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

Explorar o poder da análise de dados no sector dos seguros

Numa era alimentada por dados, o sector dos seguros encontra-se numa encruzilhada transformadora. Embora a indústria tenha sido tradicionalmente dependente de dados históricos e cálculos simples, a análise de dados está agora a revolucioná-la, conduzindo o sector dos seguros a uma nova era caracterizada por uma precisão e personalização notáveis.

Em termos simples, a análise de dados para seguros refere-se à utilização sistemática de dados e técnicas de análise avançadas para obter informações, fazer previsões e tomar decisões informadas. Ao analisar grandes quantidades de dados provenientes de muitas fontes, as companhias de seguros obtêm padrões e tendências significativos que as ajudam em várias operações, desde a identificação de sinistros duvidosos até à prevenção de actividades fraudulentas.

Análise de dados no sector dos seguros: panorâmica do mercado

O sector dos seguros está a passar por uma mudança transformadora com a integração da análise de dados, revelando conhecimentos sem paralelo sobre a avaliação de riscos, a deteção de fraudes e o comportamento dos clientes. A análise que se segue diz muito sobre o seu potencial disruptivo.

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 do ramo vida que utilizam a análise preditiva registaram um efeito cumulativo de redução de custos de 67% e um aumento de receitas de 60%.

Fonte: Willis Towers Watson

Benefícios

A análise de dados para seguros ajuda a detetar e a prevenir sinistros fraudulentos, poupando em média $308,6 mil milhões por ano.

Fonte: Coligação contra a Fraude de Seguros

O papel da análise de dados nos seguros

No sector dos seguros, a análise de dados tornou-se gradualmente uma pedra angular para impulsionar a transformação, a inovação e a eficiência e remodelar o desempenho operacional no sentido de uma precisão cristalina e de uma previsibilidade global. Vamos explorar o seu impacto multifacetado em números, dividido em vários aspectos que constituem o seu efeito inovador.

Principais casos de utilização da análise de dados nos seguros

Para além de reduzir a incerteza e simplificar a tomada de decisões, a análise de dados para seguros revela novas oportunidades de crescimento que impulsionam a expansão do negócio e a satisfação do cliente. Eis os principais casos de utilização que demonstram a sua influência pioneira no sector dos seguros.

Avaliação dos riscos e fixação de preços
Detecção de fraudes
Telemática no seguro automóvel
Segmentação de clientes
Automatização do processamento de pedidos de indemnização
Reforço da tomada firme
Melhoria da experiência do cliente
Análise preditiva
Modelação de catástrofes
Programas de saúde e bem-estar
Otimização da regularização de sinistros
Cibersegurança e atenuação dos riscos
Prevenção da fraude nos cuidados de saúde
Avaliação de imóveis
Desenvolvimento de produtos

Com grandes quantidades de dados disponíveis, as seguradoras podem obter informações e elaborar estratégias que antes eram inatingíveis. Em vez de categorizar os indivíduos em grandes grupos de risco, as seguradoras criam perfis de risco mais granulares através da avaliação do risco, garantindo que os prémios representam precisamente o risco que representam. Para determinar com precisão o preço dos prémios de seguro, analisam dados históricos, atributos comportamentais, dados demográficos, etc. Em alguns casos, integram fontes de dados não convencionais, como a atividade nas redes sociais, o histórico de compras e até imagens de satélite relativas a seguros imobiliários.

Os modelos analíticos sofisticados de hoje em dia mergulham profundamente em vastos conjuntos de dados, identificando inconsistências e anomalias com precisão. Por exemplo, ao analisar dados históricos (sinistros anteriores, frequência de inquéritos) e informações de origem externa (pontuações de crédito, etc.), a análise de dados no sector dos seguros ajuda a detetar picos invulgares nos montantes ou na frequência dos sinistros de uma determinada região ou prestador de serviços. Além disso, estas informações podem indicar possíveis conluios ou fraudes sistemáticas. Além disso, a análise de texto pode examinar os pormenores narrativos dos sinistros, identificando padrões de redação enganadores ou inconsistências e permitindo que as seguradoras tomem medidas preventivas antes de serem enganadas.

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 de forma proactiva 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 para se adequarem aos perfis de risco específicos dos seus clientes, garantindo 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.

