setor de seguros é fortemente impulsionado por dados. Mesmo antes do surgimento de ferramentas analíticas amplamente disponíveis, as seguradoras contavam com análises estatísticas para avaliar adequadamente as políticas de risco e preço. Agora, com a quantidade exponencialmente crescente de dados disponíveis, as seguradoras enfrentam um enigma: mais dados significa melhor tomada de decisão, mas também requer um investimento na integridade dos dados para garantir que esses dados sejam confiáveis.

Ao olharmos para 2022 e além, abaixo estão as principais tendências em dados que afetarão o setor de seguros:

O gerenciamento de dados é abordado de frente

Com o crescimento contínuo de big data e análise de nuvem , o gerenciamento de dados é uma preocupação primordial para o setor de seguros, devido aos desafios associados a processos com uso intensivo de dados.

Muitos desses desafios são resultado de baixa qualidade de dados e governança de dados mínima. Além disso, a existência de silos de dados torna a integração de dados um grande obstáculo e diminui o fluxo de dados, ao mesmo tempo em que contribui para a falta de contexto em torno dos dados.

Para superar esses obstáculos de gerenciamento de dados em 2022, as seguradoras investirão na integridade dos dados para ajudar:

• Integrar diferentes fontes de dados e disponibilizá-los onde e quando forem necessários.
• Gerenciando proativamente a qualidade dos dados para garantir precisão, consistência e integridade.
• Adicionando contexto por meio de enriquecimento de dados e inteligência de localização.
• Fornecer uma estrutura de governança abrangente.

As companhias de seguros acharão mais fácil gerenciar e confiar em seus dados para melhorar as decisões de negócios.

A IA amadurece, levando a uma tomada de decisão mais inteligente e rápida

O investimento em inteligência artificial (IA) está em alta entre as seguradoras, principalmente no que diz respeito à detecção de fraudes , subscrição e otimização dos processos de gestão de sinistros. As iniciativas de IA são mais impactantes com dados precisos e confiáveis, e a qualidade dos dados é a base. O acesso mais rápido às informações em uma empresa isolada é fundamental e enriquecê-la com dados de terceiros melhora os insights. Os sistemas de IA devem ser capazes de acomodar mudanças – os perfis de risco estão mudando rapidamente e grandes eventos mundiais, como a pandemia de COVID-19 e o aumento na frequência e velocidade das tempestades, podem levar a mudanças no comportamento do consumidor.

As seguradoras já estão aproveitando o poder da IA, mas 2022 pode ser o ano em que realizarão todo o seu potencial. Ao investir em dados melhores, os sistemas de IA amadurecerão e levarão a uma tomada de decisão mais inteligente e rápida.

O valor da IoT é percebido

Os sensores da Internet das Coisas (IoT) oferecem uma oportunidade para as seguradoras entenderem melhor os riscos. Por exemplo, no seguro de automóveis, os dispositivos IoT podem determinar com que frequência um veículo é realmente usado; veículos com maior tempo ocioso estão presumivelmente em menor risco do que aqueles que circulam frequentemente na estrada.

À medida que os dispositivos IoT se expandem e novos aplicativos para tecnologia móvel são desenvolvidos, mais seguradoras usarão essa tecnologia para precificar com precisão as políticas. Os dados coletados desses dispositivos oferecerão suporte a IA mais inteligente e a insights e ações aprimorados por aprendizado de máquina.

A localização fica específica

Anos atrás, o setor de seguros contava com informações de granularidade grosseira divididas por CEP ou bloco censitário. Graças à inteligência de localização, alimentada por dados de localização específicos e sensores de IoT, como os detalhados acima, a precisão dos dados de localização melhorou drasticamente.

A geocodificação hiperprecisa serve como uma primeira etapa importante no processo de identificação da localização de uma entidade. Uma vez que isso é alcançado, o nível de contexto que pode ser aplicado aos conjuntos de dados aumenta tremendamente.

Considere um proprietário de carro cuja casa está localizada em um terreno de esquina. De um lado, há uma rua movimentada e, do outro, uma rua tranquila. A quantidade de risco associada a esse local pode ser reduzida para a direção da entrada de automóveis e as seguradoras podem ajustar de acordo para refletir isso.

Dados confiáveis ​​com contexto de localização permitem que uma operadora precifique adequadamente, reduza a exposição ao risco e melhore as taxas de resseguro.

Maior conformidade regulatória não é suor

As pressões regulatórias sobre privacidade de dados, soberania de dados e governança de dados aumentaram nos últimos anos – basta olhar para o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) na Europa como exemplo. Com isso em mente, os reguladores de seguros estão ansiosos para entender os modelos de risco que estão sendo aplicados pelas empresas que supervisionam.

À medida que o volume de dados usados ​​pelas seguradoras aumenta, o escrutínio regulatório também continuará a aumentar. No entanto, as empresas que têm uma estratégia geral de integridade de dados podem reduzir suas preocupações regulatórias.

Realizar a promessa de insights de big data, incluindo IoT e inteligência de localização, é algo que as seguradoras antecipam há anos. Em 2022, as empresas continuarão investindo em seus dados e otimizando os retornos. Conforme detalhado acima, esses investimentos se complementam — alcançar a integridade dos dados leva a decisões mais confiáveis ​​baseadas em dados; que melhora a precisão na subscrição e mitigação de risco.

Jean Sullivan é vice - presidente de seguros da Precisely .

As opiniões aqui expressas são do próprio autor .