A qualidade da previsão de riscos que uma seguradora pode extrair de seus dados de performance sempre foi diretamente proporcional ao volume de dados que ela possui. Com as inovações tecnológicas, porém, isso não é mais uma verdade absoluta. Hoje já existem soluções que permitem às empresas, independente do porte, combinar seus dados de performance com fontes de informações externas. A precisão resultante da análise de dados combinados é incomparavelmente maior do que um trabalho feito somente com as informações reunidas por uma única seguradora. E se ela for pequena ou estiver começando, ter acesso a dados externos é ainda mais crucial para sobreviver no competitivo mercado segurador.

O alto volume de informações disponíveis torna o resultado muito mais preciso. Isso porque, em estatística, quanto maior a amostra com que estamos lidando, menor a margem de erro. Ter acesso a dados de performance, entretanto, é só o primeiro passo. É fundamental, também, possuir know-how para extrair valor deles. O volume de dados, como vemos em toda parte, cresce exponencialmente. Com isso, a tarefa torna-se cada vez mais complexa, exigindo alta especialização, domínio das mais modernas técnicas e ferramentas e uma infraestrutura potente o bastante para processar grandes quantidades de informações.

A aplicação mais convencional de mecanismos de previsão de risco, como sabemos, é na área de sinistros. Sem dúvida a análise de dados de performance é um instrumento importante para isso. Mas ela também pode impactar positivamente na área de vendas.

O mercado consumidor de seguros de automóveis foi fortemente atingido pelas mudanças provocadas pela pandemia de Covid-19. Observamos redução de mobilidade, menor uso de transporte público, maior tempo dos automóveis na garagem e queda na renda. Com isso, as taxas de conversão e renovação de seguros, e até mesmo os prêmios, estão diminuindo, com consequente redução no faturamento.

Em face dessas mudanças, os dados de performance – cruzados com dados externos, como os preços praticados pelo mercado – têm sido largamente empregados, por exemplo, para aumentar a conversão e a retenção de clientes. Isso porque os dados permitem identificar os perfis de segurados que têm maior propensão a converter ou a renovar, e a quais atributos das ofertas são mais sensíveis: preço, qualidade de serviço, oferta de serviços complementares etc. Esses resultados permitem ajustar melhor as ofertas e direcioná-las aos perfis mais adequados, ajudando a aumentar a eficácia nas vendas.

O segredo de cruzar informações

Tudo começa com a capacidade para selecionar quais dados são importantes e estabelecer as relações entre eles, de modo a oferecer insights relevantes para tomada de decisão. Geram-se os modelos estatísticos preditivos, que são testados e calibrados. É essencial, também, acompanhar o desempenho desses modelos de acordo com a variação das condições de mercado, e ajustá-los quando necessário.

Os modelos de previsão podem ficar ainda mais sofisticados se os dados de performance das seguradoras forem cruzados com dados de outras fontes, estabelecendo relacionamentos adicionais que aumentam significativamente a precisão das análises. A LexisNexis Risk Solutions trabalha constantemente para identificar e desenvolver soluções com base em informações originadas em fontes externas, como dados públicos e de terceiros, que agregam alto poder preditivo em relação a variáveis-resposta fundamentais às seguradoras. Com base na nossa experiência no ecossistema de seguros, combinamos esses dados com os de performance para criar atributos e modelos abrangentes, que geram insights ainda mais relevantes.

Um exemplo? O score de riscos de localização é uma solução que gera scores baseados no local onde vive o segurado, tendo como base mais de 500 atributos captados especificamente para o mercado brasileiro a partir de diversas fontes, com destaque para dados demográficos, de topografia, clima e mobilidade, indicadores socioeconômicos e de segurança pública. Um score nada mais é do que uma nota, refletindo, por exemplo, o risco de um sinistro associado ao cliente. No caso do score de riscos de localização, basta fornecer o endereço do interessado no seguro para a solução gerar o score.

Para as grandes e as pequenas

Acesso a um grande volume de dados e capacidade de processá-los requerem um nível alto de investimento, inviável para muitas seguradoras, sobretudo as de menor porte. Também requerem expertise específica, o que obriga uma empresa de seguros a expandir o foco para além do seu core business. As soluções da LexisNexis Risk Solutions têm por objetivo apoiar as seguradoras, extraindo valor dos dados e oferecendo insights, para que elas possam se concentrar em obter bons resultados.

Somos uma das principais provedoras globais de dados, analytics e insights de mercado para o setor de seguros. No Brasil, contamos com uma equipe de cientistas de dados especializados em análise e modelagem de grandes volumes de dados direcionados para seguradoras. Nossos modelos de controle são calibrados constantemente com os dados de mercado brasileiros. Assim, conseguimos oferecer soluções que fazem a diferença para empresas de todos os tamanhos, independente do volume de dados de performance que elas possuem.

Com base na nossa experiência mundial em processamento e armazenamento de informações, desenvolvemos processos robustos de governança de dados que também aplicamos no Brasil. Nossas soluções estão alinhadas com a Lei Geral de Proteção de Dados brasileira, que regula as atividades de tratamento de dados pessoais no país.

Acredito que as situações que descrevi ajudam a sublinhar a importância dos dados de performance, um dos itens mais importantes do patrimônio de uma seguradora. Análises baseadas neles são decisivas para aumento da competitividade e melhora da rentabilidade. São úteis em praticamente todas as áreas, desde a subscrição, passando por definição de ofertas, precificação, otimização da sinistralidade e redução de fraudes. Essas análises podem ser a bússola de que as seguradoras precisam para atravessar com segurança momentos turbulentos como o atual, minimizando a exposição aos riscos e mantendo os resultados nos níveis almejados.

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