Análise de Risco: como o pricing hipersegmentado revoluciona a precificação em seguros

Segundo pesquisa da consultoria Falconi, apenas 10% das médias empresas brasileiras possuem um planejamento estruturado para execução de ações de longo prazo. No universo das seguradoras, essa lacuna pode significar perda de competitividade, aumento de fraudes e dificuldade para precificar produtos de forma justa.

Quando falamos em risco, falamos de eventos com probabilidade incerta que podem impactar resultados. E, para transformar incerteza em previsibilidade, dados são aliados indispensáveis. Modelos preditivos, inteligência artificial (IA) e machine learning analisam históricos para indicar cenários futuros prováveis, permitindo decisões assertivas e prevenção de perdas.

Um exemplo prático: na cotação de um seguro automotivo, informações como ocupação profissional, histórico de sinistros, geolocalização e comportamento de consumo ajudam a formar um preço condizente com o risco real do cliente, seja ele um motorista de aplicativo que circula em áreas de maior incidência de roubos ou alguém que usa o carro apenas em viagens ocasionais.

Pricing Hipersegmentado: o próximo passo
Tecnologias de análise preditiva e IA possibilitam a chamada precificação hipersegmentada, na qual padrões identificados em dados históricos permitem criar soluções que preveem cenários futuros com mais precisão. De acordo com estimativas da McKinsey, haverá 1 trilhão de dispositivos conectados até 2025, gerando uma avalanche de dados que impulsiona produtos personalizados e serviços em tempo real, beneficiando tanto seguradoras quanto consumidores.

De acordo com o artigo “Análise de Risco no Mercado de Seguros: O Valor do Pricing Hipersegmentado”, publicado no blog da Zoox Smart Data, a combinação de modelos estatísticos inteligentes, machine learning e geoanalytics eleva a assertividade na identificação de riscos em até 20% e tem impacto direto no EBITDA de seguradoras, garantindo preços mais alinhados ao perfil de cada cliente.

Uma análise de risco de qualidade — quando integrada a uma gestão data-driven — entrega ganhos concretos:

Melhora a experiência do cliente, reduzindo o atrito
Aprimora processos nas mais diversas áreas (operações, performance, financeiro, comunicação)
Apoia frameworks de segurança, proteção de dados e privacidade
Auxilia líderes em decisões criteriosas
Aumenta o ROI Mitiga riscos e problemas futuros
Equilíbrio entre índices de chargeback (“reversão de pagamentos”), tempo de resposta e taxa de aprovação.
Ao transformar incertezas em previsibilidade, a análise de risco baseada em dados protege as seguradoras de prejuízos e cria oportunidades de novos negócios. Para o consumidor, significa produtos mais justos e personalizados; para o corretor, uma venda mais segura e competitiva.