Como o big data no setor de seguros está transformando o mercado

A insurtech, principalmente o big data no setor de seguros, está revolucionando o que o seguro tem o potencial de ser. Muitos dos pontos problemáticos das seguradoras de automóveis no passado (como determinar riscos adequadamente, detectar casos de fraude e avaliar o comportamento do motorista) de repente não são mais tão dolorosos.

Em vez disso, o big data no setor de seguros está encontrando soluções práticas e dinâmicas.

Com as ferramentas de análise certas ao seu lado, você pode considerar o panorama geral. Embora estejamos apenas começando, mostraremos como o big data pode redefinir a avaliação de riscos, as preferências do cliente, a prevenção de fraudes e a economia geral de custos.

Entendendo o risco externo

Quando se trata de avaliar o risco do seguro automóvel, muitas seguradoras colocam todos os ovos no balde do “motorista”. Quantos anos eles têm? Qual é o histórico de condução deles? De que cor de carro eles dirigem?

Não quer dizer que essas coisas não sejam importantes, mas elas não fornecem uma visão completa. Afinal, outros elementos podem (e afetam) a segurança do motorista.

Os fatores de risco externos são mais abrangentes do que você imagina — alguns podem nunca ter passado pela sua cabeça. Os mais óbvios incluem o clima e o trânsito, mas estão apenas no nível da superfície.

Considere o formato da estrada. Onde pontos de estrangulamento e curvas cegas o aguardam. Zonas de colisão históricas. Esses fatores de risco externos podem ser tão úteis, se não mais, do que o comportamento ou as características de um motorista individual ao avaliar o risco individual. Por quê? Porque eles afetam não só o motorista, mas também todos os outros carros na estrada.

Pode ser difícil avaliar esses riscos externos de forma adequada e precisa. No entanto, desenvolvemos um mecanismo de risco proprietário projetado para avaliar 85 fatores de risco externos para calcular o “preço real do risco”.

Acreditamos que essa é uma das estratégias mais eficazes para big data no setor de seguros até o momento.

Melhorando e entendendo o risco do comportamento do motorista

Os fatores de risco externos não são os únicos em jogo, é claro. Quando se trata de avaliar riscos, analisar o comportamento do motorista é (obviamente) relevante. Depois de determinar o que faz com que eles dirijam bem (ou mal), você precisa encontrar uma maneira de incentivar um melhor desempenho ao dirigir (ao mesmo tempo em que corrige o desempenho ruim).

Há várias maneiras de fazer isso. Algumas seguradoras utilizam bons programas de descontos para motoristas, que recompensar a condução segura oferecendo descontos e penalizando a má condução com tarifas mais altas.

Sistemas de recompensas semelhantes podem incluir gamificação, tabelas de classificação ou competição amigável entre clientes para garantir os melhores recordes de direção segura, além de oferecer vantagens para bons motoristas, como descontos adicionais, para um bom desempenho contínuo.

Compreender o comportamento do cliente também pode impactar positivamente a aquisição e retenção de clientes. Esse é outro exemplo de como o big data no setor de seguros está revolucionando o espaço. Com dados precisos detalhando como os clientes se comportam, você pode determinar melhor quais estratégias estão funcionando para você e quais não estão, e como você pode alterar essas estratégias para que funcionem melhor.

Suponha que seus dados mostrem que um grupo demográfico específico — mulheres de alta renda, na faixa dos 30 anos, que dirigem mais rápido do que a média — tem menos probabilidade de usar seu seguro. Com big data, você pode realizar pesquisas adicionais sobre Por que esse grupo demográfico não usa seu seguro e, em conjunto, estratégias de marketing direcionadas que têm maior probabilidade de influenciá-los para sua empresa.

Esse nível de análise de dados também pode ser útil para entender as preferências e os níveis de satisfação dos clientes, facilitando a manutenção e a manutenção dos clientes por mais tempo. Algoritmos alimentados por big data no setor de seguros descobrem tendências (como insatisfação do cliente) mais cedo, permitindo que as seguradoras interfiram e resolvam os problemas antes que eles se tornem uma bola de neve. Isso fortalece a fidelidade do consumidor e oferece uma melhor visão dos clientes.

Detectando e prevenindo fraudes

Quando se trata de seguros, a fraude não é motivo de riso. Custo de reivindicações fraudulentas mais de 80 bilhões de dólares nos Estados Unidos todos os anos, com fraudes por acidentes imobiliários reivindicando mais de 30 bilhões de dólares.

A verdade é que as seguradoras geralmente acabam tendo que pagar quantias exorbitantes para cobrir déficits de fraude, às vezes até 10% do total de seus sinistros.

Com nosso big data no setor de seguros, você pode usar um sistema de análise e telemática para monitore melhor os veículos e seus ativos. Ajudamos nossos clientes a filtrar e analisar esses dados, reduzindo significativamente a chance de fraude no seguro automóvel.

Compreender a velocidade do veículo, a hora do acidente e quaisquer sons potenciais no veículo antes do acidente, entre outros fatores, pode ajudar as seguradoras a obter uma imagem mais clara do que exatamente aconteceu.

A ameaça disso por si só é suficiente para impedir atividades fraudulentas, mas também pode ajudar a capturar aqueles que são tão ousados.

Big data, pequenos custos

A fraude em seguros não é a única maneira pela qual o big data pode ajudar as seguradoras a reduzir custos e mantê-los baixos. Ao aproveitar coisas como UBI (seguro baseado no uso) e opções de seguro incorporadas, as seguradoras podem oferecer tarifas mais acessíveis devido a pontuações de avaliação de risco mais precisas.

Isso se resume a entender, analisar e empregar os dados coletados de seus clientes e implementá-los nas tarifas que você oferece. Com o seguro baseado no uso, as apólices são baseadas em quão seguro é dirigir um cliente é geral. As seguradoras avaliam isso coletando dados por meio do veículo do motorista e, em seguida, os usam para traçar uma visão geral justa de seus registros e políticas de preços.

O seguro incorporado, por sua vez, permite que as seguradoras ofereçam apólices de seguro com preços mais baixos para uma gama maior de consumidores, integrando planos aos produtos que os clientes já estão procurando, tornando-se uma adição bem-vinda à sua jornada de compra existente.

O big data permite que eles monitorem riscos e reduzam as chances de fraude, o que significa que as seguradoras podem gastar menos em custos de distribuição.

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