Os nossos serviços de análise de dados

A Innowise destaca-se na prestação de serviços de análise de dados de alto nível, ajudando as empresas a enfrentar os seus desafios mais prementes com facilidade.

Transforme os seus dados em lucro.

Escreva-nos
  • Consultamos as empresas de seguros sobre as estratégias e abordagens de análise de dados mais adequadas para gerir eficazmente a informação.
  • Ajudamos as companhias de seguros a recolher, organizar, proteger e armazenar dados, transformando informações díspares em conjuntos de dados limpos e bem estruturados.

Exemplos reais de análise de dados no sector dos seguros

Mostramos como empresas de seguros notáveis adoptam a análise de dados nas suas rotinas diárias e beneficiam de melhores resultados.

Allianz SE: ciência de dados para melhorar as capacidades preditivas

A Allianz Trade aproveita a ciência dos dados para melhorar as suas capacidades de previsão e simplificar as operações, permitindo-lhes detetar sinais subtis relacionados com os seguros, como a dívida, a liquidez e os riscos do país e do sector em vários domínios. Através destes processos inteligentes, a Allianz Trade identifica empresas susceptíveis de incumprimento de pagamentos ou mesmo de declaração de falência. Para além de manterem tecnologia e metodologias de ponta, continuam a aperfeiçoar os seus modelos e a reforçar a sinergia entre a ciência dos dados e a análise especializada.

Progressivo: Telemática no seguro automóvel

A Progressive, uma das maiores seguradoras de automóveis dos Estados Unidos, é conhecida pelo seu programa de seguro baseado na utilização, o Snapshot. Este programa utiliza algoritmos avançados para analisar meticulosamente os dados telemáticos, tendo em conta a velocidade de condução, a aceleração, os padrões de travagem e muito mais. Ao analisar este manancial de informações, o Snapshot avalia o risco do condutor com um nível de granularidade que anteriormente não era possível obter através dos métodos de subscrição tradicionais. Isto oferece aos tomadores de seguros taxas de seguro automóvel altamente personalizadas com base nos seus hábitos de condução, o que resulta em prémios significativamente mais baixos e contribui para a segurança rodoviária.

Grupo Unitedhealth: análise preditiva para abordar os determinantes sociais da saúde

A UnitedHealthcare integrou a análise preditiva para melhorar o bem-estar, reduzir os custos e promover o envolvimento em programas de intervenção clínica. Isto permitiu-lhes abordar os determinantes sociais da saúde entre os indivíduos abrangidos por planos de benefícios seleccionados patrocinados pela entidade patronal. Utilizando a análise preditiva, a UnitedHealthcare expande os seus esforços existentes para abordar os determinantes sociais da saúde dos beneficiários do Medicare e do Medicaid. Identifica proactivamente os indivíduos com maior probabilidade de necessitarem de assistência, abrangendo áreas como o acesso a alimentos nutritivos e a habitação a preços acessíveis. Os defensores nos centros de atendimento telefónico da UnitedHealthcare ajudam as pessoas a lidar com eventos ou circunstâncias difíceis da vida através de interacções em tempo real e do acesso a recursos comunitários seleccionados.

Roteiro de implementação da análise de dados

Um processo de análise de dados sem problemas requer uma abordagem meticulosa para o desenvolvimento de soluções disruptivas que os clientes esperam com grande expetativa.

