cada dia, o mundo parece se mover um pouco mais rápido à medida que os avanços tecnológicos conectam empresas e pessoas com mais eficiência. Na maioria das vezes, passa despercebido. Mal registramos o fato de que nossas conexões de banda larga agora são tão rápidas que o streaming instantâneo de vídeo é uma expectativa, não um luxo.

No entanto, a velocidade com que os dados estão sendo coletados nos dias de hoje e os métodos através deles estão sendo coletados, estão aumentando em eficiência e número. Atualmente, de acordo com o Gartner, existem aproximadamente 25 bilhões de dispositivos IoT em operação globalmente. Em 2025, a IoT será composta por mais de 64 bilhões.

À medida que o 5G continua sua implantação e conectividade em todo o mundo, bem como a velocidade e o volume de transferência de dados, aumentam também as quantidades de dados coletados e, potencialmente, a questão da gravidade dos dados - um termo dado ao enorme excesso de informações coletadas eletronicamente pelas empresas por meio da IoT, que são armazenadas, mas não agregadas e, portanto, não produzem insights úteis.

Insurtechs e gerenciamento de gravidade de dados

De acordo com vários relatórios, a gravidade dos dados no setor de seguros deverá dobrar de volume anualmente até 2024. Isso apresenta a todas as empresas o desafio único de lidar com vastas faixas de informações que, por um lado, podem fornecer insights essenciais de KYC, mas, ao mesmo tempo, na era da cibersegurança, tornam-se uma responsabilidade legal.

David Sexton, vice-presidente e chefe de prática de seguros da gigante global de soluções de tecnologia, Cognizant, diz que os avanços na disponibilidade de dados devido a vários critérios, como a explosão de cidades inteligentes, análise de dados e técnicas de modelagem, destacam a necessidade de seguradoras e resseguradoras tratam os dados como um dos ativos mais importantes de sua organização. Ele explica: “Como qualquer outro ativo, as seguradoras devem proteger seus dados com o máximo cuidado. Requisitos de conformidade regulatória, como GDPR e leis de proteção de dados, formam diretrizes rígidas que ditam às seguradoras que lidem com os ativos de dados com o máximo cuidado, sob processos cuidadosos e autorizados de governança de dados.”

As oportunidades apresentadas às insurtechs pelo Big Data

Mas, embora a relação risco-recompensa apresente um conjunto distinto de desafios, a maioria dos especialistas acredita que ela é ponderada a favor de uma maior coleta de dados.

Sean Russell, Consultor Sênior de Governança de Dados da DTSQUARED , vê essa faca de dois gumes como uma grande oportunidade, embora ponderada em responsabilidade. Ele diz que a corrida está entre os primeiros a capitalizar o potencial de insights sobre clientes, mercados e produtos. No entanto, ele ressalta: “Isso também significa que há novos requisitos regulatórios a serem considerados, especialmente nos espaços ESG, Privacidade, Segurança e Ética. Mais importante, isso significa que as empresas de seguros precisarão ver os dados como um ativo e gerenciá-los de forma eficaz.”

A mudança que as seguradoras estão enfrentando em termos de gerenciamento desses ativos não deve ser subestimada, pois mais salvaguardas regulatórias precisarão ser emitidas.

Insights de dados em tempo real para insurtechs

Lorenz Graff, CEO e cofundador da bsurance , diz que enquanto as seguradoras estão acostumadas com o processo de coleta de dados, o futuro apresenta fontes de dados de alta resolução em tempo real.

"É claro que as seguradoras vêm coletando dados e usando-os há anos - mas isso tem sido limitado. Tomemos, por exemplo, uma avaliação e avaliação padrão de risco do consumidor. Assim, o ônus recai sobre a intuição e a experiência do subscritor, por meio do qual o o preço e o risco potencial são informados pelos dados mais básicos, como idade do segurado, endereço, ocupação.

"Mas isso está mudando - e rápido. Combinado com os mais recentes avanços em poder de computação, o processamento e análise desses dados quando combinados com material interno oferece insights inestimáveis ​​necessários para informar melhor a tomada de decisões no desenvolvimento de produtos, distribuição, marketing e vendas. ”

Graff cita o perfil do cliente como um excelente exemplo de como os dados podem ser usados, mesmo que o contato na vida real com o cliente seja mínimo. "Através da rica informação fornecida pelas mídias sociais e telemática, as seguradoras podem construir visões de 360 ​​graus dos consumidores e usar monitoramento em tempo real para rastrear seus hábitos. Esses dados podem ser inestimáveis ​​para aprender mais sobre o cliente para aprimorar as soluções existentes e até mesmo identificar oportunidades de vendas cruzadas – digamos, onde o mesmo grupo demográfico de clientes provavelmente comprará seguro de vida e residencial nas proximidades.”

