Advanced analytics e o mercado de seguros: o futuro está aqui

Como o setor pode gerar valor usando modelos preditivos para tomar decisões de risco?

Advanced analytics, data science e machine learning. Você certamente tem ouvido muito essas palavras. Hoje é quase impossível acompanhar um keynote ou ler uma matéria sobre inovação ou futuro da indústria sem cruzar com uma delas. Faz sentido que seja assim. Afinal, advanced analytics, data science e machine learning vão revolucionar os negócios e o mundo. Na verdade, já estão revolucionando. Uma pesquisa da Forbes Insights e da consultoria EY mostrou que 66% das empresas globais já investem pelo menos US$ 5 milhões ao ano em analytics e que 78% concordam que big data e analytics estão mudando o que se entende como vantagem competitiva em seus setores.

No mercado de seguros, a Horiens já trabalha com analytics.

Desde julho de 2018, estabelecemos uma nova área na empresa, o Risk Labs, que, dentre outros objetivos, visa a construção de modelos preditivos que orientam decisões de risco dos nossos líderes. Um projeto do qual fiz parte, e que usou modelos de aprendizado de máquina para estimar a sinistralidade em uma carteira de saúde, viabilizou uma economia de R$ 30 milhões na renovação de um contrato. Em outro projeto, criamos um modelo de análise preditiva jurídica para estimar as chances de uma ação de responsabilidade cível ser julgada procedente ou improcedente. A ferramenta usa histórico de decisões, análise do tipo de sinistro, o estágio do processo judicial, o valor da causa e até a vara onde a ação está correndo para indicar essas chances. Isso ajuda a empresa a administrar melhor seus esforços e escolher a melhor estratégia de defesa, bem como estabelecer contingências para o valor do passivo.

Esses projetos são só o começo, e são vitórias importantes, porque não é simples colocar um projeto de advanced analytics de pé. Hoje, vemos muitas iniciativas na área que reúnem quantidades massivas de dados, mas que se limitam a fazer análises descritivas ou então análises preditivas que não respondem as questões colocadas pelo business. É menos comum ver aplicações explorando toda a potencialidade do advanced analytics, com análises preditivas conectadas à tomada de decisão, como as que fazemos.

São muitos os gargalos para ter sucesso com projetos desse nível de complexidade. Um dos principais é cultural. Hoje, apesar dos reconhecidos benefícios do uso dos dados nas atividades empresariais, há barreiras para o estabelecimento de uma cultura orientada a dados nas organizações. Muitas decisões são baseadas exclusivamente na experiência dos executivos e especialistas, sem que haja estímulos – aí incluindo investimento em infraestrutura e pessoas – para a captura e gestão de dados e construção de modelos de apoio à decisão, vertical e horizontalmente nas organizações. Empresas que superaram essa barreira normalmente têm no próprio CEO e nos executivos que a ele se reportam os sponsors da democratização do uso dos dados.

Vale o esforço dessa democratização. Porque as oportunidades criadas pelo advanced analytics, principalmente no setor de seguros, são enormes. Estamos na iminência de oferecer seguros ultracustomizados, por exemplo. Coisas como apólices que, com seu consentimento, só cobrem seu carro durante o fim de semana, quando você o usa mais. Ou que variam de preço de acordo com os seus hábitos de direção, que você autorizou serem monitorados. A popularização dos sensores e da Internet das Coisas (IOT), além da digitalização de processos também criarão cada vez mais dados e possibilidades de inovação em seguros.

Há muito o que fazer e o futuro é promissor.

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