5 melhores aplicativos de seguro para aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina é uma revolução para seguros

Como companhia de seguros, a retenção é o nome do jogo. Manter um cliente satisfeito é muito mais fácil do que converter um novo lead em cliente.

O método mais testado e comprovado para manter clientes de seguros é oferecer tarifas melhores do que a concorrência. Mas os preços dos seguros exigem uma compreensão profunda e complexa do risco.

No passado, a falta de tecnologia dificultava isso. As seguradoras foram desconectadas de suas fontes de dados mais poderosas. Incapazes de processar os grandes volumes de dados aos quais têm acesso, eles deixaram informações valiosas na mesa.

Agora, mais do que nunca, esse é o caso. Os dados telemáticos em tempo real fornecem informações sobre a velocidade do motorista, as condições da estrada, os dados de movimento e as previsões meteorológicas. Uma pontuação de risco ambiental é complicada, sim, mas graças ao aprendizado de máquina, é possível obter insights poderosos e revolucionários.

Então, em vez de colocar todos os motoristas em grupos genéricos (idade, sexo etc.) e definir seu preço premium como um tamanho único para todos, adote a tecnologia. Vamos dar uma olhada nas melhores aplicações de seguro para aprendizado de máquina.

Soluções sob medida para clientes

Agora, as seguradoras podem oferecer um prêmio de seguro mais personalizado, graças aos sofisticados algoritmos de aprendizado de máquina. Por exemplo, uma das aplicações de seguro para aprendizado de máquina é que ele pode ajudar as seguradoras a entender melhor as mudanças nos padrões climáticos. Isso é feito analisando dados meteorológicos históricos e previsões climáticas futuras.

Outra forma é analisar os dados pessoais dos veículos. As seguradoras podem verificar se os motoristas praticam ou não um comportamento seguro ao dirigir com a ajuda do aprendizado de máquina. A partir dos dados coletados, as seguradoras podem avaliar com mais precisão a pontuação de risco do motorista. Como resultado, as seguradoras podem oferecer prêmios mais baixos aos motoristas que demonstram um comportamento de direção seguro.

Essas são apenas algumas das aplicações de seguro ambiental para aprendizado de máquina.

Prevendo padrões e perfis de comportamento humano

É uma noção popular de que o comportamento humano pode ser espontâneo, mas de acordo com um estudo recente realizado por cientistas da rede Northeastern University, o comportamento humano é 93% previsível. Isso pode ser usado em benefício das seguradoras.

O aprendizado de máquina pode nos ajudar não apenas a estabelecer padrões para perfis de direção individuais, mas também para grupos de motoristas e frotas. A partir daqui, podemos descobrir os fatores subjacentes que influenciam esses padrões. Ao analisar dados sobre grupos de motoristas, o aprendizado de máquina pode ajudar as seguradoras a encontrar tendências de comportamento que são difíceis de processar manualmente devido à grande quantidade de dados disponíveis e às habilidades computacionais.

Quando se trata de indivíduos, os aplicativos de seguro para aprendizado de máquina mostram que os humanos são mais complexos do que apenas sua idade, sexo e o carro que dirigem. Muitos outros fatores exclusivos podem contribuir para o nível de risco que um motorista corre quando está na estrada. Isso inclui comportamento anterior, dados ambientais e dados de seguros. Esses dados exclusivos do motorista podem ser processados por meio de aprendizado de máquina e gerar uma pontuação muito mais precisa do que a obtida com um perfil genérico.

Entendendo as ameaças e o comportamento do tráfego

O trânsito é complexo. Muitos fatores explicam por que diferentes padrões de tráfego ocorrem, como localização, hora do dia, número de carros na estrada, etc. Isso torna difícil para os humanos entenderem como as condições de tráfego influenciam totalmente as pontuações de risco de dirigir.

Por exemplo, você pode pensar que a maioria das mortes no trânsito ocorre em áreas urbanas porque há muito mais carros em uma área condensada. Na realidade, a maioria das mortes no trânsito ocorre em áreas rurais, embora significativamente menos as pessoas moram lá. Muitas pessoas têm esse equívoco porque o risco não é unidimensional.

Ter a capacidade de analisar as complexidades dos padrões de tráfego e as áreas de alta ameaça onde os acidentes normalmente acontecem é outra aplicação de seguro de primeira linha para aprendizado de máquina. Portanto, se um motorista normalmente se desloca em uma área de alta ameaça de acidentes combinada com condições ambientais desfavoráveis (como chuvas, neve e tempestades), sua pontuação de risco provavelmente seria maior e deveria ser avaliada de acordo.

E não se esqueça de que esses aplicativos de seguro para aprendizado de máquina não apenas ajudam a precificar os prêmios com mais precisão. Eles também ajudam a salvar vidas.

Detecção de fraude

As reivindicações fraudulentas são um dos desafios mais críticos no setor de seguros. Embora sempre haja um elemento humano envolvido na avaliação dos danos e reclamações, a detecção de fraudes é uma das melhores aplicações de seguro para aprendizado de máquina.

Usando algoritmos de aprendizado de máquina de última geração, você tem a capacidade de identificar padrões e comportamentos duvidosos nos dados de reclamações de clientes. Esses malfeitores podem então ser detectados sem prejudicar as reivindicações genuínas. Com esse conhecimento, você pode, em última instância, reduzir os prêmios, posicionando-se de forma mais competitiva no mercado.

Compreendendo as condições baseadas em eventos

Todo dia não tem o mesmo padrão de tráfego. A maioria das pessoas sabe que as 17h nos dias de semana marcam o horário de pico. Mas e quanto aos únicos?

Talvez o jogo do campeonato estadual local termine às 21h? Ou o desfile anual que fecha a Main Street durante o dia? O tráfego do Dia de Ação de Graças é imprevisível hora a hora. O mesmo acontece quando as estradas de fato abra na véspera de Ano Novo.

Todos esses são fatores independentes baseados em eventos que podem afetar muito a pontuação de risco de uma pessoa ao dirigir. Todas essas ameaças têm dados que podem ser analisados para encontrar tendências e padrões que podem ajudar os motoristas a evitar situações de risco, o que é outro aplicativo de seguro fantástico para aprendizado de máquina.

Tudo no interesse da segurança e vigilância

Essas principais aplicações de seguro de aprendizado de máquina foram projetadas para reduzir o risco de dirigir e detectar comportamentos fraudulentos. Se eles fossem usados, poderíamos diminuir significativamente nosso risco na estrada. Isso permitiria que as seguradoras reduzissem suas taxas e aumentassem os lucros. Os motoristas não apenas ficariam mais felizes com um seguro mais barato, mas as seguradoras poderiam obter maiores lucros com menores perdas.

Com Inaza, isso é exatamente o que fazemos. Quer saber mais? Vamos entrar em contato.