O FUTURO DO NEGÓCIO DE SEGUROS ENFRENTANDO A EMERGÊNCIA DA IA

“Embora não saibamos qual será o modelo de seguro amanhã, é certo que ele será transformado pela Inteligência Artificial. Portanto, vamos antecipar o seu impacto nas profissões [...] e fazer da Inteligência Artificial um verdadeiro sujeito de transformação e aumento do serviço! »

Afirmou Jacques Richier, CEO da Allianz France. De fato, a IA já esta há muito tempo desempenhando um papel cada vez mais importante no setor de seguros, sempre oferecendo modelos de seguros mais adaptáveis ao mundo atual mais personalizado e individualizado que às vezes pode antecipar as necessidades do cliente. Assim, essa turbulência afeta não apenas os consumidores, mas também todos os níveis da cadeia de valor das seguradoras, especialmente o coração de seus negócios.

Tecnologias de inteligência artificial no setor de seguros

Ao longo dos anos, as seguradoras desenvolveram com sucesso seus modelos de seguro por meio de várias ferramentas de IA. No entanto, de todas essas ferramentas, as ferramentas de Machine Learning ainda são as mais utilizadas. Esses são os principais dispositivos de Machine Learning usados ​​para produzir análises preditivas, correlacionando grandes quantidades de dados e eventos. A utilização mais recente deste tipo de ferramenta foi feita por uma seguradora francesa em colaboração com a Expert System (empresa especializada no desenvolvimento de software informático baseado em algoritmos de inteligência artificial). O objetivo é capacitar a empresa a aprimorar seus sistemas de prevenção de riscos de danos.

Atores do setor de serviços financeiros também ampliaram o escopo de uso dessas ferramentas de Machine Learning, associando-as a Big Data e objetos conectados. Isso permitiu que eles progredissem em 3 aspectos principais:

• Gestão de riscos e antecipação

• A definição de novos riscos seguráveis

• Detecção de fraude

Exemplos concretos de ferramentas que permitem:

Gestão de risco e antecipação

O exemplo mais conhecido disso é "Pague como você dirige". Este é um dispositivo que combina IA e objetos conectados, que foi implementado por várias seguradoras (Direct Assurance e Allianz France). Possibilita ajustar a oferta de seguro de automóvel de acordo com o modo de direção e comportamento do segurado, por meio da instalação de um sensor conectado nos veículos que será utilizado para coletar informações como aceleração, frenagem, curvas ou mesmo quilometragem. Então, essas informações serão transmitidas para plataformas de Machine Learning para produzir análises preditivas.

Definição de novos riscos seguráveis

Neste caso, é um exemplo de programa (Chronos) desenvolvido por uma seguradora sediada na Carolina do Norte e em colaboração com uma start-up americana Lapetus Solutions que, por sua vez, criou uma tecnologia permitindo, através da análise facial de uma selfie, extrair informações como: sexo, IMC (Índice de Massa Corporal), idade e classificação do tabagismo. Além disso, o programa Chronos é capaz de identificar a expectativa de vida e certas doenças, como diabetes, distúrbios genéticos ou sinais de depressão. A seguradora em questão o utiliza na compra de apólices de seguro de vida para seus clientes.

Detecção de fraude

É uma plataforma criada pela start-up Shift Technology e que permite às seguradoras detectar declarações fraudulentas. Jérémy Jawish, um dos fundadores da empresa, diz que seus clientes do setor de serviços financeiros são capazes de detectar 75% das fraudes em comparação com 35% em média. Isso economiza mais de 30 milhões de euros.

Caminhando para uma transformação total do negócio de seguros?

Para compreender plenamente como a inteligência artificial pode transformar o negócio de seguros no futuro, é necessário relembrar os dois pilares principais da operação de seguros: o primeiro é a avaliação de risco e o segundo é a combinação de contribuições e riscos:

Para avaliar seu risco, as seguradoras contam com análises de experiências e eventos passados ​​e constroem modelos analíticos para prever a probabilidade de um evento futuro. Esses métodos de pontuação são então usados ​​para definir preços e, portanto, para tomar decisões. Eles contam com esses métodos porque seu principal desafio é estimar o custo de seus produtos, que não é conhecido com antecedência.

Assim, apoiando-se no segundo pilar, as seguradoras podem indenizar todos os clientes que tenham declarado sinistro (em função do nível de garantias subscritas) independentemente da duração da adesão e do montante da contribuição, equilibrando os riscos. Vítimas de desastres e outras que não o são, e reunindo segurados potencialmente expostos a riscos idênticos, mas aleatoriamente (pooling de riscos). Além disso, para aumentar a sua capacidade de compensação, as seguradoras consolidam as contribuições arrecadadas nos diferentes ramos de produtos (pooling das contribuições).

O surgimento da IA ​​provavelmente impactará e transformará esse funcionamento

Em primeiro lugar, as seguradoras conseguirão entender melhor seus riscos: ao utilizar ferramentas de IA, elas obtêm os dados de seus clientes em tempo real (exemplo de "Pague como dirige"), o que lhes permitirá posteriormente, para tornar o cálculo das probabilidades de riscos futuros mais confiável. Como resultado, a avaliação de risco não será mais baseada na análise de experiências anteriores, mas na análise preditiva e periódica dos dados do cliente (impacto sobre o primeiro princípio: avaliação de risco).

Isso resultará então no desenho de métodos de precificação personalizados de acordo com o perfil do cliente: um segurado com menor risco verá seu prêmio de contribuição diminuir, enquanto um segurado com um perfil de maior risco verá seu prêmio de contribuição aumentar. Como resultado, as contribuições e os riscos não serão mais agrupados entre todos os clientes (impacto no segundo princípio: agrupamento de riscos e contribuições).

Por fim, o uso de ferramentas de IA influencia naturalmente o desenho de produtos de seguros, proporcionando ofertas mais customizadas e personalizadas para cada cliente.

Isto é apenas o começo…

Essa transformação afetará todo o modelo de negócios das seguradoras e suas necessidades de Recursos Humanos. Na verdade, além de suas habilidades adquiridas, os atuários precisarão de habilidades em Análise de Dados para garantir o uso ideal dos dados coletados. Portanto, quais ações as seguradoras estão considerando para melhor se adaptar a essa mudança?

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