O papel da análise de dados na revolução do sector dos seguros

16 de junho de 2025 20 min de leitura

Os seguros nunca foram concebidos para serem rápidos. Ou flexibilidade. É uma daquelas indústrias que ainda carrega um legado de modelos estáticos, processos rígidos e categorias de risco que não foram actualizadas desde que os aparelhos de fax eram considerados de ponta.

E, no entanto, está a mudar.

Não porque alguém tenha decidido que era altura de fazer uma plástica digital, mas porque o volume e o valor dos dados finalmente fizeram pender a balança. Quando falo com executivos de seguros, há sempre aquele momento em que se apercebem que o seu maior ativo não são as apólices que subscrevem. São os dados que têm guardado durante anos, na sua maioria não utilizados, na sua maioria em silos.

Este artigo não é uma peça de encorajamento sobre a "transformação digital". É um olhar duro sobre como a análise de dados está de facto a remodelar o negócio dos seguros: desde a subscrição e fixação de preços até à deteção de fraudes, sinistros e experiência do cliente. Também partilharei a forma como os intervenientes mais inteligentes estão a aplicá-la (e não apenas a falar sobre ela) e o que separa os resultados reais dos orçamentos desperdiçados.

Se é líder no sector dos seguros, este curso ensina-o a utilizar os dados para tomar melhores decisões e agir mais rapidamente.

Vamos a isso.

Principais conclusões

Os modelos tradicionais de seguros já não são suficientes. As decisões por instinto e as categorias de risco estáticas estão a ser substituídas por análises dinâmicas e em tempo real que reflectem a forma como as pessoas se comportam.
Os painéis de controlo proporcionam uma visibilidade útil, mas a verdadeira vantagem surge quando a análise é integrada na subscrição, fixação de preços, deteção de fraudes e envolvimento do cliente.
A análise preditiva ajuda as seguradoras a reduzir os custos até 67% e a aumentar as receitas em 60%. Só a deteção de fraudes é responsável por mais de $300B em poupanças anuais.
As seguradoras que fazem isto corretamente avançam mais depressa. Fixam preços mais exactos, detectam fraudes mais cedo, regularizam os sinistros mais rapidamente e oferecem apólices adaptadas aos interesses dos seus clientes. Em suma, ganham.
86% das seguradoras já utilizam a análise para tomar decisões importantes. Se ainda não está a tratar os dados como um ativo estratégico, não está apenas atrasado, está exposto.

Seguros com análise de dados versus seguros tradicionais

É possível saber muito sobre uma empresa pela forma como esta toma decisões. No sector dos seguros, a abordagem da velha guarda persiste nalguns casos: modelos de risco rígidos, sistemas legados em silos que não comunicam e decisões baseadas mais no hábito do que na perceção.

Entretanto, os pioneiros estão a fazer algo muito diferente. Não estão a estimar o risco, estão a modelá-lo.

Eis como se comparam as duas abordagens:

Aspeto	Seguro tradicional	Seguros baseados em dados
Tomada de decisões	Com base em regras estáticas e médias passadas	Informados por dados em tempo real, modelos preditivos
Ferramentas	Folhas de cálculo Excel, sistemas em silos	Plataformas de BI, dashboards unificados, pipelines automatizados
Avaliação dos riscos	Categorias de risco generalizadas	Perfil de risco granular com dados comportamentais e externos
Detecção de fraudes	Revisões manuais, listas de bandeiras vermelhas	Reconhecimento de padrões, deteção de anomalias, aprendizagem automática
Experiência do cliente	Políticas de tamanho único	Ofertas personalizadas com base no comportamento individual e nos eventos do ciclo de vida
Processamento de pedidos de indemnização	Lento, manual, com muito papel	Fluxos de trabalho automatizados, baseados em regras e assistidos pelo AI
Escalabilidade	Difícil de adaptar, estrangulado pelo trabalho manual	Escala facilmente com infraestrutura de dados sistematizada
Conhecimentos	Atrasado e fragmentado	Em tempo real, visualizado, acionável

E essa é a verdadeira mudança, não apenas nas ferramentas, mas na mentalidade. Os seguros tradicionais ficam para trás. O seguro baseado em dados vai direto ao assunto.

