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Como a inteligência artificial colabora com o mercado de seguros


Tema atual, especialmente entre cientistas da computação e especialistas em tecnologia, a inteligência artificial (IA) é um ramo da ciência que se propõe a elaborar dispositivos que simulem a capacidade humana de raciocinar, de tomar decisões e resolver problemas, ou seja, a capacidade de ser inteligente.


Com o avanço tecnológico das últimas décadas, a inteligência artificial ganhou lugar de destaque no cenário mundial e hoje desponta como um dos grandes diferenciais de empresas em diversas áreas.


Ao acessar um site de buscas, por exemplo, o Google, não imaginamos quantos bilhões de pessoas já pesquisaram por aquele mesmo termo. A cada minuto, em média, são mais de 5,5 bilhões de buscas por dia (dados de 2019) e quanto isso representa em termos de possibilidades para a expansão da IoT (internet das coisas).


E no mercado de seguros?


No mercado de seguros, ocorre uma situação similar. São inúmeras as aplicações da IA no setor, contribuindo para uma tomada de decisão mais rápida e eficaz, especialmente no momento do relacionamento com os clientes.


Vejamos alguns exemplos em que a IA pode atuar no mercado de seguros:


  • Campanhas de marketing: direcionamento do público-alvo

  • Oferta de produtos: escolha do melhor canal

  • Onboarding do novo segurado: risco, fraude, prêmio, autenticação

  • Gestão do cliente: gerenciamento de aprovações e solicitações, gestão de risco

  • Sinistros: fraudes, abusos e desperdício

  • Renovações: momento ideal, risco, oferta, prêmio


Nesse contexto, as seguradoras perceberam que quanto mais complexa e detalhada for a análise das informações obtidas a partir da inteligência artificial, maior será o impacto positivo nos resultados da empresa.


Etapas de execução


O primeiro passo que as empresas de seguros devem adotar é promover uma mudança cultural que combine o conhecimento técnico dos agentes de seguros e avaliadores de sinistros e a inteligência artificial. Para que o negócio seja exitoso, são várias as etapas que as empresas devem seguir. Acompanhe:


  • Monetização dos dados a partir de uma abordagem automatizada

O objetivo é criar, calcular e sequenciar o valor das variáveis em larga escala


  • Segmentação dos dados

O objetivo é compreender e agrupar tendências de comportamento dos clientes e estabelecer determinados padrões.


  • Previsão

O objetivo é prever padrões futuros por meio de metodologias como machine learning (é a aprendizagem por máquina, ramo da IA que parte do princípio de que sistemas podem aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões) e modelagem preditiva.


  • Otimização matemática

O objetivo é a tomada de decisão a partir de métodos de programação específicos.


Para que essas técnicas surtam efeito para as seguradoras, o modelo precisa ter as seguintes características - precisão, facilidade de implementação, adaptabilidade e explicabilidade (ser explicável).


Achou difícil de entender? Podemos explicar um sistema de prevenção contra fraudes. As pessoas que buscam ‘burlar’ ou ‘driblar’ o sistema, sempre investigam novos meios para efetivar seu intento.


Por isso, é importante que a ferramenta seja dinâmica e permita frequentes simulações e atualizações. O algoritmo deve ser transparente, capaz de explicar um pagamento de sinistro negado, caso o cliente surja com algum tipo de questionamento.


Também no processamento de sinistro e de roubos e furtos de veículos, os sistemas de IA podem contar com algoritmos avançados, que acabam ajudando a prever, nos próximos 12 meses, por exemplo, a chance de um automóvel ser furtado ou roubado.

Outro diferencial da plataforma é que ela tenha capacidade de execução em tempo real. Diante da evolução do mercado de seguros e das inúmeras potencialidades do próprio negócio, a velocidade tornou-se um ingrediente fundamental na prestação de serviços.


Sendo assim, a produtividade melhora, assim como o relacionamento com os clientes, tornando o processamento de solicitações de seguros mais rápido. Ao tornar o serviço dos agentes mais eficiente, os custos são reduzidos e a lucratividade aumenta.


Enfim, o maior beneficiário de uma IA efetiva é o consumidor, que passa a contar com uma experiência de serviço de qualidade, alinhado a suas necessidades, em tempo ágil e com assertividade.


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