Recursos tecnológicos modernos tornam a subscrição mais veloz e ajustada aos riscos

P ara conseguir acompanhar as mudanças nas necessidades dos clientes dessa nova Era, muitas seguradoras estão renovando seus departamentos de subscrição já que, tais clientes têm preferências que, por mais variadas que sejam, costumam atingir dois pontos de confluência: a preferência pela rapidez no atendimento e pela fluidez na experiência. 

Subscrição mais veloz e com preços ajustados aos riscos Assim, para precificar melhor o risco e em menos tempo, muitos players de seguros optaram pelo uso de modernas ferramentas tecnológicas para transformar a subscrição de seguros de modo a torná-la mais veloz e o mais ajustada possível aos riscos cobertos.

Tecnologias mais usadas O mercado de tecnologia para subscrever melhor os seguros é amplo e pode ser modificado e/ou surgir novas versões a cada dia. Ainda assim, dentro desse escopo de ferramentas utilizadas, há as que são mais comuns e, portanto, com eficiências mais testadas e comprovadas. São elas: Análise avançada / Aprendizado de máquina: As técnicas avançadas de análise permitem preços rápidos e precisos, enquanto permitem que as seguradoras encontrem uma estratégia de portfólio ideal.

A melhor maneira de precificar o risco é interpretar os dados relativos ao histórico do candidato a segurado. Por exemplo, para determinar o prêmio de um seguro saúde , as seguradoras podem se beneficiar de estatísticas como: idade do requerente, consumo de cigarro, rotina de dieta, proporção de gordura ruim, relatório de verificação médica, perigo do seu ambiente de trabalho, etc.

Processamento de Linguagem Natural (PNL): o PNL tem benefícios semelhantes às análises avançadas, mas ao usar o PNL, as seguradoras aproveitam os dados de texto e áudio para melhorar os preços. PNL é uma abordagem de IA/ML que extrai significado de texto e áudio.

Na indústria de seguros, muitos gráficos e textos precisam ser avaliados. Por exemplo, quando há o acompanhamento de um caso de plano de saúde, o cliente responde a questionários e laudos médicos; todos eles contêm dados textuais.

Os modelos de PNL podem extrair dados desses documentos, categorizá-los e encontrar certas correlações entre certas reivindicações e elementos de risco. Robôs e Drones: são usados ​​para coletar dados sobre agricultura, edifícios, inspeções de limites de propriedades e edifícios de reatores em usinas nucleares. Os dados recolhidos pelos drones podem ser usados para melhorar a gestão de sinistros, verificando o estado inicial de uma propriedade e sua condição após a ocorrência de um acidente, por exemplo.

Além disso, o mapeamento com drones é mais ágil e preciso e, ainda, poupa o tempo e a integridade física dos subscritores (em casos de catástrofes onde haja risco de permanência ou trânsito no local). Gêmeos digitais: são réplicas geradas por computador de qualquer objeto natural, como humanos, edifícios ou automóveis que ajudam a executar simulações. As simulações são benéficas para as seguradoras por dois motivos: elas podem avaliar se suas estratégias de portfólio (diversificação) estão ou não garantindo sua longevidade.

A partir dessa informação, as empresas podem renovar suas estratégias de diversificação visando novas localizações, grupos segurados ou objetos de seguros, por exemplo. E, o outro motivo está relacionado ao uso dos dados históricos.

As seguradoras podem querer prever o custo de eventos improváveis, mas absolutamente catastróficos. Um ótimo exemplo são os terremotos de magnitude 7 ou mais que atingem a Califórnia uma vez por década .

Ao prever o custo de tais eventos catastróficos, as seguradoras podem definir preços premium que garantam seu lucro a longo prazo. Internet das coisas (IoT): a IoT expande os dados que os modelos AI/ML podem interpretar e ajuda as seguradoras a fazer uma pontuação de risco mais precisa. Interfaces de Programação de Aplicativos (APIs):  as APIs são intermediários de software que garantem a transferência de dados externos para ferramentas de seguro para subscrição.

As APIs ajudam as seguradoras a extrair dados de bancos de dados externos de acordo com suas necessidades. Ao usar APIs, as seguradoras usam o armazenamento e a transferência de dados com mais eficiência, os dados podem ser armazenados em áreas remotas e as APIs podem buscá-los.

Para usuários da nuvem, as APIs ajudam a otimizar os custos da nuvem e aumentar a eficiência geral dos negócios.   ‍Prevenção de fraudes durante o processo de subscrição A fraude em seguros custa às operadoras de seguros não vida mais de US$ 40 bilhões por ano . É por isso que a maioria das operadoras investem muito tempo na prevenção delas.

Uma das tecnologias que torna possível e mais fácil de evitar fraudes, são as bandeiras vermelhas automatizadas e modelagem preditiva. Além delas, há ainda muito espaço para aumentar a eficiência.  Para mitigar com mais eficiência o risco de fraude, é importante usar uma plataforma de inspeção remota que permite relatórios e análises de fotos.

Apenas 35% das operadoras usam software de análise de fotos – uma valiosa ferramenta de prevenção de fraudes durante o processo de subscrição e reclamações. O digital não é mais um diferencial, é o mínimo esperado Elysia Chan, diretora executiva e líder de prática de seguros da Accenture no Sudeste Asiático, afirmou, em uma entrevista para a Insurance Business, que o digital não é mais uma novidade para as pessoas, não é mais uma vantagem diferenciadora para as organizações porque “já estamos em um “mundo pós-digital”.
Segundo ela, o mercado está no sentido contrário a essa ideia: ser digital é algo que já se espera das empresas, nas quais a tecnologia deve estar profundamente enraizada na forma como os clientes e as organizações interagem. Ela finaliza: “Portanto, é mais importante do que nunca que os provedores de seguros usem a tecnologia para agregar valor e inovar constantemente para permanecerem relevantes hoje”.

FONTE: insurtalks