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Mercado de Seguros investe em Inteligência de Dados Artificial para aprimorar oferta

Esta é uma das principais conclusões de estudo da NTT Data, cujo objetivo foi analisar o impacto dos dados em toda a cadeia de valor e como a Inteligência Artificial impulsiona a Transformação Digital nas empresas do setor de seguros

Mercado de Seguros investe em Inteligência de Dados Artificial para aprimorar oferta

A NTT Data, provedora global de serviços de tecnologia da informação, acaba de apresentar a primeira edição de uma nova série de relatórios técnicos da indústria de seguros, intitulada “Dados em Toda a Cadeia de Valor do Setor de Seguros” (em inglês, Data Across the Insurance Value Chain), na qual analisa desafios e questões específicas da indústria de seguros e faz recomendações sobre a adoção de dados inteligentes e IA para as companhias de seguros.

Uma das principais conclusões do estudo é que Inteligência Artificial (IA) e Smart Data continuarão a ser prioridades estratégicas em toda a cadeia de seguros nos próximos anos. “Esta tendência deve se manter, porque a aplicação destas tecnologias possibilita que novos conhecimentos sejam incorporados, entre outros, aos processos comerciais para tornar mais assertivas as tomadas de decisões, em relação, por exemplo, a identificação de perfis de segurados, definição de prémios, realização de campanhas de marketing, gestão de sinistros e jornada de experiências dos clientes. Com isso, as empresas de seguros ganham competitividade sustentável, devido à maior agilidade e acuracidade em suas ofertas”, afirma Alex Morán, sócio responsável pelos setores de Seguros e Saúde da everis Brasil.

De acordo com uma pesquisa realizada pela Gartner, os líderes de TI estão considerando o uso de IA na cadeia de valor do setor de seguros como uma de suas principais prioridades  
 

Morán explica que, já há alguns anos, as seguradoras estão investindo nas primeiras fases de adoção destas tecnologias, mas ainda de forma incipiente. Isto porque importantes desafios precisam ser superados, como a aplicação de estruturas de operações de Machine Learning para passar de sandbox e validações de conceito para implementação de IA em escala; migração massiva para arquiteturas baseadas na Nuvem ou híbridas; e aproveitamento do potencial de campos de vanguarda, como o processamento da linguagem natural, da visão computacional ou da aprendizagem por reforço. Além é claro da necessidade de implementar uma estratégia baseada na ética, confiança e segurança a fim de facilitar uma economia mundial de dados com outros parceiros para maximizar a acessibilidade a fontes de dados significativas.

“É de extrema importância a forma como as seguradoras lidam com estes desafios e é altamente recomendável gerir esta transformação de forma holística, sem esquecer aspetos como a gestão de dados ou de mudanças. Afinal, para se transformar e alcançar seus objetivos, as companhias do setor têm de desafiar o status quo e tomar decisões ousadas em termos de organograma, modelo operacional, investimentos, análises de RH, vendas inteligentes, fixação de preços etc. Só assim elas estarão preparadas para concorrer com seus competidores tradicionais e com novos players que estão ingressando neste mercado, ampliando de imediato entre 3,2% e 7,1% suas vendas”, reforça Morán.

Momento do mercado
Consciente que a Inteligência Artificial (IA) e o smart data se tornaram indispensáveis no setor de seguros nos dias de hoje, e como uma primeira abordagem dentro da série, a NTT Data analisou o estado de maturidade das empresas orientadas por IA. Apresentando informações fundamentais para que as empresas do setor evoluam a partir do uso incipiente, oportuno e estratégico de IA, para modelos que orquestram dados e IA como ativos fundamentais para gerar negócios e construir um modelo de vínculo com clientes relevantes em tempo real, e baseado em insights acionáveis.

De acordo com uma pesquisa realizada pela Gartner, os líderes de TI estão considerando o uso de IA na cadeia de valor do setor de seguros como uma de suas principais prioridades. Para concorrentes com experiência tecnológica exclusiva, que permite expandir sua gama de ofertas para atender às necessidades de seus clientes, as oportunidades não param de crescer. Estas necessidades têm como base a flexibilidade e a prevenção, dois fatores que vêm se tornando cada vez mais importantes.

O atual cenário comercial é caracterizado por uma mudança de paradigma com a entrada das Insurtechs, novos players que competem diretamente com modelos tradicionais e aceleram sua entrada no mercado utilizando a IA como uma importante vantagem competitiva. Além disso, os fundos de investimento têm demonstrado interesse nestes novos players. Apesar das circunstâncias de 2020, os investimentos e transações alcançaram níveis recordes. Neste trimestre, a proporção de investimentos com capital inicial cresceu e chegou a 57%, retornando aos índices pré-Covid-19, e metade das transações foram realizadas no setor de distribuição de seguros.

