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No setor de seguros, investir em análise de risco é mandatório. É dessa forma que as seguradoras podem avaliar com precisão a viabilidade da oferta de produtos e alcançar meios para fazer a precificação de maneira mais assertiva. O score de risco se insere nesse contexto como uma importante ferramenta capaz de revolucionar a maneira como as seguradoras avaliam e quantificam os riscos associados aos seus segurados.
Atualmente, a ampla gama de dados disponíveis possibilita o desenvolvimento de modelos de pontuação de risco mais sofisticados e precisos. Desse modo, as seguradoras têm mais condições para tomar decisões estratégicas e fundamentadas em informações específicas.
Em linhas gerais, o score de risco é uma pontuação numérica calculada com base em uma análise de dados para avaliar o nível de risco associado a uma situação, pessoa ou empresa. Essa é uma avaliação muito comum nas áreas de seguros e serviços financeiros; e o desenvolvimento tecnológico vem impulsionando o surgimento de soluções mais robustas para auxiliar esse processo.
Uma análise de risco é composta por diferentes etapas, a começar pela qualificação dos dados. Muitas vezes negligenciada, essa fase auxilia na melhoria do processo de onboarding (atividades de integração de novos clientes em uma organização), que quando automatizado, além de se tornar mais rápido, proporciona maior segurança em relação às informações visto que uma pessoa poderia facilmente manipular ou alterar dados para burlar um sistema e garantir melhores condições na contratação de um seguro.
Outro ponto importante é a análise de variáveis, que pode incluir diferentes aspectos, desde a quantidade de sinistros em uma determinada região, até a probabilidade de inundação daquela área, por exemplo. Essas questões precisam ser consideradas para que a seguradora tenha condições de estabelecer preços mais precisos, baseando-se em fatos concretos.
Além disso, existe a análise de perfil, que avalia cada cliente de acordo com suas particularidades. Assim, o score de risco se torna uma ferramenta útil para identificar padrões suspeitos que possam indicar fraudes. A partir dessa detecção precoce, a seguradora tem mais insumos para tomar medidas que visam reduzir perdas e custos associados a possíveis práticas ilegais.
Um cuidado que as seguradoras devem ter, por exemplo, é o de identificar pessoas politicamente expostas, verificar a existência em listas restritivas e a regularidade cadastral dos clientes. Todo esse trabalho pode ser feito utilizando como referência a base de dados de órgãos competentes, como a Receita Federal.
Score de risco como aliado na redução de custos e de churn
A utilização do score de risco contribui não só para o processo de análise de perfil e precificação, como ajuda as seguradoras a reduzirem custos desnecessários. Essa avaliação, baseada em dados e cálculos estatísticos, permite às seguradoras atribuírem diferentes níveis de risco a cada cliente, considerando os que têm menor probabilidade de apresentar sinistros ou reclamações. Com acesso aos dados corretos, é possível determinar melhores condições de apólices, reduzindo problemas futuros, como pagamentos de indenizações.
A análise de dados também permite a otimização de atividades e recursos, de modo que as seguradoras tenham condições de se concentrar em áreas que apresentam desafios mais significativos. Ou seja, as empresas podem destinar esforços para as áreas que realmente precisam de atenção, reduzindo demais custos operacionais desnecessários.
Essa avaliação mais profunda acerca dos clientes também proporciona às seguradoras a adoção de estratégias de redução de churn (taxa de cancelamento de clientes), considerando a análise e previsão de comportamento dos segurados, ou seja, identificando os que têm maior probabilidade de cancelar serviços ou desistir de um negócio.
Com base no score de risco, por exemplo, há maneiras de criar um filtro para segmentar clientes em grupos de acordo com sua probabilidade de churn. Assim, a seguradora pode trabalhar antecipadamente em estratégias pensadas para os clientes mais propensos a deixar de utilizar seus serviços. Personalizar ofertas e comunicações de acordo com o perfil de cada cliente é outra questão a ser explorada para tornar as interações mais relevantes e significativas.
Outro ponto de análise é se há algum produto ou recurso específico associado ao churn. Essas informações auxiliam na definição de melhorias das ofertas. Consequentemente, ao oferecer o que os clientes realmente desejam, a capacidade de aumentar o engajamento e a fidelidade desses segurados eleva, proporcionando resultados mais positivos.
