Em um mundo perfeito, as seguradoras teriam, ao seu dispor, dados que fornecessem informações detalhadas do comportamento de cada um de seus clientes como motoristas—informações estas que resultariam em pontuação simples e útil, fortemente relacionadas à propensão ao sinistro. Esse conhecimento não somente traria melhorias a outras fontes de dados tradicionais (como pontuação de crédito e informações demográficas), como também permitiria monitoramento do risco ao longo do tempo. Tanto as operadoras como os clientes se beneficiariam desse recurso, pois permitiria uma subscrição personalizada para maior proteção das seguradoras contra perdas potenciais, ao mesmo tempo em que ofereceriam os melhores valores de prêmios para seus clientes. Se você já estiver se perguntando “mas o seguro baseado no uso com o uso de rastreadores (OBD) já não oferece esses benefícios?”, a resposta é “sim e não”.

Um dos maiores desafios da popularização do seguro baseado no uso tem sido as despesas na coleta de dados. Recentemente, aplicativos para smartphones surgiram como o método de coleta de dados com melhor custo benefício, além de se mostrarem muito populares entre os clientes. No entanto, apesar desse desenvolvimento ter proporcionado um impulso significativo na redução de custos, também apresentou problemas relacionados à precisão dos dados. Por exemplo, dependendo do modelo do smartphone usado, a diferença poderia chegar a 55%*.

Quando se trata de seguro baseado no uso, quem manda é a qualidade dos dados. Sem a garantia de que todas as informações utilizadas são exatas, os clientes não estarão dispostos a participar e as seguradoras não terão as informações necessárias para aprimorar suas capacidades de gestão de risco e, portanto, seus resultados.

E, mesmo com contratempos, os  aplicativos que monitoram o comportamento do motorista chegaram para ficar. No meu próximo post, explicarei como garantir que os dados  gerado pelos aplicativos atendam os padrões exigidos por você seus clientes.

*Baseado em dados proprietários da LexisNexis.

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