Ninguém pode prever o futuro, mas o modelo de negócios de seguros sempre foi o de fazer as melhores suposições possíveis. A base de sustentação das seguradoras depende da avaliação precisa do nível de risco dos clientes em potencial e do ajuste adequado de sua elegibilidade, das taxas de prêmio e das coberturas permitidas. Em outras palavras, o sucesso de um negócio de seguros depende, essencialmente, de uma aposta — portanto, fazer previsões com base em análises sempre foi uma estratégia fundamental no setor.
Felizmente, a tecnologia percorreu um longo caminho desde que o conceito mais primitivo de seguro apareceu no Código de Hamurabi, por volta de 1750 A.E.C. Atualmente, a análise preditiva é um campo inteiro de estudo com um conjunto em evolução de tecnologia de computador especificamente projetada. Embora o futuro não seja claro nem mesmo para a mais inteligente das inteligências artificiais (IA), veja como o aprendizado de máquina, a IA e outras ferramentas de análise preditiva estão mudando o futuro do seguro — e tornando-o melhor.
1. Ajudando na triagem e no processamento de sinistros
O processo de sinistros pode ser uma das partes mais trabalhosas e demoradas dos negócios de qualquer agência de seguros. Quando um cliente faz um pedido de indenização, ele provavelmente quer receber seus benefícios de forma rápida e indolor, enquanto a seguradora tem a obrigação de verificar os detalhes e manter os custos o mais baixo possível. Esses dois objetivos geralmente estão em oposição, mas a análise preditiva pode ajudar a preencher essa lacuna.
Por exemplo, a análise preditiva pode ajudar as seguradoras a determinar como priorizar os sinistros de forma a ajudar a reduzir os custos da seguradora e, ao mesmo tempo, aumentar a satisfação do cliente, usando análises aprofundadas de padrões históricos. As mesmas tecnologias podem fornecer às seguradoras dados em tempo real que podem reduzir o tempo e o esforço necessários para processar esses sinistros após a triagem. Em resumo: é uma situação em que todos saem ganhando.
2. Detectar clientes que podem cancelar — e entrar em contato para retenção
Por mais que a redução de riscos e a qualificação do cliente sejam essenciais para o sucesso de uma agência de seguros, a retenção é igualmente importante. Não importa a precisão com que o nível de risco e os custos de um cliente são calculados, se esse cliente acabar cancelando sua apólice.
Felizmente, a análise preditiva também pode ajudar com esse problema. Ao utilizar dados comportamentais e históricos complexos para analisar e identificar os sinais de alerta de que um cliente está prestes a cancelar sua apólice, a análise preditiva oferece às seguradoras a oportunidade de entrar em contato com antecedência para descobrir o que esse cliente precisa e encontrar maneiras de fortalecer o relacionamento. Isso pode se traduzir em taxas de retenção mais altas — e em um resultado final mais substancial.
3. Aumentar a eficácia da prevenção de fraudes
Usar a análise preditiva para reduzir o risco antecipadamente, avaliando os dados comportamentais dos clientes potenciais, é uma coisa importante. Mas as tecnologias de análise preditiva também podem ser usadas para detectar com mais facilidade e eficiência sinistros fraudulentos, um problema que aumenta os custos em ambos os lados da equação. De acordo com a Coalition Against Insurance Fraud, a fraude em seguros custa ao setor cerca de US$ 308,6 bilhões por ano; enquanto isso, o FBI estima que esses sinistros custam às famílias de US$ 400 a US$ 700 por ano em prêmios desnecessariamente aumentados.
Entre na análise preditiva, que pode ser usada para ajudar a detectar sinistros fraudulentos mais rapidamente, analisando dados em tempo real e levantando sinais de alerta que podem parecer apenas cor-de-rosa — ou até mesmo brancos — aos olhos humanos.
Por exemplo, algumas seguradoras estão usando a biometria comportamental para verificar os usuários e estabelecer confiança. A biometria comportamental analisa como os usuários interagem fisicamente com um site ou aplicativo. Ao monitorar cuidadosamente como os usuários interagem com a plataforma, as seguradoras podem detectar quaisquer anomalias que possam indicar que eles estão tentando cometer fraude.
De acordo com a Payoda, uma empresa que oferece serviços de análise preditiva para empresas incluindo agências de seguros, uma empresa líder reduziu a fraude de sinistros de propriedades e acidentes em 23% usando a tecnologia.
À medida que a IA e o aprendizado de máquina continuam a evoluir e a ampliar os limites de como a análise preditiva pode servir ao setor de seguros — e a outros setores —, as seguradoras também responderão com suas próprias maneiras inovadoras de usar essas ferramentas. E, ao tornar o setor de seguros e seus processos mais eficientes e precisos, essas tecnologias reduzem os custos e o atrito não apenas para as seguradoras, mas também para seus clientes — um resultado que vale muito o investimento.
Escrito por Rob Bhatt, agente de seguros licenciado e redator da LendingTree