O uso massificado de dispositivos eletrónicos (smartphones, pulseiras ou colares inteligentes, etc.) permite, além de incentivar estilos de vida mais saudáveis, bem-estar e prevenção, monitorar os dados dos clientes e ajustar, com base nas informações obtidas, as características da sua apólice de saúde ou vida. Tendo por base a realidade americana, com menos restrições no que respeita à utilização de dados pelas seguradoras, estima-se que a previsão do seu uso entre as seguradoras de vida suba dos atuais 5% para 42%, dentro de um período de cinco anos.

Em termos operacionais, a análise preditiva é nutrida pela inteligência artificial (Artificial Intelligence ou AI) e machine learning (ML), e os seus benefícios não param com o que foi descrito até agora: um modelo preditivo real permite localizar e antecipar quase dez vezes mais clientes em risco de fuga, melhorar o tratamento de reclamações e a deteção e prevenção de fraudes.

Como se todos esses dados não fossem suficientes para garantir a importância da análise preditiva, o retorno de investimento reforça a mais-valia do investimento nestas tecnologias – mais de dois terços das seguradoras de vida pesquisadas pela Willis Tower Watson afirmam que, graças a elas, conseguiram reduzir os custos de emissão / assinatura e 60% atribui o crescimento das suas vendas e lucro à utilização de análise preditiva.

Por fim, importa ressaltar a importância de escolher uma tecnologia ou técnica analítica apropriada – que permita eleger e aceder aos dados mais valiosos e, acima de tudo, que melhor se adequem ao objetivo específico pretendido. De qualquer forma, não há dúvida de que manter sistemas herdados tem sido um dos principais obstáculos ao progresso.

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