Seguros Unimed inova com automação em subscrição para produto Serit
Integração de machine learning e Data Lake House aprimora análise de riscos e precificação para soluções mais personalizadas aos clientes
A Seguros Unimed, braço segurador e financeiro do Sistema Unimed, anuncia um avanço significativo em seus processos de subscrição. A companhia implementou uma automação inteligente na subscrição do produto Serit (Seguro de Renda por Incapacidade Temporária), utilizando ferramentas de última geração, como machine learning e integração com o Data Lake House, para aprimorar a análise de riscos e otimizar a precificação de suas apólices.
O Serit é um produto pioneiro no mercado, criado pela Seguros Unimed, e está disponível para contratação complementar ou adicional para quem tem seguro de vida ou acidentes pessoais, tanto individualmente como para planos coletivos, este seguro cobre afastamento por acidentes pessoais ou doenças
A automação incorporada ao processo de subscrição agora permite uma avaliação mais precisa e ágil dos riscos, com base em dados históricos detalhados sobre os segurados.
“Com a integração de tecnologias como machine learning e a plataforma DataRobot, conseguimos tornar nossos processos de subscrição mais rápidos e assertivos. Isso nos permite personalizar melhor os seguros de acordo com as necessidades dos nossos clientes, além de nos posicionar na linha de frente da transformação digital no setor de seguros”, afirma Wilson Leal, diretor executivo de Mercado e Tecnologia da Seguros Unimed.
A automação permite à seguradora ter uma visão mais clara da performance dos segurados, tanto os ativos quanto os cancelados. Também é possível realizar uma análise detalhada dos riscos das coberturas, com destaque para os CIDs (Classificação Internacional de Doenças) que mais impactam as indenizações. O sistema também é capaz de identificar as características dos segurados sinistrados e não sinistrados, o que torna a análise de risco mais precisa e eficiente.
“Com essa tecnologia, conseguimos otimizar a precificação de acordo com o risco real. A análise de dados como idade, sexo, região, quantidade de apólices e causas de sinistros se tornou mais eficiente, permitindo calcular com maior precisão a probabilidade de sinistros. Isso nos ajuda a oferecer produtos mais alinhados às reais necessidades de cada cliente”, conclui o diretor.
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