Ao tirar partido dos dados recolhidos em tempo real a partir de dispositivos conectados, como smartphones com GPS e sensores no automóvel, as seguradoras obtêm uma compreensão completa do comportamento do condutor e do desempenho do veículo, considerando a velocidade, a quilometragem, a aceleração, a travagem e muito mais. Como resultado desta abordagem baseada em dados, adaptam os prémios de seguro em conformidade e fornecem informações precisas e atempadas sobre as circunstâncias do acidente. Isto ajuda as agências de seguros a regularizar os sinistros mais rapidamente, a reduzir a fraude e a evitar litígios, contribuindo para um comportamento de condução mais seguro.
Em vez de tratar a base de clientes como uma entidade monolítica, as seguradoras categorizam-na com base na idade, nos rendimentos, no estilo de vida, na apetência pelo risco e noutras características para oferecer serviços centrados no cliente e aumentar a sua retenção. Por exemplo, um jovem profissional solteiro num ambiente urbano pode dar prioridade ao aluguer ou ao seguro automóvel com determinadas comodidades digitais. Por outro lado, um indivíduo orientado para a família, numa zona suburbana, pode estar mais preocupado com uma cobertura de saúde ou de vida abrangente. Utilizando a segmentação, as companhias de seguros podem também otimizar as suas estratégias de marketing para garantir que enviam a mensagem certa ao indivíduo certo, reduzindo a ineficiência das abordagens gerais.
Historicamente, o processo de sinistros era manual, com uso intensivo de papel e atormentado por atrasos, deixando espaço para erros e inconsistências. Muitas avaliações preliminares de sinistros podem ser efectuadas quase instantaneamente através de software e algoritmos sofisticados, avaliando a validade e quantificando o montante de liquidação adequado. Além disso, as ferramentas de automatização podem cruzar instantaneamente os dados do sinistro com os detalhes da apólice, assinalando discrepâncias ou potenciais actividades fraudulentas. Isto acelera a resolução de sinistros simples, permitindo que as seguradoras se concentrem em casos mais complexos.
Em vez de tabelas estáticas e dados históricos, os subscritores modernos utilizam a análise para obter uma compreensão mais pormenorizada do risco. Os algoritmos avançados analisam grandes quantidades de dados, desde fontes convencionais, como registos médicos no seguro de saúde, até fontes mais actuais, como a telemática no seguro automóvel. Isto ajuda a compreender padrões, a prever riscos futuros e a avaliar o valor real de uma apólice. Agora, a seguradora pode adaptar os prémios em função do estilo de vida, dos hábitos de exercício ou mesmo das predisposições genéticas, em vez de oferecer uma apólice genérica baseada na idade e nos dados primários de saúde.
Num sector historicamente visto como impessoal e transacional, a infusão da análise de dados nos seguros permitiu às empresas compreender e satisfazer proactivamente as necessidades individuais dos tomadores de seguros. Ao analisar padrões de renovações de apólices, sinistros e interacções, as seguradoras obtêm informações sobre as preferências, os comportamentos e os pontos fracos dos seus clientes. Esta profundidade de compreensão permite uma comunicação adaptada, ofertas de serviços atempadas e recomendações de produtos personalizadas. A seguradora, por exemplo, pode sugerir um seguro residencial quando uma nova propriedade é comprada ou uma cobertura médica abrangente quando uma família cresce, por exemplo, analisando os marcos da vida do cliente.
Na sua essência, a análise preditiva aproveita os dados históricos para prever resultados futuros. Para as seguradoras, isto significa antecipar as necessidades, comportamentos e potenciais desafios dos clientes antes que estes se manifestem. Ao modelar vários pontos de dados - tais como interacções com os tomadores de seguros, históricos de sinistros e mudanças de estilo de vida - as seguradoras podem prever quando um cliente pode estar à beira de um evento significativo na vida, como comprar uma casa nova ou começar uma família. Isto permite-lhes oferecer proactivamente produtos ou conselhos relevantes, transformando potenciais pontos problemáticos em transições perfeitas. Além disso, a análise preditiva pode melhorar o processo de sinistros, prevendo a probabilidade de um sinistro se tornar controverso ou prolongado e permitindo que as seguradoras intervenham atempadamente com soluções ou apoio personalizado.
A modelação de catástrofes procura antecipar e quantificar as repercussões financeiras de acontecimentos imprevisíveis e de grande escala, desde catástrofes naturais, como furacões, a crises de origem humana. Em vez de se basear apenas em dados históricos, que podem ter um âmbito limitado, a análise de dados no sector dos seguros integra diversos fluxos de dados, incluindo observações ambientais em tempo real, tendências climáticas e até dinâmicas sociopolíticas. Por exemplo, embora os padrões de furacões passados ofereçam algumas perspectivas, a incorporação de dados de temperatura oceânica em tempo real ou de taxas de desflorestação pode fornecer uma avaliação mais precisa das futuras intensidades dos ciclones ou dos riscos de inundação. Ao analisar os padrões de desenvolvimento urbano, as seguradoras podem prever potenciais concentrações de perdas de propriedade em áreas recentemente desenvolvidas susceptíveis a catástrofes naturais.