01
Requisitos análise
Os nossos BAs determinam as necessidades e os objectivos específicos de uma solução de análise de dados, assegurando o seu alinhamento com as metas empresariais e as necessidades dos utilizadores.
02
Concepção da arquitectura de dados
Concentramo-nos na criação de uma estrutura para organizar e gerir os dados no sistema, incluindo métodos de armazenamento e acesso aos dados.
03
Modelação de dados
Concebemos a estrutura e as relações dos dados para facilitar a consulta e a análise eficientes através de diagramas e esquemas de entidade-relacionamento.
04
Ingestão de dados
Depois, os nossos programadores experientes recolhem e importam dados de várias fontes para um repositório centralizado, tornando-os acessíveis para análise.
05
Limpeza de dados
Para garantir a qualidade e fiabilidade dos dados, identificamos e rectificamos erros, inconsistências e imprecisões que possam prejudicar a eficiência do processo.
06
Criação de um lago de dados
Esta fase envolve a criação de um repositório centralizado para armazenar grandes quantidades de dados brutos no seu formato nativo, proporcionando flexibilidade.
07
Implementação do pipeline ETL/ELT
Um pipeline ETL/ELT consiste em conceber e configurar processos para extrair dados, transformá-los para análise e carregá-los para um sistema de destino.
08
Qualidade garantia
Os nossos especialistas em garantia de qualidade realizam testes rigorosos e validam os processos de análise de dados, garantindo resultados exactos e fiáveis.
09
Automatização e implantação
A Innowise implementa processos automatizados para análise de dados e implementa soluções prontas para o mercado em ambientes de produção.
10
Análise e visualização de dados
Por fim, os dados são analisados utilizando várias técnicas e ferramentas, fornecendo informações, padrões e tendências valiosos para a tomada de decisões accionáveis.
01 Requisitos análise
Os nossos BAs determinam as necessidades e os objectivos específicos de uma solução de análise de dados, assegurando o seu alinhamento com as metas empresariais e as necessidades dos utilizadores.
02 Concepção da arquitectura de dados
Concentramo-nos na criação de uma estrutura para organizar e gerir os dados no sistema, incluindo métodos de armazenamento e acesso aos dados.
03 Modelação de dados
Concebemos a estrutura e as relações dos dados para facilitar a consulta e a análise eficientes através de diagramas e esquemas de entidade-relacionamento.
04 Ingestão de dados
Depois, os nossos programadores experientes recolhem e importam dados de várias fontes para um repositório centralizado, tornando-os acessíveis para análise.
05 Limpeza de dados
Para garantir a qualidade e fiabilidade dos dados, identificamos e rectificamos erros, inconsistências e imprecisões que possam prejudicar a eficiência do processo.
06 Criação de um lago de dados
Esta fase envolve a criação de um repositório centralizado para armazenar grandes quantidades de dados brutos no seu formato nativo, proporcionando flexibilidade.
07 Implementação do pipeline ETL/ELT
Um pipeline ETL/ELT consiste em conceber e configurar processos para extrair dados, transformá-los para análise e carregá-los para um sistema de destino.
08 Qualidade garantia
Os nossos especialistas em garantia de qualidade realizam testes rigorosos e validam os processos de análise de dados, garantindo resultados exactos e fiáveis.
09 Automatização e implantação
A Innowise implementa processos automatizados para análise de dados e implementa soluções prontas para o mercado em ambientes de produção.
10 Análise e visualização de dados
Por fim, os dados são analisados utilizando várias técnicas e ferramentas, fornecendo informações, padrões e tendências valiosos para a tomada de decisões accionáveis.

Vivemos na era dos dados, e a Innowise está a liderar o caminho, transformando informações fragmentadas em conjuntos de dados estruturados que permitem o planeamento estratégico e a tomada de decisões informadas. Ao adaptar as soluções às necessidades comerciais específicas, o Innowise capacita as organizações a navegar no cenário baseado em evidências, promovendo a inovação, a eficiência e a vantagem competitiva.

As 5 principais plataformas de análise de dados para seguros

No sector dos seguros, o Tableau é amplamente utilizado para visualização de dados e business intelligence, fornecendo uma apresentação fácil de compreender de dados complexos, permitindo que os subscritores e os profissionais de sinistros identifiquem tendências e avaliem rapidamente os riscos. Os painéis em tempo real do Tableau também melhoram o envolvimento dos clientes, fornecendo informações sobre o comportamento e as preferências dos segurados.

Prós

  • Facilidade de utilização para utilizadores não técnicos
  • Comunidade de utilizadores dinâmica e vastos recursos em linha

Contras

  • Licenciamento dispendioso
  • Capacidades limitadas de preparação de dados

As companhias de seguros utilizam o Power BI para análise de dados e elaboração de relatórios. Permite-lhes criar relatórios e painéis de controlo interactivos e fornecer uma visão abrangente das suas operações. O Power BI permite que as seguradoras monitorem os principais indicadores de desempenho, acompanhem a eficiência do processamento de sinistros e otimizem o atendimento ao cliente, melhorando a tomada de decisões e a eficiência operacional.