As insurtechs devem calcular a coleta de dados de risco versus recompensa

As armadilhas do aumento do Big Data - especialmente em um momento em que as preocupações com a privacidade são o principal problema, não podem ser subestimadas. A segurança cibernética é um aspecto enorme da relação risco/recompensa e, como as incidências aumentaram significativamente desde o advento da transformação digital e da pandemia, ela se destaca na discussão.

Brian Mullins, CEO da Mind Foundry, descreve isso como uma grande ameaça. “Os ataques cibernéticos e as violações de dados continuarão e as consequências disso provavelmente piorarão à medida que nossas pegadas digitais se expandirem. Mas desistir muitas vezes será ainda mais prejudicial do que optar e ser vítima de um ataque.”

Mullins diz que a abordagem ideal envolve a compreensão de que o aumento do acesso aos dados traz riscos, mas esses riscos podem ser mitigados com uma abordagem cuidadosa e baseada em princípios que “utiliza as melhores técnicas de aprendizado de máquina, incluindo meta-aprendizagem contínua, privacidade diferencial, governança robusta de dados frameworks e design de sistema responsável”.

Jason Paau, líder de seguros da Publicis Sapient , concorda. Ele acredita que haverá quantidades iguais de prós e contras para o aumento do Big Data.

“Não é preto e branco”, diz ele. “Vai depender de como o setor estabelece a governança de dados e o gerenciamento de dados (a governança e o gerenciamento aumentarão em complexidade à medida que o uso de dados amadurece). Isso também será impulsionado por transportadoras individuais com base em sua própria avaliação da oportunidade e dos custos ”

Paau diz que os riscos incluirão dados obsoletos, na forma de decisões de “caixa preta” por IA/ML que afetam a vida das pessoas, combinando dados sujos/não confiáveis. Mas ele também diz que os benefícios incluirão o potencial de uma visão holística e precisa para agregar maior valor ao cliente (e, portanto, fidelidade), em vez de um “tamanho único” com granularidade de dados avançada na forma de ofertas e produtos personalizados. como oportunidades preventivas de economia de custos, como dados de IoT sobre qualquer coisa, desde manutenção de caminhões até pesquisas com drones, feedback de informações vitais.

Ele observa: “Também é necessário um investimento inicial significativo (dívida técnica) para mover [as empresas] para a nuvem/transformação digital”

A insurtech está à beira do amadurecimento?

Mas como as empresas podem agregar efetivamente seus dados com o máximo de efeito? Quais tecnologias estão se mostrando mais eficazes em termos de lidar com o aumento de dados? E quais tecnologias são a chave?

Jerome Bugnet, Diretor de Engenharia de Soluções da plataforma de integração híbrida, a MuleSoft prevê que as APIs serão essenciais para permitir que as seguradoras agreguem seus dados com o máximo de efeito. À medida que o Big Data aumenta, diz ele, as seguradoras precisarão da capacidade de integrar um número crescente de fontes de dados de maneira rápida e fácil. Isso requer um alto nível de agilidade de dados que permite que as seguradoras gerenciem e acessem Big Data com mais eficiência, para que possam usá-lo para criar experiências sofisticadas para os clientes.

Ele explica: “Apesar de ser rico em dados, a agilidade não é natural para os provedores de seguros devido à sua forte dependência de propriedades de TI legadas. Muitos ainda armazenam seus valiosos dados de clientes em silos díspares em toda a empresa. Isso torna difícil desvendar os insights necessários para fornecer produtos de seguro mais personalizados e melhores experiências para os segurados.”

Bugnet diz que as seguradoras usam conectividade liderada por API, eles podem adotar uma “estratégia empresarial combinável” que lhes permite extrair dados mais facilmente de qualquer fonte para criar uma visão única de seus segurados. Isso os colocará em uma posição muito melhor para maximizar o valor do Big Data para criar experiências personalizadas e construir novas parcerias.

O futuro do Big Data nas Insurtech

A maioria dos especialistas concorda que haverá muitos desafios a serem superados e muitas outras mudanças a ocorrer nos próximos anos, à medida que as insurtechs se estabelecem entre os operadores estabelecidos e a IoT e a conectividade se desenvolvem. Sexton conclui: “O Big Data provavelmente se expandirá de maneiras que nem podemos imaginar no espaço insurtech, mas, para começar, a quantidade de dados coletados e analisados ​​só aumentará. Áreas de preocupação regulatória, como ESG e ética, significam que mais dados nessas áreas precisarão ser coletados.

Ele acrescenta: “Enquanto isso, dispositivos inteligentes e outros avanços tecnológicos significarão mais dados atuariais, de sinistros e de tendências. Finalmente, fatores ambientais e políticos desempenharão um papel cada vez maior na forma como novos produtos e ofertas são desenvolvidos e comercializados. É um momento emocionante para aprender mais sobre dados no setor de seguros!”