Se ainda está a tentar forçar exigências modernas através de sistemas antigos, vale a pena perguntar: Está realmente a resolver o problema, ou apenas a piorá-lo?

Nós ajudar os clientes a responder a isso todos os dias no Innowise.

O papel da análise de dados no sector dos seguros

A maioria das seguradoras não tem um problema tecnológico. Elas têm um pensamento problema.

Limitam a utilização dos dados a relatórios e painéis de controlo ocasionais, enquanto as suas operações continuam a basear-se na intuição, em regras estáticas e na lógica antiga. Isso é ótimo, até o mercado mudar. Nessa altura, há muito que fazer para recuperar.

Vejamos como pode implementar corretamente a análise de dados para seguros.

Do agrupamento do risco à sua compreensão

Antigamente, a subscrição era sinónimo de cálculo da média. As pessoas eram classificadas por idade, localização geográfica e profissão - traços gerais destinados a representar a probabilidade. Atualmente, essa abordagem não só está desactualizada, como é perigosa.

A subscrição moderna utiliza dados comportamentais pormenorizados (wearables, IoT, marcadores de estilo de vida, dados sociais) para passar das suposições às provas. Por exemplo, as seguradoras de automóveis que utilizam a telemática já não perguntam a sua idade; perguntam como se conduz. A diferença é enorme.

E não se trata apenas de teoria. Algumas seguradoras já criaram programas inteiros em torno desta abordagem.

Da deteção reactiva à deteção preventiva de fraudes

A deteção tradicional de fraudes é reactiva. Quando um sinal de alerta é acionado, o pagamento já aconteceu ou, pior, já foi explorado repetidamente.

Com análises, modelos de deteção de anomalias e extração de texto assinalar comportamentos suspeitos em tempo real. Os pedidos de indemnização com narrativas inconsistentes, custos inflacionados ou frequência invulgar são assinalados antes de o dinheiro sair do sistema.

Do "melhor palpite" à clareza estratégica

Aqui está o benefício menos visível: clareza.

A análise não só melhora o desempenho, como também alinha o negócio. As equipas trabalham com visibilidade partilhada e em tempo real dos sinistros, do valor do tempo de vida do cliente, do risco de retenção e do desempenho das apólices. De repente, as operações, os produtos e o marketing não estão a adivinhar - estão sincronizados.

Dos sistemas codificados à arquitetura adaptativa

A última mudança é arquitetónica.

Os sistemas antigos são frágeis. Não se adaptam bem a novos fluxos de dados e exigem demasiada intervenção manual. As plataformas de seguros modernas são concebido para aprender. Absorvem novos dados, adaptam os seus modelos e tomam decisões sem hesitação.

Isso significa menos combate a incêndios. E mais tempo para construir produtos de consumo precisos.

Demasiados dados e nenhuma clareza? Nós ajudamo-lo a organizar, visualizar e agir rapidamente.

Benefícios da análise de dados de seguros

O impacto da análise de dados vai para além dos processos. Gera resultados comerciais mensuráveis. Espero que a compreensão destes benefícios ajude as seguradoras a perceber porque é que o investimento em análises é essencial para o crescimento e a resiliência.

Poupança de custos: reduziu as despesas operacionais através da automatização e da deteção precoce de fraudes.
Crescimento das receitas: Preços mais exactos e políticas personalizadas conduzem a uma maior retenção de clientes e a novos negócios.
Atenuação dos riscos: uma melhor previsão do risco reduz as perdas inesperadas e estabiliza os resultados da subscrição.
Aumento da satisfação do cliente: ofertas personalizadas e um tratamento mais rápido dos pedidos de indemnização aumentam a fidelidade e a reputação da marca.
Conformidade regulamentar: Uma melhor governação dos dados e a elaboração de relatórios reduzem os riscos jurídicos.
Escalabilidade: Os sistemas orientados para os dados suportam o crescimento sem aumentar a carga de trabalho manual.
Vantagem competitiva: Os pioneiros ganham quota de mercado ao agirem com base em informações mais rapidamente do que os seus pares.

