Técnicas de machine learning como aliadas de seguradoras na busca por eficiência digital 

Neste artigo vamos discutir sobre a aplicação de técnicas de machine learning para a transformação de um dos mercados mais tradicionais. E óbvio, os resultados de negócios atingidos com essa tecnologia. Mas antes, um breve contexto:

A recente popularização de ferramentas como o ChatGPT tem intensificado os debates sobre os benefícios e limites da inteligência artificial (IA) aplicada aos ambientes de negócio. Enquanto especialistas alertam sobre limites éticos, uma multidão de entusiastas experimenta o potencial das IAs generativas. A ascensão vertiginosa dessas tecnologias evidencia a ciência de dados como disciplina aliada na busca por competitividade e eficiência digital. 

No setor de seguros, em que a demanda por inovação não é recente, o uso de modelos analíticos vem crescendo, tanto por parte de seguradoras tradicionais quanto por insurtechs que propõem novos modelos de negócio.

Aplicação das técnicas de machine learning no mercado de seguros 

Técnicas de machine learning têm sido aplicadas, por exemplo, para aprimorar modelos de precificação, agora capazes de analisar dados biométricos e comportamentais; coletados a partir de um relógio digital, de um aplicativo móvel ou do computador de bordo de um veículo. 

A inteligência artificial no contexto de seguradoras também pode contribuir com: 

• a gestão dos portfólios, auxiliando executivos a calibrar a exposição ao risco e a identificar novas oportunidades de negócio. Isso é possível por meio de algoritmos que analisam tendências que afetam a sinistralidade e outros indicadores chave; 
• a prevenção de fraudes na análise de sinistros, através de modelos preditivos que identificam cobranças por peças não instaladas, reparos desnecessários e danos intencionais aos veículos. 

O uso de dados para a geração de valor nas seguradoras

Confira alguns exemplos de como insurtechs pelo mundo utilizam dados como ativos geradores de valor: 

Next Insurance (São Francisco, EUA)

A Next Insurance é uma seguradora com foco na proteção de propriedade de pequenas e médias empresas (PME). Oferece coberturas personalizadas para diversas atividades, como construção civil, creches e academias. Os segurados podem realizar cotações, personalizar coberturas, acessar apólices e gerenciar seus sinistros online. A Next também permite que parceiros ofereçam soluções de seguro em suas respectivas plataformas (embedded insurance), com cotação em tempo real e comparação de preços de soluções da própria Next e de outras 20 seguradoras conveniadas. A insurtech californiana promove uma experiência integrada de ponta a ponta em plataformas digitais B2B e B2B2B. 

 Lemonade (Nova Iorque, EUA)

A insurtech nasceu em 2015 com foco em seguro para locatários e hoje também oferece soluções para locadores, seguros de vida, para animais de estimação e automóveis. Seu modelo de negócios mobile-first busca agilizar o processo de compra e oferecer experiências personalizadas orientadas por dados. Enquanto uma apólice padrão se baseia em um formulário com 40 campos, a Lemonade utiliza chatbots, bases genômicas e wearables para coletar cerca de 100 vezes mais dados por segurado. Quarenta times atuam com foco na integridade e confiabilidade dos dados, e geram insights sobre o comportamento dos usuários através de técnicas de machine learning. 

At-bay (São Francisco, EUA)

A At-Bay conta com um portfólio que fornece proteção contra riscos cibernéticos (cyber + RC diversos), incluindo ciberataques, vazamento de dados, lucros cessantes e fraudes financeiras. Em paralelo, fornece serviços de monitoramento contínuo em parceria com gigantes como Microsoft e Cloudfare. No processo de implantação, a empresa conta com especialistas em ciência de dados para gerar insights que alimentam um modelo de precificação. Em seguida, um time de subscritores conduz uma análise de negócio para calibrar a exposição financeira. Esse processo ocorre de forma automatizada para empresas com até US$ 100 milhões em receitas anuais. 

Acko (Bombaim, Índia)

Acko é uma seguradora digital indiana que acompanha o movimento gradual da indústria em direção a modelos baseados em aprendizado de máquina, utilizando técnicas como random forest, gradient boosting (GBM), modelos de adição generalizados (GAM) e redes neurais. O foco na ampliação da coleta de dados (incluindo recursos de telemetria) permitiu a implantação de métodos de precificação personalizados e prêmios dinâmicos de acordo com a utilização (usage-based insurance ou UBI). Entre os recursos de telemetria utilizados, destaca-se o monitoramento dos veículos segurados usando GPS e diagnósticos de bordo para registrar os percursos e os hábitos de direção em um mapa computadorizado. Já o modelo de seguro baseado na utilização permite que o segurado ‘pague se dirigir e como dirigir’. Neste caso, o risco é calculado em tempo real e depende da distância percorrida, da localização e dos hábitos de direção do motorista. 

Wefox (Berlim, Alemanha)

A Wefox fornece uma plataforma onde os segurados podem contratar seguros comparando condições e recebendo suporte de especialistas. Nestes mesmos canais digitais é possível consultar e cancelar apólices com apenas um clique. Para tanto, a seguradora utiliza inteligência artificial e aprendizado de máquina para automatizar decisões. Buscam, dessa forma, ampliar o alcance dos benefícios de consumir e analisar um maior volume de dados. E assim criam soluções acessíveis e que melhoram o desempenho das áreas de negócio. 

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