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Como obter vantagens explorando o Big Data no mercado de seguros

Embora o mercado segurador sempre tenha sido um setor conservador, a transformação digital está exigindo a adoção de novas tecnologias para manter um ritmo competitivo.

Nesta era digital, as tecnologias de Big Data ajudam a processar grandes quantidades de dados, aumentar a eficiência do fluxo de trabalho e reduzir os custos operacionais. 

A adoção da tecnologia de dados vem aumentando e a previsão é de que as companhias de seguros devem investir quase US$ 3,6 bilhões até 2021, segundo a SNS Telecom & IT

A implementação do Big Data propicia acesso 30% melhor aos serviços de seguro, economia de custos de 40 a 70% e taxas de detecção de fraude 60% mais altas. Veja como hoje as empresas de seguros exploram o Big Data para ganhar mais produtividade.

Como o Big Data revoluciona os negócios

 Há anos, as empresas acumulam grandes volumes de dados e a previsão é de que, até este ano de 2020, alcancem 44 trilhões de gigabytes ou 44 zettabytes. Processados por inteligência artificial, os dados se tornam fonte valiosa para a maioria dos modelos de negócios, incluindo seguros.

Os dados pessoais podem complementar as fontes tradicionais usadas no seguro, gerando insights em tempo real sobre o estilo de vida e os hábitos das pessoas que podem ser usados ​​para obter vantagem competitiva.

Entretanto, devido às amplas reformas previstas no Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) e na Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), as empresas devem se preocupar com a privacidade de dados de seus clientes. Novas tecnologias foram desenvolvidas classificar enormes bancos de dados e anonimizar informações para evitar o colapso dessas leis.

Utilizações práticas do Big Data no mercado de seguros

Com o uso das tecnologias de Big Data, as seguradoras já começam a explorar seus ativos de dados de várias maneiras inovadoras. Marketing direcionado e produtos personalizados a seguro baseado no uso, processamento eficiente de reclamações e detecção proativa de fraudes são alguns dos exemplos.

As seguradoras podem usar o Big Data para:

  • Aquisição de Clientes

Cada pessoa gera grandes quantidades de dados por meio de redes sociais, e-mails e comentários. Isso fornece informações muito mais precisas sobre suas preferências do que qualquer pesquisa. Analisando esses dados não estruturados, as companhias de seguros podem aumentar sua eficiência, criando campanhas de marketing para adquirir novos clientes.

  • Avaliação de risco

As seguradoras estão focadas na verificação das informações dos clientes enquanto avaliam os riscos. A tecnologia de Big Data pode aumentar a eficiência desse processo. Antes da decisão final, a seguradora pode usar modelagem preditiva para prever possíveis problemas com base nos dados do cliente e determinar sua classe de risco.

  • Prevenção e detecção de fraudes

De acordo com a Coalition Against Insurance Fraud, a cada ano as empresas de seguros dos EUA perdem mais de US$ 80 bilhões devido a fraudes. Isso resulta em aumento de prêmios para cada parte interessada. Usando modelagem preditiva, as seguradoras podem comparar os dados de uma pessoa com perfis fraudulentos anteriores e identificar casos que requeiram mais investigação.

  • Cuidados de saúde de clientes

O seguro de saúde é um grande negócio e as empresas precisam priorizar como se destacarão no mercado. Uma maneira de fazer isso é extrair informações de Big Data para recomendar melhor os cuidados imediatos e preventivos aos clientes.

A Oscar, seguradora de saúde com sede em Nova York, faz isso há alguns anos. Conecta-se a agregadores de registros médicos em diferentes estados para usar o histórico de pacientes. Assim faz previsões e recomendações médicas para os consumidores em sua plataforma.

  • Monitoramento do comportamento do segurado

Desde que a telemática foi introduzida no mercado de seguros, um dos principais benefícios foi moldar o comportamento do consumidor de maneira a eliminar riscos.

O Big Data é o combustível por trás dessa mudança. A Hippo, empresa de seguros residenciais nos EUA, recentemente se tornou um unicórnio ao atingir um valor de US$ 1 bilhão. A insurtech usa dispositivos de IoT, que distribui entre os segurados, para monitorar atividades em suas casas, evitando riscos.

  • Melhor experiência do cliente com chatbots

Com a introdução dos chatbots, a Inteligência Artificial permite que as seguradoras respondam mais rapidamente às perguntas dos clientes, automatizando o processo de resposta.

O processo de implementação envolve o treinamento de um modelo de aprendizado de máquina com uma enorme quantidade de dados sobre políticas, reivindicações e outras áreas da empresa. O resultado são respostas quase instantâneas às perguntas dos clientes.

Como implementar um projeto de Big Data

O Big Data mudou a forma como as empresas criam suas estratégias de mercado, avaliam a satisfação do cliente sobre seus produtos e serviços e identificam as principais tendências do seu setor.

Para colocar este projeto em prática na sua empresa veja 5 passos necessários:

1 – Identifique os desafios do negócio

Usar grandes volumes de dados sem um objetivo bem definido de nada adianta. É preciso identificar os problemas de sua empresa que o Big Data pode resolver. Seja melhorando os processos, reduzir custos operacionais ou incrementar a produtividade.

2 – Saiba priorizar os problemas de negócio 

Depois disto, faça uma lista priorizando os problemas, para ficar mais fácil planejar as ações. Identifique os três ou quatro maiores desafios que o Big Data pode ajudá-lo a resolver. Assim, você evita a armadilha de tentar resolver tudo de uma vez e, no final, não conseguir resolver quase nada.

3 – Utilize fontes de dados relevantes

Descubra quais os tipos de dados que podem ajudá-lo a resolver os problemas. Para isso, é preciso recorrer a fontes relevantes e confiáveis. Como:

  • Relatórios;
  • Pesquisas de mercado, com clientes, funcionários, fornecedores;
  • Tráfego em websites;
  • Engajamento nas redes sociais;
  • Pesquisas em sites de busca.

4 – Recorra a dados internos e externos

Limitar o uso de Big Data apenas a dados internos ou externos é restringir a sua análise. Por isso procure ir além do registros internos de sua empresa.

Se você quiser saber, por exemplo, como a nova campanha de marketing foi recebida pelo público, utilize ferramentas de marketing digital que fazem monitoramento de redes sociais.

5 – Escolhas as ferramentas adequadas

A escolha inteligente das ferramentas para usar nesses processos será extremamente importante para:

  • Coleta;
  • Processamento;
  • Análise;
  • Armazenamento de dados.

Gostou e quer saber mais como explorar o Big Data na sua seguradora? Acompanhe as novidades pelo Trends.