Principais casos de utilização da análise de dados para riscos e seguros

Eis como os dados estão a ser aplicados em toda a cadeia de valor dos seguros - diariamente, de forma discreta e com grande impacto.

Avaliação dos riscos e fixação de preços

Esqueça as grandes categorias. As seguradoras actuais criam perfis de risco dinâmicos utilizando dados históricos, comportamento em tempo real e até sinais não convencionais, como a atividade nas redes sociais, hábitos de compra ou imagens de satélite para cobertura de propriedades. O resultado? Preços precisos que reflectem o risco real.

Detecção de fraudes

A análise moderna da fraude vai mais fundo do que os sistemas baseados em regras. Combina dados estruturados (histórico de sinistros, detalhes do prestador de serviços) com dados não estruturados (narrativas de sinistros, padrões de comportamento) para detetar anomalias precocemente. A extração de texto, a deteção de anomalias e a referência cruzada de dados de terceiros assinalam agora a fraude antes de esgotar as suas reservas.

Telemática no seguro automóvel

Os dados em tempo real dos dispositivos e sensores GPS ajudam as seguradoras de automóveis a compreender a forma como um veículo é conduzido e não apenas quem o está a conduzir. Isto inclui a aceleração, a travagem, a quilometragem e até a utilização do telemóvel ao volante. A recompensa? Prémios personalizados, resolução mais rápida de sinistros e menos litígios.

Segmentação de clientes

A análise permite às seguradoras ir além dos dados demográficos e segmentar os clientes por caraterísticas comportamentais, fases da vida, hábitos digitais e muito mais. Isto significa que o marketing, a conceção do produto e o apoio podem ser adaptados e não apenas direcionados. É a diferença entre oferecer uma apólice e oferecer relevância.

Automatização do processamento de pedidos de indemnização

A automatização trata agora da maior parte do processamento inicial de sinistros: validação de dados, verificações de inconsistências e cálculos de liquidações. A análise melhora a exatidão e assinala os sinistros suspeitos para uma análise mais aprofundada, libertando os avaliadores humanos para os casos extremos.

Reforço da tomada firme

Já se foram os dias em que a subscrição se baseava apenas na idade e em tabelas estáticas. Atualmente, os subscritores alimentam os modelos AI com diversos conjuntos de dados - desde EHRs a comportamento de crédito e dados de condução - gerando pontuações de risco que se actualizam continuamente. É dinâmico, não fixo. E reflecte muito melhor o risco do mundo real.

Personalização da experiência do cliente

Os tomadores de seguros já não são tratados como ficheiros. Com a análise, as seguradoras podem identificar proactivamente as necessidades, antecipar a rotatividade e fornecer valor no momento certo, quer seja um lembrete de cobertura, uma atualização do produto ou um desconto baseado no estilo de vida. Pense em CX com contexto.

Análise preditiva

Desde a identificação de clientes susceptíveis de apresentar sinistros de custo elevado até à deteção dos que estão à beira da caducidade, os modelos preditivos permitem que as seguradoras se mantenham um passo à frente. Esta postura proactiva melhora a retenção, afecta os recursos de forma mais eficaz e ajuda a construir relações duradouras.

Modelação de catástrofes

As catástrofes naturais sempre foram imprevisíveis, mas a sua frequência e intensidade estão a aumentar. É por isso que, atualmente, a análise combina dados climáticos em tempo real, dados de satélite e mapas de desenvolvimento urbano para modelar o risco de catástrofe em locais específicos antes de acontecer. É o futuro da subscrição de seguros para a volatilidade climática.

Programas de saúde e bem-estar

Atualmente, as seguradoras estabelecem parcerias com empregadores e tomadores de seguros para melhorar os resultados em termos de saúde. A análise de dispositivos portáteis, os controlos de bem-estar e o historial de sinistros permitem cuidados preventivos, estratificação de riscos e opções de apólices mais flexíveis com base em perfis de saúde.

Otimização da regularização de sinistros

Os sistemas de sinistros orientados para a análise podem prever se um sinistro é válido, quanto tempo demorará a ser resolvido e qual a probabilidade de se agravar. Isto ajuda as seguradoras a dar prioridade aos recursos, a evitar litígios e a reduzir os prazos de pagamento e as despesas gerais.

