Analítica Avançada: Uma ferramenta na Transformação dos Seguros

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Os novos paradigmas resultantes da introdução de novas tecnologias e da alteração de comportamentos e hábitos de consumo, resultam em forças esmagadoras que pressionam as indústrias a alterações substanciais na forma como trabalham e interagem com os seus clientes.

A área dos Seguros não é exceção e movimentos de consolidação de seguradoras bem como o aparecimento de startups (Insurtech) resultam num aumento da competividade em termos de tarifas, bem como dos termos contratuais. Este movimento é exacerbado pela mudança de hábitos dos consumidores que habituados a comparar ofertas noutras áreas como no retalho, mudam de fornecedor num instante por motivos de custo ou porque o fornecedor não tira partido das mais recentes tecnologias (ex.: wearables) ou fontes de dados (ex.: que viaturas tem assistência automática à travagem).

As Seguradoras por necessidade, possuem capacidades avançadas na análise de risco, que serve de base na criação de produtos de seguros para segmentos específicos de clientes. Estas análises e decisões são alicerçadas em fontes de dados diversas, e implicam múltiplas iterações de cálculo dependentes das capacidades da organização na navegação neste “mar de informação” e também nos recursos computacionais e ferramentas disponíveis. Por todos estes motivos e acrescido pelos requisitos da regulação, o processo de pricing e underwriting de um seguro constitui um processo longo e algumas vezes rígido, com constrangimentos ao nível da adaptação às exigências do mercado.

Técnicas analíticas avançadas, incluindo elementos de Inteligência Artificial, constituem ferramentas indispensáveis no século XXI seja para análise de dados de fontes variadas, identificação de outliers, fusão e combinação de dados, seja na construção de modelos por via de modelos tradicionais (ex.: Generalized Linear Model - GLM) ou pela aplicação de modelos de machine learning para efeitos de benchmarking. Adicionalmente, a criação e manutenção de modelos analíticos complexos, nomeadamente Open Source (ex.: R, Python) sem ferramentas adequadas que monitorizem a respetiva adequação constituem novo obstáculo numa indústria desafiante como a dos Seguros. Finalmente, a automação da tomada de decisão numa simulação de seguros ou noutros processos adequados constitui um auxiliar importante que mostra que a analítica avançada pode ser um forte aliado das Seguradoras.

A experiência de mais de 40 anos do SAS em analítica avançada e inteligência artificial (IA) permite-nos com confiança apresentar-lhe um conjunto de tecnologias e soluções experimentadas no mercado que achamos irão ajudá-lo na transformação do seu negócio.

No contexto específico deste artigo, apresentamos de seguida uma abordagem que pode endereçar o processo completo de pricing ou outros processos de negócio. Esta abordagem também é modular, pelo que se pode integrar com sistemas existentes, ou pode constituir um laboratório de inovação para avaliação de cenários. Desta abordagem destacamos as seguintes áreas:

  • Data: onde ocorre a extração e preparação de dados de fontes diversas (estruturados, não estruturados, IoT entre outros), avaliação de qualidade com base em técnicas de IA e transformação de dados.
  • Pre-modeling, modeling e post-modeling: área de apoio a constrained e unconstrained modeling, onde diversos modelos podem de forma automática auxiliar na identificação de variáveis relevantes, ou na modelação propriamente dita seja com os modelos tradicionais (GLM) ou técnicas de machine learning, incluindo modelos desenvolvidos em open source. Finalmente, numa perspetiva pós modelação, a comparação de modelos analíticos ou análise de performance do modelo ao longo do tempo com geração automática de alertas quando determinados limites extremos são atingidos.
  • Portfolio Optimization: para endereçar a otimização de portfólio de clientes balanceando o melhor equilíbrio entre retenção de clientes e otimização de rentabilidade.
  • Real Time Pricing: a automação da tomada de decisão (intelligent decisioning) com base em algoritmos preditivos conjuntamente com regras de negócio permite a apresentação em tempo real de simulações de prémios de seguros a clientes e agentes. Adicionalmente, a interface entre a plataforma analítica e os sistemas a montante (site, backoffice) pode ser feito via web services reduzindo assim a complexidade e o tempo despendido na passagem a produção de novos modelos.

 

Luís Graça - Sr. Business Development Manager

 

 

 

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