A Insurtech pode melhorar sua taxa de perdas de seguro automóvel

O sucesso no setor de seguros de automóveis depende muito de dois fatores: taxa de perdas e prêmio bruto escrito (GWP). E embora o GWP determine quanto dinheiro está entrando, a taxa de perda de seguro automóvel é o maior indicador de quanto está saindo.

Melhorar sua taxa de perdas de seguro automóvel significa melhorando seus resultados. Mas, por muito tempo, as seguradoras ficaram em grande parte à mercê de quão bom ou ruim estavam tendo um ano.

No entanto, as insurtechs estão mudando o jogo. O big data e a IA capacitaram as insurtechs a reduzir a taxa de perdas de seguros de automóveis para seguradoras. Em vez de confiar na sorte externa, as seguradoras agora estão fazendo sua própria sorte.

Vamos examinar mais profundamente a taxa de perdas do seguro automóvel e como você pode se preparar para um resultado mais favorável.

O que é a taxa de perdas de seguro automóvel?

A taxa de perdas de seguro automóvel é definida como a proporção entre perdas e prêmios ganhos. As “perdas” nos índices de perdas incluem reivindicações de seguro pagas e despesas de ajuste.

A fórmula do índice de perdas do seguro automóvel é a seguinte: pedidos de seguro pagos mais despesas de ajuste divididas pelo total de prêmios ganhos. Por exemplo, se uma empresa pagar $80 em sinistros para cada $160 em prêmios arrecadados, a taxa de perda seria de 50%.

Onde:

• Os sinistros de seguro pagos são a quantia em dinheiro paga pela companhia de seguros para a liquidação de sinistros.
• A despesa de ajuste de perdas é o dinheiro incorrido pela seguradora para investigar e verificar as reivindicações.
• Os prêmios totais ganhos são a quantia em dinheiro (prêmios) paga pelos clientes à seguradora.

Como você pode ver, existem duas alavancas que podem ser acionadas para melhorar (ou seja, diminuir) a taxa de perdas do seguro automóvel:

1. Aumentar o fluxo interno de dinheiro na forma de prêmios totais ganhos e/ou
2. Diminua o fluxo externo de dinheiro (ou seja, sinistros de seguro pagos e outras despesas).

Então, como você perde menos ao escrever a mesma quantia (ou mais) de prêmios?

Você trabalha com insurtechs que ajudam a encontrar um preço de risco mais preciso, descobrir as causas da fraude e se preparar para uma melhor taxa de perdas em seguros de automóveis.

Ingredientes para uma melhor taxa de perda de seguro automóvel

Já se foram os dias em que você tinha que esperar para registrar as leituras do odômetro ou o histórico de viagens de um motorista. depois um acidente havia ocorrido. Esse tipo de análise post-mortem forneceu um ciclo de feedback ultrarlento. Pode levar meses, se não anos.

Agora, graças aos dados em tempo real, você pode pensar na taxa de perda segundo a segundo. Isso gera insights dinâmicos de dados sobre a causa, o efeito e a natureza dos acidentes.

Uma compreensão profunda do comportamento dos motoristas, das condições das estradas, do ambiente circundante e dos fatores externos independentes é fundamental no seguro automóvel. Apoiado por análises em tempo real, você pode ajudar a prever melhor o comportamento futuro e ajudar as partes envolvidas a mitigar riscos e evitar acidentes.

Usando IA/ML para análise preditiva

Compreender e prever a natureza de qualquer evento adverso agora é possível devido à disponibilidade de grandes quantidades de dados coletados de várias fontes.

Não estamos mais vinculados a dados demográficos e qualitativos estáticos, como “26, homem, carro vermelho”. Agora, podemos basear nossas decisões em fatores ambientais, como o formato da estrada, o clima, as condições externas, o histórico do motorista, os padrões de tráfego e muito mais. A IA e o ML podem analisar esses dados históricos e em tempo real e obter uma imagem mais clara do risco em qualquer ponto da viagem de um motorista.

Esses fatores podem ser levados em consideração, analisados e usados para fornecer insights, graças às técnicas avançadas de ML/IA usadas pelas insurtechs e ao enorme poder de processamento que temos hoje.

Alertas e atualizações em tempo real para segurança

A Insurtech pode enviar alertas em tempo real ao motorista e à seguradora em caso de qualquer padrão de direção anormal, desastres de trânsito, clima, clima ou qualquer outra coisa perigosa que possa acontecer durante a viagem.

Isso ajuda a reduzir os custos gerais de sinistros porque simplesmente há menos reivindicações. Isso pode ser transformador para a taxa de perdas do seu seguro automóvel. Além disso, permite que os mergulhadores entendam seus riscos pessoais.

AI Risk Engine para entender melhor os riscos

As insurtechs usam mecanismos de risco de IA que utilizam modelos sofisticados de ML para obter uma compreensão granular dos dados de risco e detectar padrões de risco em qualquer viagem. Por isso, eles podem fornecer modelos de preços melhores e mais justos que podem gerar insights e análises superiores.

O uso de IA/ML ajuda as seguradoras a criar um perfil de risco mais abrangente e a melhorar a segurança dos motoristas usando alertas e atualizações. Isso evita os acidentes que levam a reclamações e melhora a taxa geral de perdas do seguro automóvel.

Detecte reivindicações fraudulentas

A fraude de seguros não apenas aumenta as despesas da seguradora, mas também torna o seguro mais caro para outros participantes da feira.

As insurtechs agora têm os recursos para detectar fraudes e anomalias em sinistros usando modelos treinados em dados. Usando IA/ML para análise constante, eles podem levantar sinais de alerta e detectar atividades fraudulentas.

Embora a fraude nunca possa ser totalmente eliminada, ela pode ser minimizada. Isso também afeta os sinistros pagos e reduz consideravelmente a taxa de perdas do seguro automóvel.

Melhore sua taxa de perda de seguro automóvel com tecnologia mais inteligente

A taxa de perdas de seguros de automóveis costumava estar em grande parte fora do controle das seguradoras. Agora, eles podem usar a insurtech para aumentar seus lucros, por meio de:

1. Usando IA/ML para análise preditiva, considerando uma lista quase exaustiva de fatores como dados demográficos, dados qualitativos, condições das estradas, clima e outros fatores externos
2. Melhorando a segurança com alertas em tempo real baseados em previsões e comportamento histórico
3. Aproveitando o mecanismo de risco de IA avançado para avaliar melhor o risco
4. Detectando reivindicações fraudulentas

Se você quiser saber mais sobre como podemos ajudar a melhorar sua taxa de perdas de seguro automóvel, vamos entrar em contato.

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