Cibersegurança e risco digital

As seguradoras estão agora a subscrever o risco cibernético utilizando análises que consideram a infraestrutura de TI, as ameaças do sector e os indicadores de risco comportamental. Por outro lado, utilizam as mesmas ferramentas para proteger as suas próprias operações: detetar padrões de acesso suspeitos, utilização indevida de credenciais ou anomalias nos dados de utilização.

Prevenção da fraude nos cuidados de saúde

A fraude no sector da saúde é complexa e, muitas vezes, conivente. A análise assinala padrões que nenhum sistema manual poderia detetar (faturação duplicada, pedidos de indemnização fantasma, volumes de serviços inflacionados ou diagnósticos desalinhados) e inicia automaticamente fluxos de trabalho de investigação.

Avaliação de imóveis

Os modelos de dados incorporam agora inteligência de localização, materiais de construção, frequência de sinistros e até mesmo desenvolvimentos de infra-estruturas locais para fornecer uma avaliação de imóveis em tempo real. Acabaram-se as avaliações desactualizadas e os riscos de sub/sobre-seguro.

Desenvolvimento de produtos

As seguradoras estão finalmente a utilizar os dados para conceber apólices que as pessoas realmente querem. Ao explorar dados sobre sinistros, padrões de utilização, riscos emergentes e sinais comportamentais, podem criar produtos para microssegmentos e identificar nichos mal servidos. O objetivo não é o volume, é a precisão.

Não perca oportunidades escondidas nos seus dados - deixe que os nossos analistas revelem o que é importante.

Análise de dados no sector dos seguros: panorâmica do mercado

Se quiser ter uma ideia do rumo que o sector dos seguros está a tomar, basta seguir os dados. Literalmente.

Vejamos o que dizem os números (e acreditem, não são subtis).

Crescimento

O mercado de análise de dados de seguros foi estimado em US $ 11,47 bilhões em 2023 e deve apresentar um CAGR notável de 15,9%, atingindo um surpreendente US $ 27,07 bilhões nos próximos cinco anos.

Fonte: Inteligência de Mordor

Utilização

86% das empresas de seguros contam com a análise de dados para obter informações a partir de relatórios de dados extensos. Assim, as seguradoras de automóveis estão atualmente a passar da dependência exclusiva dos registos de perdas internos para a análise orientada para o comportamento.

Fonte: Inteligência de Mordor

Efeitos

As seguradoras de vida que utilizam a análise preditiva registam uma redução de custos de 67%, um aumento de receitas de 60% e poupanças anuais na prevenção da fraude superiores a $300 mil milhões.

Fonte: Willis Towers Watson, Coligação contra a Fraude de Seguros

Principais casos de utilização da análise de dados nos seguros

Podemos falar de inovação o dia todo, mas a prova está sempre na execução. As seguradoras que estão a sair na frente não são as que têm os decks mais bonitos; são as que descobriram como fazer com que os dados funcionem à escala, no mundo real.

Eis três exemplos que mostram o que acontece quando a análise passa do conceito à capacidade principal.

Allianz SE: a ciência dos dados como sistema de alerta precoce

Na Allianz Trade, a ciência dos dados está profundamente integrada na forma como prevêem o risco de crédito em países, sectores e empresas.

O que é inteligente aqui é a forma como utilizam sinais subtis (como alterações de liquidez ou pagamentos em atraso em sectores relacionados) para assinalar o risco de exposição antes de este surgir. Não se trata apenas de analisar os números; trata-se de ligar os pontos com antecedência.

Este tipo de modelação permite-lhes prever os incumprimentos antes de as folhas de cálculo os apanharem, dando-lhes (e aos seus clientes) uma vantagem crítica em mercados voláteis.

Progressive: telemática com impacto real nos resultados

A Progressive construiu todo um ecossistema de seguros baseado na utilização em torno da telemática.

Os seus Programa de instantâneos pega no comportamento de condução do mundo real (velocidade, travagem, aceleração, hora do dia) e alimenta-o com modelos de preços que são individualizado. Isto não só reduz o risco de preços incorrectos, como também faz com que os clientes sintam que não estão a pagar pelos maus hábitos de outra pessoa.

