Como a Inteligência Artificial está revolucionando a Indústria de Seguros?

São Paulo, SP 19/11/2020 – O valor da IA está na capacidade de aprender padrões, prever e
classificar, projetando cenários que podem ser analisados para
prevenir e medir riscos latentes.

A Inteligência Artificial já não é mais assunto de ficção científica. Sua revolução envolve o desenvolvimento da ciência e da tecnologia porque a IA é estratégia. Quais estão por trás da Nova Indústria de Seguros?

Os pioneiros dos anos 50 sonhavam com máquinas fabulosas que podiam imitar, substituir e complementar a inteligência humana – tecnologia que carrega os sentidos humanos, raciocínio e até a empatia.

Hoje, a inteligência artificial (IA) preenche algumas dessas lacunas e foi adaptada e construída em um conjunto de ciências e tecnologias que fizeram avanços importantíssimos para aprimorar os negócios em muitos setores.

As seguradoras, por exemplo, começaram a projetar suas estratégias de marketing e preços, bem como agilizar os processos de subscrição e sinistros, com a ajuda da IA.

A IA em seguros engloba um conjunto de tecnologias e recursos, como por exemplo, análises avançadas, Machine Learning, redes neurais, automação inteligente, robótica, realidade aumentada, análise de texto e processamento de linguagem natural, processamento de imagem, reconhecimento de emoção, IoT e big data(entre outros).

A seguir, alguns dos cenários em que diferentes empresas líderes no mercado global estão trabalhando hoje:

PRECIFICAÇÃO:

Por meio de modelos preditivos (com algoritmos como random forest, linear regression, xgboost, etc.), é possível encontrar a oferta de prêmios de seguro de forma mais dinâmica e precisa. Mais especificamente, eles podem ser personalizados de acordo com os hábitos de direção, área geográfica e distância de deslocamento.

Às variáveis tradicionais de fixação de preços, um novo conjunto de variáveis é adicionado para melhorar a rentabilidade da carteira. Essas variáveis dependem das próprias necessidades/capacidades da empresa e podem variar de preços dos concorrentes ao registro de tráfego do segurado, idade da carteira de motorista, pontuação de crédito, bem como sistemas e fontes de dados externos.

O interessante aqui é o dinamismo na determinação do preço; os modelos mudam com base nos dados inseridos ao longo do tempo, então reconhecem os padrões e ajustam a taxa de forma autônoma.

ATENDIMENTO AO CLIENTE:

Usando emoção em tempo real e algoritmos de reconhecimento de voz, pode-se redirecionar chamadas de clientes com problemas sérios para funcionários mais experientes, impactando diretamente a retenção de clientes.

Além disso, o uso de bots – verdadeiros agentes cognitivos – já demonstrou retornos positivos em produtividade e eficiência ao gerenciar grandes volumes de chamadas, chats ou e-mails, e sua capacidade de operar 24 horas por dia, 7 dias por semana, resolve grande parte das dúvidas e reclamações dos clientes.

SEGMENTAÇÃO E VENDAS:

Com o uso de redes neurais – aprendizado baseado em árvores de decisão (decision trees), classificadores e tecnologia de big data – é possível melhorar a segmentação e o perfil de clientes e leads.

Com isso, ganha-se uma melhor compreensão dos clientes por meio de suas preferências de compra, interações com os pontos de contato da empresa e o uso de dados de fontes externas (por exemplo: redes sociais). Isso pode nos fornecer informações vitais para cross-selling / up-selling, fornecendo melhores recomendações de compra e, em geral, melhorando a experiência do cliente.

Outro exemplo viável envolve a detecção de relacionamentos internos significativos entre clientes e leads (pai-filho, cônjuges, parceiros, etc.), de modo que o tratamento de reclamações e cotações possa ser melhor posicionado para eles.

ASSINATURA:

A análise preditiva nos ajuda a avaliar o risco de cada cliente potencial ou objeto segurável, permitindo aos segurados de baixo risco a possibilidade de obter melhores taxas. Isso pode ser feito por meio de técnicas de agrupamento, bem como considerando pontuações individuais e combinadas para diferentes classificações de risco de seguro.

Analisar e processar imagens pode acelerar ainda mais o processo de inspeção. E usando as informações da pessoa, tanto recentes quanto históricas, privadas (como fumar ou ter um problema cardíaco) e financeiras, conclui-se que a integração da pessoa e da política em questão de minutos e de uma forma totalmente digital.

FRAUDE:

A aplicação de modelos preditivos neste processo não só possibilita a concentração do esforço humano nos casos de fraude mais prováveis (reduzindo os casos de falsos positivos e aumentando o sucesso da gestão), mas também possibilitaria a mudança da abordagem de compensação.

Combinando um profissional experiente com um bom modelo de tratamento de fraudes, o tempo de resolução do sinistro pode ser reduzido para segundos ou minutos, utilizando a automação para pagamento de indenização ou concluir o pedido de conserto na oficina mais próxima, instantes após a reclamação.

AQUISIÇÃO E CANAIS:

Pode-se utilizar a análise de regressão, árvores de decisão, classificadores e agrupamento para identificar clientes potenciais e priorizar leads, melhorar as campanhas de marketing e, por sua vez, atribuir os melhores agentes com base nas preferências do cliente. Também é possível prever a probabilidade e a propensão do agente de vender e identificar áreas e mercados-alvo mais interessantes a serem desenvolvidos.

ART:

Muitas empresas de risco ocupacional estão mudando seu modelo de prevenção para um de previsão, acreditando que “se for possível prever com precisão um acidente, será possível evitá-lo.”

Existem estudos onde a análise de um conjunto de dados (mais de 112 milhões de observações de segurança e os 15.000 incidentes/acidentes a eles associados) permitiu prever os incidentes antes que ocorressem, com elevados níveis de precisão.

RETENÇÃO:

É fato que a retenção de clientes é sempre mais barata do que a aquisição, razão pela qual muitas empresas estão usando dados estruturados/não estruturados, redes neurais recorrentes e a combinação de modelos preditivos para identificar políticas em risco e a probabilidade de perder um cliente. Isso permite a execução de estratégias de retenção antecipada.

SINISTROS:

Por meio de experiência digital (foto e vídeo, reconhecimento de imagem e modelos de previsão de fraude), é possível reduzir o tempo médio de resolução de sinistros para poucos dias e reduzir o custo de verificação de danos e avaliação de sinistros em até 60% nas seguradoras, tanto no segmento automotivo e em outras áreas de risco. A inteligência artificial pode identificar peças danificadas de carros ou casas, pesquisá-las em um catálogo de nuvem e calcular o custo de reposição. Além de reduzir custos administrativos, o impacto na experiência do cliente, novamente, é inestimável.

Já está claro que os aplicativos são infinitos e nossa lista apenas arranha a superfície, uma vez que eles dependem do foco estratégico de uma empresa individual e dos casos de negócios sobre os quais são construídos.

Por fim, como em qualquer projeto, é importante lembrar que os fatores de sucesso dependem do patrocinador interno, visão de longo prazo, alinhamento estratégico, capacidade de construir e incorporar esses tipos de soluções, alianças com parceiros experientes, comprometimento e monitoramento constante.

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