A tecnologia avançada já é tida como uma parte essencial `as seguradoras e, com certeza, virá a amadurecer ainda mais nos anos vindouros. Por conseguinte, as companhias de seguros atualizadas por meio da tecnologia crescerão em ritmo mais acelerado. E, de acordo com uma pesquisa recente realizada pela Celent, dados potencializam o conhecimento com o intuito de promover uma descoberta eficaz em programas de seguro enquanto a Inteligência Artificial, bem como a nuvem, tornam mais baratos e mais eficientes os gerenciamentos de riscos. Afinal, eles proporcionam o valor que os consumidores desejam nesse nosso mundo atual tão acelerado: paz de espírito; facilidade de uso; e, valor ao seu preço. Sendo uma seguradora que intenciona se expandir, você precisa adotar, pelo menos, uma das tecnologias apresentadas a seguir.
Análise Preditiva
As seguradoras processam grandes quantidades de dados, incluindo muitas informações necessárias de seus clientes. Esses dados são úteis para compreender e prever o comportamento deles. Por exemplo, quando se quer determinar qual produto o cliente deseja comprar a seguir. A análise preditiva pode ser utilizada para melhorar a precisão dos dados, como preços e seleção de riscos, bem como para identificar riscos de fraude e melhor triagem de sinistros.
Inteligência Artificial e Machine Learning
Todo mundo está falando sobre I.A. e ML, mas como realmente aplicar tais tecnologias de maneira eficaz? De acordo com McKinsey, a I.A. pode atender às expectativas das seguradoras por meio de aprendizado de máquina. Como cliente, você deseja vivenciar uma experiência personalizada ao comprar um seguro. Com a I.A., as seguradoras podem melhorar o processo de sinistros, eliminando muito trabalho manual, tornando assim, a operação mais eficiente. A I.A. também pode alterar o processo de subscrição utilizando dados de dispositivos conectados, bem como melhorar a eficiência e detectar anomalias. Isso também permite um acesso mais rápido aos dados, cortando elementos humanos e resultando em relatórios mais precisos e em menos tempo.
Ocorre que, os dados devem estar atualizados, o que é uma batalha dura frente a variedade de sistemas (legados) existentes. É por isso que as soluções que utilizam mecanismo híbrido, combinando com regras especializadas e I.A., provam ser muito eficazes.
Olhando para o Machine Learning, a Forbes se refere ao ML como um ramo da Inteligência Artificial. Ou seja, a I.A. pode executar tarefas de maneira inteligente e ainda, pode fazer mais, adaptando-se a situações diferentes, enquanto o ML se baseia na ideia de que podemos construir uma máquina capaz de aprender por conta própria, sem supervisão constante. O ML pode melhorar o processamento de sinistros e automatizá-lo. Em poucas palavras, a I.A. e o ML trabalham juntos para fornecer resultados mais precisos quando necessário e em tempo real.
Internet das Coisas (IoT)
Tendo em vista que hoje, os consumidores estão dispostos a compartilhar algumas de suas informações pessoais com suas seguradoras para obter economia em seus prêmios, a Internet das Coisas virá a mudar a forma como os sinistros funcionarão na próxima década. Afinal, com a IoT, as seguradoras podem fazer jus a componentes de smartphones e tecnologia usável para fornecer uma avaliação precisa dos riscos e, ainda, fornecer ao segurado o poder de impactar em suas políticas de preços. O desafio aqui é saber como você armazena esse novo tipo de dados. Pois, os dados do cliente podem ser armazenados em nuvem pública fornecida por provedores de serviços como o Google Cloud Platform para guardar grandes informações com segurança.
Abraçando o futuro
As seguradoras buscam a tecnologia para melhorar seus serviços, proporcionar maiores experiências aos clientes e ficar à frente dos concorrentes. A inovação deve ser vista como uma oportunidade e não como uma ameaça. Se você estiver curioso para saber mais, consulte o artigo sobre o futuro da análise de fraudes de seguros.