E o mais importante? Funciona. O Snapshot ajudou a Progressive a melhorar a segmentação do risco e a fidelização dos clientes, duas áreas em que a maioria das seguradoras de automóveis ainda tem dificuldades.

UnitedHealth Group: a análise encontra o contexto social

A UnitedHealthcare é um bom exemplo do que acontece quando as seguradoras deixam de pensar nos sinistros e começam a pensar nas vidas.

Eles integraram análise preditiva identificar quando as pessoas são susceptíveis de ter problemas de saúde antes de os seus sintomas agravam-se - com base não só no historial médico, mas também nos determinantes sociais da saúde: insegurança habitacional, acesso a alimentos, transportes.

Não se trata apenas de um jogo de dados, é um jogo humano. E está a mudar a forma como abordam os cuidados, o envolvimento e o controlo de custos em grandes populações patrocinadas por entidades patronais.

Três empresas diferentes. Três casos de utilização diferentes. E uma coisa em comum: deixaram de tratar os dados como um relatório e começaram a tratá-los como um motor de tomada de decisões.

Roteiro de implementação da análise de dados

Digamos que está convencido do valor da análise de dados. Ótimo. Mas agora vem a parte que a maioria das organizações subestima: a implementação.

Porque não se trata apenas de ligar uma ferramenta ou contratar um cientista de dados. Trata-se de infraestrutura, processo, governança e estratégia - tudo em sincronia. Eis a forma como nós, na Innowise, normalmente abordamos esta questão quando trabalhamos com clientes do sector dos seguros que estão prontos para ir além da experimentação.

Requisitos análise

Os nossos analistas ajudam-no a identificar o problema real que a análise de dados pode resolver, quer se trate de pontuação de risco, deteção de fraude ou previsão de churn. Não criamos modelos sofisticados que nunca são utilizados.

Concepção da arquitectura de dados

Se os seus dados estiverem armazenados numa dúzia de sistemas que não se comunicam, a análise fica aquém das expectativas. Ajudamos a definir como os dados serão armazenados, acedidos e protegidos, para que sejam utilizáveis, compatíveis e escaláveis.

Modelação de dados

Agora é altura de estruturar a confusão. Mapeamos as relações entre as entidades, concebemos esquemas e criamos uma base limpa para a consulta. Trata-se de preparar os seus conhecimentos para o futuro.

Ingestão de dados

Recolhemos dados de todo o seu ecossistema (sistemas de sinistros, aplicações de clientes, APIs externas e até fontes IoT, como a telemática) num repositório centralizado. É aqui que os dados em bruto se tornam úteis.

Limpeza de dados

Ninguém fala muito sobre este assunto. Mas, a menos que queira resultados do tipo garbage-in, garbage-out, os seus dados precisam de ser limpos: deduplicados, corrigidos e validados. Sim, é aborrecido. Sim, é essencial.

Criação de um lago de dados

É aqui que armazenamos grandes volumes de dados estruturados e não estruturados em formatos nativos. Pense nisto como a sua memória de longo prazo - flexível, acessível e pronta para análise quando necessário.

Implementação do pipeline ETL/ELT

Concebemos e implementamos os processos que extraem dados, transformam-nos para análise e carregam-nos nos sistemas de destino. Quer seja em lote ou em tempo real, o pipeline tem de ser à prova de bala, caso contrário, tudo a jusante é interrompido.

Qualidade garantia

Não confiamos nos resultados até termos testado o pipeline e verificado os cálculos. A garantia de qualidade não é uma reflexão tardia. É um passo contínuo para garantir a integridade dos dados, a solidez da lógica e a exatidão do modelo.

Automatização e implantação

Quando o motor está a funcionar, automatizamos os fluxos de trabalho. Os painéis são actualizados por si próprios, os modelos são treinados novamente conforme necessário e os alertas são acionados sem intervenção manual. Em seguida, implantamos a pilha completa em ambientes de produção com planos de reversão e observabilidade incorporados.

Análise e visualização de dados

Finalmente, os insights. Aplicamos modelos estatísticos, ML e ferramentas de BI para extrair o verdadeiro significado dos dados e visualizá-los de uma forma que conduza a decisões, não a confusão.