Prós

  • Integração com o Microsoft Stack
  • Escalabilidade tanto para pequenas empresas como para grandes empresas
  • Personalização flexível com gráficos incorporados

Contras

  • Sem suporte para macOS e Linux
  • Problemas de desempenho com grandes conjuntos de dados
  • Curva de aprendizagem para os novos utilizadores da análise de dados

O SAP S/4HANA é um sistema ERP utilizado em seguros para processos de negócios de ponta a ponta. Esta plataforma rica em funcionalidades ajuda as empresas de seguros ao fornecer uma visão unificada e em tempo real das operações, incluindo a gestão de apólices, o processamento de sinistros e a gestão financeira. As capacidades analíticas avançadas do S/4HANA permitem às seguradoras prever riscos, otimizar a atribuição de recursos e melhorar o serviço ao cliente, apoiando uma tomada de decisões mais ágil e baseada em dados.

Prós

  • Análises em tempo real baseadas em informações actualizadas
  • Conjunto alargado de funções integradas de gestão empresarial

Contras

  • Implementação dispendiosa
  • Formação extensiva para os utilizadores utilizarem eficazmente as suas funcionalidades

O Qlik Sense é uma plataforma de análise e visualização de dados utilizada no sector dos seguros para melhorar a descoberta e os insights dos dados. Beneficia as empresas de seguros ao oferecer análises self-service, permitindo que os utilizadores explorem e visualizem dados de forma independente, enquanto as suas capacidades de consulta de linguagem natural orientadas por IA facilitam a criação de relatórios sofisticados. O Qlik Sense ajuda as seguradoras na análise de sinistros, deteção de fraudes e segmentação de clientes, levando a uma avaliação de risco mais eficaz e a uma maior eficiência.

Prós

  • Modelo de dados associativo para explorar intuitivamente as relações de dados
  • Análises orientadas para o utilizador para criar visualizações e relatórios

Contras

  • Custos de licenciamento, especialmente para organizações maiores
  • Curva de aprendizagem para os novos utilizadores da plataforma

O Alteryx é utilizado no sector dos seguros para a combinação, preparação e análise avançada de dados. Ajuda as companhias de seguros a automatizar os fluxos de trabalho de dados e os processos analíticos, reduzindo significativamente o tempo necessário para tarefas como a subscrição, a análise de sinistros e a deteção de fraudes. O Alteryx aumenta a eficiência simplificando a manipulação de dados e a modelação preditiva, permitindo que os profissionais de seguros tomem decisões baseadas em dados com maior precisão.

Prós

  • Preparação avançada de dados
  • Automatização do fluxo de trabalho para simplificar tarefas repetitivas

Contras

  • O custo pode ser proibitivo para pequenas empresas ou utilizadores individuais
  • As funcionalidades avançadas podem ser demasiado complicadas para os principiantes

FAQ

As companhias de seguros podem aproveitar o poder da análise de dados para melhorar o seu desempenho. Com ela, podem aperfeiçoar a sua avaliação do risco, criar pacotes de seguros personalizados, facilitar o processo de sinistros e afinar os modelos de preços, aumentando a eficiência e a precisão.

Sim, a análise de dados pode identificar padrões, anomalias e actividades suspeitas nos dados dos sinistros de seguros. Estas ferramentas de alta tecnologia podem expor sinistros e comportamentos fraudulentos, dando às seguradoras a vantagem de impedir a fraude e poupar dinheiro em pagamentos falsos.

Os grandes volumes de dados são um fator de mudança para os seguros que ajuda as seguradoras a compreender a forma como os clientes funcionam, a analisar os riscos de todos os ângulos e a tornar o processo de subscrição e de sinistros mais simples e mais inteligente para uma tomada de decisões informada.

O mundo dos seguros está a ser alvo de uma remodelação tecnológica, acolhendo tecnologias avançadas como a IA, a aprendizagem automática e a IoT. Estas tecnologias ajudam a acelerar a documentação relativa aos seguros, a definir perfis de risco e, em última análise, a oferecer serviços de seguros que se destacam no panorama digital em constante evolução.

autor
Dmitry Nazarevich Diretor de comunicações móveis

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    Após a análise dos requisitos, os nossos analistas e programadores elaboram uma proposta de projecto com o âmbito dos trabalhos, tamanho da equipa, tempo e custos e custos.

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