Importância das variáveis de datasets para precificação correta
Historicamente, as seguradoras usam alguns fatores, como dados demográficos, localização geográfica, dados financeiros e histórico de sinistros para determinar a precificação de seus serviços.
Em tese, isso não mudou com o avanço da tecnologia, mas a facilitação no acesso a diferentes informações e o uso de machine learning, IA e Big Data, por exemplo, permite às seguradoras avaliarem mais precisamente o risco que cada indivíduo ou situação pode oferecer para, a partir daí, ofertar preços mais personalizados.
Personalização é o que molda as transformações nas formas de se trabalhar o score de risco nos últimos anos. Se antes os mecanismos utilizados para avaliação eram baseados em regras engessadas, que não podiam ser moldadas mediante imprevistos, as ferramentas atuais podem simular cenários hipotéticos para prever riscos potenciais e calcular preços com mais sucesso.
Ao contrário dos mecanismos tradicionais baseados em regras que não podem se ajustar a eventos imprevistos, plataformas sofisticadas podem alavancar ferramentas de tomada de decisão, como cenários hipotéticos, permitindo que as seguradoras simulem cenários baseados em dados que preveem resultados de preços com as maiores chances de sucesso. Milhões de taxas e opções de produtos podem ser calculados todos os dias graças a soluções orientadas a análises que extraem e sintetizam insights de comportamentos do dia a dia, permitindo que as empresas escalem com facilidade e, ao mesmo tempo, ofereçam aos consumidores mais conveniência e personalização que desejam.
Ainda dentro do contexto de custos e precificação, o uso de datasets (conjuntos de dados estruturados usados na análise, pesquisa e treinamento de algoritmos de aprendizado de máquina) pode contribuir para a criação de uma base de informações para análise de risco mais completa. Na prática, quanto mais abrangente for a base de dados de uma seguradora, mais precisa e justa tende a ser a precificação.
Os datasets correspondem, justamente, a essas coleções estruturadas de informações que representam um conjunto específico de dados relacionados. Eles podem abranger uma ampla variedade de tipos de dados, incluindo tabelas, imagens, textos e até informações geoanalíticas.
No ramo das seguradoras, um dataset pode fornecer diferentes grupos de informações que, quando conectadas, possibilitam às empresas um entendimento mais amplo acerca dos seus segurados. Alguns dados que podem ser acessados para uma análise de riscos mais precisa, por exemplo, são: o histórico de sinistros de um cliente, histórico financeiro e social, dentre outros fatores relevantes.
Isso possibilita investir não só na segmentação de grupos mais específicos de segurados, como o desenvolvimento de modelos de pontuação de risco, análise de tendências e ganho em capacidade de gerenciamento de risco. No entanto, vale destacar que todo esse trabalho deve levar em consideração questões relacionadas à ética e privacidade dos segurados, em conformidade com as leis e regulamentações vigentes para proteger os indivíduos.
A busca por segurança e eficiência exige dessas empresas a adoção de abordagens mais inovadoras, mas sem deixar de lado o fator segurança. Análise de dados, Inteligência Artificial, automação e personalização são elementos que ganham destaque nesse contexto.
Na prática, as seguradoras precisam ampliar suas ações de investimentos em inovação para, de fato, se manterem um passo à frente na detecção de comportamentos suspeitos e assim terem condições de agir de forma mais ágil e precisa mediante a identificação de riscos.
Dentro desse quadro, o grande desafio das seguradoras é poder contar com um parceiro que tenha a expertise necessária para alinhar todas essas questões dentro de uma solução eficiente e fácil de usar. Como a Zoox Smart Data, por exemplo, que se estabeleceu no setor trabalhando a inteligência de dados para garantir às seguradoras uma visão 360° de seus clientes e da concorrência, por meio do cruzamento de dados de mercado.
A capacidade de identificar possíveis conexões com listas de risco permite às seguradoras tomarem decisões assertivas, evitando possíveis armadilhas. Além disso, com o recebimento de alertas imediatos diante de atividades suspeitas ou incomuns, as seguradoras podem garantir a integridade de seus negócios e evitar prejuízos financeiros.
MIT Technology Review