01 Requisitos análise

02 Concepção da arquitectura de dados

03 Modelação de dados

04 Ingestão de dados

05 Limpeza de dados

06 Criação de um lago de dados

07 Implementação do pipeline ETL/ELT

08 Qualidade garantia

09 Automatização e implantação

10 Análise e visualização de dados

Seja mais esperto do que as fraudes antes que elas acabem com as suas margens.

As 5 principais plataformas modernas de análise de dados para seguros

Não se deixe sobrecarregar aqui. Não precisa de 20 ferramentas de análise. Precisa de uma ou duas que se adaptem perfeitamente ao seu modelo de negócio, maturidade dos dados e estrutura da equipa. Abaixo estão cinco plataformas que vimos funcionar bem em seguros, dependendo do que está a tentar resolver.

Não "o melhor em geral". Melhor para o trabalho.

Tableau
Microsoft Power BI
SAP S/4HANA
Qlik Sense
Alteryx

Melhor para: visualização de dados e painéis de controlo executivos

O Tableau é excelente quando é necessário tornar dados complexos fáceis de compreender, especialmente para utilizadores não técnicos. Os subscritores, os gestores de sinistros e até os executivos podem analisar as tendências com painéis de arrastar e largar. É rápido, visual e relativamente fácil de implementar.

Prós

Muito fácil de utilizar
Grande comunidade de utilizadores e recursos de formação

Contras

O licenciamento pode ser dispendioso
Fraco na preparação de dados - vai precisar de outra coisa a montante

Melhor para: relatórios de ponta a ponta entre equipas que já utilizam a pilha da Microsoft

Se estiver a utilizar o Microsoft 365, o Power BI é um ajuste natural. Integra-se perfeitamente com o Excel, Azure, SQL Server e Teams. Obtém uma visualização decente, uma modelação decente e uma excelente relação qualidade/preço. E com a configuração certa, ele pode lidar até mesmo com conjuntos de dados excessivamente grandes.

Prós

Forte integração com o ecossistema Microsoft
Escalável para pequenas e grandes organizações

Contras

Curva de aprendizagem para principiantes
Os utilizadores de Mac e Linux estão sem sorte

Melhor para: análise em tempo real de toda a empresa com integração ERP incorporada

O S/4HANA é um monstro, e digo-o tanto no bom como no mau sentido. Se já está profundamente familiarizado com a SAP, esta solução oferece-lhe uma visão poderosa e em tempo real de todas as operações: gestão de apólices, finanças, sinistros e muito mais. Mas requer um investimento significativo, competências especializadas e uma configuração complexa.

Prós

Análise em tempo real baseada em dados transaccionais
Integração ERP sem falhas para empresas de maior dimensão

Contras

Custo de investimento elevado
Requer formação especializada e configuração pesada

Melhor para: análise self-service e descoberta de dados associativos

O Qlik Sense é excelente quando é necessário explorar relações entre pontos de dados que não são óbvios. Ele é particularmente forte para deteção de fraudes, análise de reclamações e segmentação de clientes. Além disso, sua consulta em linguagem natural é surpreendentemente boa.

Prós

Modelo de dados associativo flexível
Permitir que os utilizadores explorem de forma independente

Contras

Os custos de licenciamento acumulam-se rapidamente para as grandes equipas
Não é ideal para relatórios rápidos e sujos

Melhor para: combinação de dados, preparação e análise avançada sem escrever código

O Alteryx destaca-se na fase de pré-visualização. É o que se utiliza quando os dados em bruto estão desorganizados e dispersos, mas é necessário dar-lhes sentido rapidamente. Pense: fluxos de trabalho de subscrição, modelos de preços, classificação de riscos complexos.

Prós

Ótimo para preparação e automatização de dados
Análises poderosas sem conhecimentos profundos de codificação

Contras

Os preços não são adequados para as PME
Pode sobrecarregar os utilizadores principiantes com a sua interface

Conclusão

A análise de dados já não é opcional para as companhias de seguros. É essencial para tomar decisões informadas, acelerar processos e servir melhor os clientes. As seguradoras que tiram partido dos dados reduzem os custos, detectam fraudes mais cedo e oferecem apólices alinhadas com o comportamento real dos clientes.

