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O data science por trás da precificação dinâmica no mercado de seguros

  • Crédito de Imagens:Divulgação - Escrito ou enviado por  Marcelo Fontenele
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O data science por trás da precificação dinâmica no mercado de seguros

Márcio Arbex

Nesse período de incertezas para a indústria de seguros, é hora de analisar os sistemas de informação corporativos para garantir que eles estejam trabalhando juntos e integrados na nova realidade digital. Assegurar que o desempenho operacional e a gestão de risco estarão prontos para responder aos desafios impostos pelo cenário pós-pandemia será decisivo para permanecer competitivo neste mercado de seguros em mudança.

Entre os aliados para garantir que os objetivos de negócios estejam em sintonia com o mercado estão tecnologias de sistemas de gerenciamentos de dados, como a precificação dinâmica de produtos e serviços. É uma arquitetura de referência embarcada em um conjunto de modelos analíticos, usada para gerar preços personalizados para os clientes, com base em atributos e comportamentos individuais.

É assim que a AA Ireland, um dos maiores fornecedores mundiais de seguro automotivo, residencial, viagem e vida, conseguiu oferecer preços em tempo real e atrair mais clientes. O streaming analytics possibilita que as seguradoras se aproximem ainda mais de seus segurados, por meio da oferta de novos produtos e serviços.

Recentemente, a Financial Conduct Authority (FCA), órgão regulador de conduta para empresas de serviços financeiros no Reino Unido, informou que as linhas residencial e de automóveis poderiam ter precificações mais assertivas, já que cerca de 6 milhões de segurados estavam pagando acima do padrão. A combinação entre streaming analytics e data science fornece todos os insights necessários para a implementação de preços dinâmicos, tomando decisões baseadas em dados e agindo de maneira rápida e eficaz.

As soluções de precificação dinâmica acompanham ativamente o movimento dos preços de mercado, por meio dos seguintes recursos:

Exploração de dados

A exploração de dados permite a análise de todas as variáveis dentro do universo de dados históricos dos clientes, para que empresas compreendam claramente todas as variáveis categóricas e numéricas. A partir desse entendimento, é possível encontrar padrões e ter insights para as ações.

Modelos preditivos

Depois de selecionar as variáveis mais importantes para um determinado negócio e construir um modelo estatístico customizado, é possível eleger aquele que mais descreve a realidade, baseado em uma métrica de estatística, que pode ser colocado em prática imediatamente, permitindo oferecer preços extremamente acurados tanto para atuais como para novos clientes.

Tempo real

A dinamização de preços em tempo real é especialmente importante na indústria de seguros, em que fatores de risco são um elemento chave da inteligência necessária para uma precificação rápida e lucrativa. Considerar uma plataforma capaz de avaliar a eficácia do modelo em tempo real, dando a oportunidade de agir imediatamente em resposta às mudanças nas condições do mercado, como por georreferenciamento, é essencial para este mercado.

Controle da plataforma de preços

Ter o controle total da plataforma de preços leva à melhora da competitividade e reduz a dependência de softwares com custos elevados, sobretudo nos casos em que o acesso à inteligência dos negócios está a cargo de uma terceira parte. Por meio de soluções avançadas de streaming analytics e data science voltadas para a precificação dinâmica, é possível obter grande vantagem competitiva construindo e implementando seus próprios modelos de preços de maneira rápida e fácil, além de monitorar o desempenho dos resultados conforme necessário.

* Márcio Arbex é diretor de Pré-Vendas da TIBCO na América Latina


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