Escrito por: LexiNexis Soluções de Risco

Conter perdas por fraude e abuso em sinistros pode ser um pesadelo para as seguradoras. As análises preditivas preveem eventos futuros desconhecidos usando data mining, estatísticas, modelagem, aprendizado de máquina e inteligência artificial. Elas podem ser úteis às seguradoras, mas sua aplicação tem se restringido a rotinas de precificação subscrição. Existe uma consciência geral sobre a importância dessas análises para o aprimoramento (sinistralidade), mas na prática, elas são pouco usadas.

As análises preditivas possuem a capacidade de minimizar, significativamente, os custos por fraudes pois ampliam a capacidade de detectá-la, reduzem os casos de falsos positivos e as despesas com investigações. Além disso, diminuem os custos de gestão de sinistros, identificando de maneira mais rapida, aqueles que estão fora do padrão e gerenciando sua severidade, de maneira eficiente.

É inevitável que as seguradoras empreguem análises preditivas para definição de preços, seleção de riscos, redução de custos de subscrição, captação do valor do consumidor ao longo do ciclo de relacionamento vendas e distribuição. É igualmente urgente que as operadoras permitam que as análises preditivas combatam problemas de fraude e severidade de sinistros e reduzam, drasticamente, as despesas com sua gestão.

É imperativo que as empresas de seguro se tornem organizações que usem dados e modelagem estatística como base para aumentar a eficiência, a produtividade, a rentabilidade e os níveis do serviço de em sua gestão de contas médicas.  As análises preditivas podem impactar, positivamente, as principais áreas de negócio para as seguradoras quando se trata da gestão de sinistros

As seguradoras precisam possuir um método avançado e sofisticado, que combine análises preditivas com soluções de gestão de sinistro baseadas em dados.

Tanto a quantidade como a qualidade dos dados são importantes para a criação de modelos altamente preditivos. Como dados incompletos, de má qualidade e inconsistentes podem dificultar a precisão da modelagem preditiva, é importante trabalhar com um parceiro experiente em análises, que entenda profundamente os dados, seus usos potenciais e como limpá-los e manipulá-los de maneira adequada.

Os modelos preditivos se beneficiam com muitos dados, pois conseguem analisar seus padrões complexos. Quanto mais dados díspares puderem ser agregados, mais precisa será a tomada de decisão.

Quanto mais dados disponíveis para o processo de decisão, melhor. Mas as pessoas podem se sentir sobrecarregadas. As soluções de modelagem e estatística têm capacidades para transformar, automaticamente, qualquer quantidade de dados em resultados que podem ser usados pelos gestores de sinistros.

Um aspecto prático das análises preditivas é a inclusão de mais dados. Além dos dados disponíveis em uma seguradora, os modelos preditivos integram também registros públicos e de outras fontes de dados externos.

A modelagem preditiva é um trabalho que, com muitos dados, é concluído pela metade. O modelo preditivo deve ser capaz de fornecer resultados que sejam úteis para administrar recursos quando da gestão de sinistros.

Uma melhor aplicação de análises avançadas preditivas, um maior acesso a fontes de dados robustas e uma forte integração com o ciclo de sinistros podem transformar o processo de gestão de contas médicas. Reduzir a perda por sinistralidade, de maneira significativa, é possível por meio da influência qualitativa da modelagem preditiva nos gestores.

As vantagens das análises preditivas possuem três aspectos:

  • Decisões sobre sinistros baseadas em dados;
  • Redução de Despesas;
  • Maior rentabilidade e crescimento do negócio.

A gestão de sinistros é um processo dinâmico, portanto, a modelagem estatística não podem ser uma aplicação estática, mas um processo contínuo e dinâmico, como todo sinistro sendo reavaliado sempre que os dados mudarem. O objetivo das análises preditivas é garantir o processamento otimizado de cada sinistros individualmente. Os de baixo risco são aprovados rapidamente, para reduzir os custos de gestão e aumentar a satisfação do cliente, enquanto que os casos complexos são encaminhados para tratamento pelos gestores de contas médicas.

A aplicação imediata de uma modelagem moderna e preditiva se faz necessária nos negócios de seguros onde a sinistralidade é ameaçadoramente elevada, cerca de 90%. Isso inclui negócios em Auto e Saúde. Mesmo assim, sua importância imediata não é menor do que em qualquer outro ramo de seguros, inclusive o de Vida.

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