Ao aproveitar o poder dos dados, as companhias de seguros podem adaptar as suas ofertas para servir melhor os indivíduos e as empresas, oferecendo recomendações personalizadas aos tomadores de seguros e incentivando escolhas e comportamentos mais saudáveis. Por exemplo, os empregados mais saudáveis são frequentemente mais produtivos, têm menos dias de baixa e reduzem os custos de saúde a longo prazo. Ao analisar os dados gerados pelos programas de saúde e bem-estar, as companhias de seguros podem afinar os seus modelos de avaliação de risco e estruturas de preços, o que resulta numa subscrição mais precisa e em prémios potencialmente mais baixos para as empresas. Além disso, a análise de dados permite às seguradoras identificar tendências e oportunidades de cuidados preventivos e de intervenção precoce, reduzindo, em última análise, os pedidos de indemnização e as despesas globais com os cuidados de saúde.
A análise de dados na regularização de sinistros ajuda as empresas a acelerar o processamento de sinistros legítimos. A avaliação automatizada de sinistros e os modelos preditivos permitem que as companhias de seguros identifiquem sinistros válidos e os liquidem de forma mais eficiente, reduzindo a pressão financeira sobre as empresas e permitindo-lhes retomar as operações o mais rapidamente possível. Esta eficiência pode promover a confiança entre seguradoras, tomadores de seguros e empresas e melhorar a satisfação geral do cliente. Além disso, a análise de dados no sector dos seguros ajuda a otimizar as provisões para sinistros, permitindo às empresas reservar com precisão o montante adequado de fundos para futuros sinistros previstos. Esta otimização garante que as empresas não pagam em excesso os prémios de seguro e mantêm os recursos financeiros necessários para as suas operações.
Uma das principais formas de a análise de dados ajudar as seguradoras na cibersegurança é através da análise de dados históricos e em tempo real. Ao examinar vastos conjuntos de dados, as seguradoras identificam padrões e anomalias indicativos de ameaças ou vulnerabilidades cibernéticas, o que lhes permite resolver possíveis problemas antes que eles se transformem em grandes violações. Por exemplo, as seguradoras podem detetar tentativas invulgares de início de sessão ou padrões de acesso a dados, que podem indicar tentativas de acesso não autorizado, e tomar medidas imediatas para impedir ciberataques. Além disso, ao analisar factores como a indústria, a dimensão, a infraestrutura de cibersegurança e os dados históricos de uma empresa, as agências de seguros podem avaliar com precisão o nível de risco que um cliente apresenta. Podem então adaptar as apólices de seguro e os preços de acordo com os perfis de risco específicos dos seus clientes, assegurando que têm uma cobertura adequada sem pagar demasiado.
Ao analisar vastos conjuntos de dados que contêm informações sobre pedidos de reembolso de cuidados de saúde, históricos de doentes e práticas de faturação, as companhias de seguros podem identificar irregularidades e padrões indicativos de potenciais fraudes. A utilização da análise de dados pode assinalar casos em que um prestador fatura serviços não prestados ou em que um doente recebe um volume invulgarmente elevado de serviços num curto período de tempo. Estas anomalias desencadeiam investigações, permitindo que as seguradoras intervenham prontamente e evitem outras actividades fraudulentas. Isto não só poupa às seguradoras perdas financeiras substanciais, como também salvaguarda a integridade do sistema de cuidados de saúde, uma vez que as actividades fraudulentas nos cuidados de saúde envolvem frequentemente várias partes em conluio para maximizar os ganhos ilícitos.
A análise de vastos conjuntos de dados que englobam informações sobre os atributos do imóvel, a localização, os dados históricos de sinistros e as tendências do mercado é uma das principais formas de a análise de dados ajudar na avaliação do imóvel. Isto não só reduz a probabilidade de sub-seguro ou sobre-seguro, como também garante que as empresas pagam prémios que correspondem ao valor real dos bens. A análise de dados permite que as agências de seguros se mantenham actualizadas com informações sobre os bens em tempo real, uma vez que as condições de mercado e os valores dos bens podem flutuar rapidamente, o que torna difícil manter a cobertura do seguro actualizada. Além disso, a análise de dados permite-lhes monitorizar as alterações nos valores dos imóveis e na dinâmica do mercado, garantindo que as apólices permanecem relevantes e que as empresas estão adequadamente protegidas.
Uma das principais formas de a análise de dados nos seguros ajudar no desenvolvimento de produtos é através da exploração de vastos conjuntos de dados para obter informações, com as seguradoras a recolherem dados sobre o comportamento dos clientes, o histórico de sinistros, as tendências do mercado e os riscos emergentes. Através da análise deste manancial de informação, as seguradoras adquirem um conhecimento mais profundo das necessidades, preferências e comportamentos dos clientes. Isto permite-lhes desenvolver e adaptar produtos de seguros a dados demográficos e segmentos de clientes específicos, garantindo que as empresas recebem uma cobertura que se alinha com os seus perfis de risco únicos. A análise de dados permite às seguradoras identificar lacunas no mercado e desenvolver ofertas de seguros inovadoras em conformidade. Ao analisar as tendências do mercado e os riscos emergentes, as seguradoras podem identificar oportunidades para lançar novos produtos que respondam a necessidades urgentes e em evolução.