Se está farto de experiências e quer uma análise que realmente faça mexer a agulha, estamos aqui para o ajudar. Na Innowise, nós fornecemos serviços de análise de dados e desenvolver soluções personalizadas para tornar a avaliação do risco mais precisa, os sinistros mais fáceis e a experiência do cliente melhor.

Preparado para ser realista com os seus dados? Vamos conversar.

FAQ

A análise de dados no sector dos seguros refere-se à utilização de métodos estatísticos, aprendizagem automática e ferramentas de grandes volumes de dados para extrair informações acionáveis de grandes volumes de informação - tudo, desde o comportamento dos tomadores de seguros e o historial de sinistros até aos dados IoT e aos dados de terceiros. Transforma os dados brutos em decisões mais inteligentes em matéria de preços, risco, fraude e serviço ao cliente.

Vai para além dos relatórios. A análise de dados ajuda as seguradoras a ajustar os prémios, a identificar fraudes antes dos pagamentos, a reduzir os atrasos nos sinistros e a criar produtos personalizados. A nível operacional, reduz os custos e o desperdício. Estrategicamente, permite que as seguradoras se adaptem mais rapidamente, visem os mercados certos e operem com um nível de clareza que não era possível antes.

Sem dúvida. Com os modelos corretos, as seguradoras podem detetar padrões de fraude (como pedidos de indemnização inflacionados, conluio ou envios duplicados) antes de o dinheiro sair do sistema. Técnicas como a deteção de anomalias e o processamento de linguagem natural permitem uma intervenção precoce, transformando a prevenção da fraude num sistema pró-ativo e não num exercício de limpeza dispendioso depois de os danos estarem feitos.

Os grandes volumes de dados expandem o que as seguradoras podem ver, analisar e atuar. Inclui dados estruturados (como dados demográficos e histórico de apólices) e dados não estruturados (como leituras de sensores, sinais de redes sociais ou transcrições de chamadas). A combinação permite uma avaliação de risco mais precisa, a tomada de decisões em tempo real e ofertas hiper-personalizadas que reflectem o verdadeiro comportamento do cliente.

A resposta curta: pode ser, mas não tem de ser. Os custos variam consoante a configuração da sua tecnologia de TI, as capacidades internas e a preparação dos dados. O maior risco não é gastar demais, é investir de menos. As empresas presas a processos manuais ou modelos desactualizados perdem muito mais em ineficiências, oportunidades perdidas e perdas evitáveis ao longo do tempo.

A subscrição, os sinistros e a deteção de fraudes são, normalmente, os sectores que obtêm o ROI mais rápido. Mas o marketing, o serviço ao cliente e o desenvolvimento de produtos também beneficiam significativamente quando a análise é utilizada para compreender as necessidades dos clientes e prever comportamentos. Numa configuração totalmente madura, a análise torna-se o tecido conjuntivo entre departamentos e não apenas uma ferramenta isolada para uma equipa.

O BI (Business Intelligence) mostra-lhe o que aconteceu, concentra-se em painéis de controlo, KPIs e padrões históricos. A análise preditiva vai um pouco mais longe: utiliza dados históricos para modelar o que é provável que aconteça a seguir, quer se trate de uma reclamação, de um risco de churn ou de uma tentativa de fraude. Transforma a retrospetiva em previsão e ação.

A indústria está a mudar de processos estáticos e manuais para sistemas adaptáveis e orientados para os dados. Isso inclui a automatização da subscrição, a digitalização dos sinistros, a integração do AI para apoio ao cliente e a incorporação da análise em todos os níveis de decisão. O objetivo não é apenas a modernização. É construir um modelo de seguro mais inteligente, mais rápido e mais resiliente que possa evoluir em tempo real.

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Dmitry Nazarevich

CTO

Dmitry lidera a estratégia tecnológica por trás das soluções personalizadas que realmente funcionam para os clientes - agora e à medida que crescem. Ele une a visão geral com a execução prática, garantindo que cada construção seja inteligente, escalável e alinhada com o negócio.

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