Para onde o setor está caminhando: escalabilidade e monetização
Considerando a importância dos principais fatores tecnológicos acima, as seguradoras continuam desempenhando esforços significativos em todo o mundo para aumentar a utilização da IA e suas capacidades de base de dados, assim como, implementar casos de uso cada vez mais sofisticados. O objetivo principal é melhorar a vida das pessoas e obter a redução dos custos.

Atualmente, existem exemplos claros no mercado. As empresas Insurtechs entraram com força total no mercado oferecendo a opção de contratação de seguros por meio de aplicativos de forma simples e flexível. Um outro exemplo é o seguro da Tesla, um aplicativo que permite aos usuários adquirirem seguros online e depois ajustarem os preços com base nos dados gerados pelo veículo, conforme os parâmetros de condução de cada pessoa. Já a Delta Dental, o maior fornecedor de seguros odontológicos dos Estados Unidos, utilizou escovas de dentes que transmitem informações sobre a condição bucal de cada usuário. E estes são apenas alguns exemplos de como as empresas estão se adaptando aos novos tempos.

Após um período inicial de learning by doing – abordagem prática de aprendizagem – o mercado entrou agora em uma fase de escalabilidade e monetização. O aproveitamento da IA em larga escala requer das empresas a criação de pilares fundamentais para a implementação da inteligência artificial, em consonância com a governança corporativa: um gerenciamento de dados e IA que apoie estratégia de inteligência geral e operações de Machine Learning para alavancar o ciclo de vida dos dados, assim as seguradoras gerenciam os ciclos de vida da IA e os produtos de dados em escala para impulsionar a monetização.

Entretanto, além de considerar questões de funcionalidade, outros aspectos importantes a serem abordados nos próximos anos incluem a ética, confiabilidade e segurança da IA. O setor de seguros é um dos principais responsáveis pela formação do contexto econômico e social. Junto com os serviços financeiros, os seguros estão destinados ao papel chave na estruturação do futuro de uma IA responsável. Ambos os setores dependem muito de big data para desenvolver suas propostas de valor.

Ao gerenciar dados pessoais e comportamentais em larga escala, as seguradoras precisarão implementar mecanismos para identificar e mitigar os proxies, enviesamentos de dados, e definir uma estratégia clara para fornecer às partes interessadas uma explicação dos modelos de IA em áreas como gestão de sinistros ou subscrição.

A perspectiva da NTT Data
O impacto positivo da Inteligência Artificial na geração de novos valores comerciais deve ser equilibrado com estratégias específicas para minimizar a geração de qualquer desvantagem, dano ou discriminação na vida das pessoas, por exemplo, privando as pessoas de obter a proteção adequada contra riscos.

Desta forma, a corrida para liderar o mercado de seguros em um futuro próximo já começou. A adoção das melhores práticas pode fazer a diferença entre o sucesso e o fracasso:

Assegurar que esta transformação seja conduzida de forma holística na empresa: é muito provável que esta transformação fracasse caso as decisões tomadas sejam exclusivamente a nomeação de um guru como diretor de dados e análises, e a criação de uma nova equipe fundamentada em cientistas e engenheiros de dados. Sem ações mais transformadoras e ambiciosas, recursos talentosos deixarão a empresa mais cedo do que se espera.

Gerenciar e desafiar o “status quo” de uma seguradora tradicional: as seguradoras tradicionais passaram por várias fusões e aquisições e estão agora em meio a uma transformação de excelência operacional para reduzir significativamente o número de profissionais, com o objetivo de se tornarem mais eficientes e competitivas.

Criar uma pequena equipe isolada de outras (TI, inteligência empresarial etc.): o objetivo é poder compartilhar com o mercado e os acionistas que a empresa está realmente investindo nesta tendência de mercado.

Estabelecer um organograma e um modelo operacional global, coordenado e ambicioso: para garantir que toda a empresa atue de acordo com uma abordagem orientada por dados, explorando todas as sinergias.

Adotar novos modelos de uso: impulsionados por capacidades de ponta com menor tempo de lançamento ao mercado.

Pensar fora da caixa: as seguradoras tendem a se concentrar em como aproveitar a IA e o smart data dentro do modelo de negócios e da cadeia de valor existentes, no entanto, a verdadeira transformação está relacionada à evolução futura do modelo de negócios e da cadeia de valor possibilitada pelas novas capacidades de IA.

“Estas são recomendações fundamentais para este momento do mercado segurador, que passa por uma desagregação, com inúmeros novos atores vindos do ecossistema das startups, cujo DNA já é baseado em dados e novas propostas de valor, e que são responsáveis por um novo contexto competitivo, no qual a inovação tecnológica deve se traduzir em novos modelos de negócio, serviços diferenciados, interações e experiências hiperpersonalizadas para os segurados”, destaca Morán. Ele ressalta ainda que é viabilizar esses novos negócios mais interativos e digitais exige a criação de equipes híbridas, com profissionais das áreas comerciais, estratégicas, de design e ciência dos dados, que combinem os seus conhecimentos especializados.

Serviço
www.everis.com
www.nttdata.com

 

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