Fonte: Insurtalks

Imaginem uma casa duplex com uma área total de 350 m², quintal, piscina, 2 salas e 15 outros cômodos, mas com apenas 1 quarto.

Com certeza é até difícil imaginar que algo assim existe porque o espaço sugere que é possível morar uma família de, no mínimo, 4 pessoas. No entanto, a área útil foi bastante invalidada pela restrição do número de pessoas imposta por uma barreira evidente.

Ou seja, o imóvel que permitiria muitas possibilidades, teve sua grandiosidade desperdiçada por ficar limitado a um problema tão simplório: os cômodos não foram divididos de forma tática.

Assim também funciona a automação das informações para as seguradoras: elas sofrerão um grande desperdício se não forem aproveitadas de maneira estratégica.

‍Quantidade versus Qualidade

A quantidade de informações disponíveis não costuma mais ser uma questão problemática para as seguradoras, já que há algum tempo elas investem em banco de dados ativos.

O desafio é garimpar essas informações coletadas de modo que elas consigam colaborar nas tomadas de decisões que influenciam a melhoria do negócio.

‍Os dados nos lugares certos

Na situação hipotética mencionada parágrafos atrás (o imóvel gigantesco com apenas um quarto), há como vislumbrar uma solução óbvia: transformar cômodos sobressalentes ou inutilizados em quartos. Há também como construir mais quartos, mas é sempre melhor aproveitar aquilo que já está tem.

O bom aproveitamento dos dados coletados funciona de forma parecida.

Se já existe a fonte para adquiri-los e ela fornece quantidade suficiente de informação, a problemática reside em aproveitá-las da melhor maneira.

Para isso, o primeiro passo é saber filtrar os dados para que eles sejam alocados do jeito mais funcional: cada tipo de informação no seu lugar de interesse. Catalogar qual o tipo de informação é imprescindível para a área contábil, qual é para a área jurídica, por exemplo.

‍Como distribuir as informações corretamente?

Para inserção desse tipo de recurso, a automação precisa ser estruturada para monitorar os dados à medida que eles chegam, onde as informações são extraídas, para que a distribuição dos dados seja feita de acordo com os lugares pertinentes.

‍A granularidade de dados

De acordo com a empresa de Business Intelligence Five Acts, “a granularidade de dados é a concepção em tratamento e gestão de dados segundo a qual eles são armazenados e tratados em unidades maiores ou menores. Portanto, diz respeito à escala pela qual um sistema deverá alocá-los para posteriores pesquisas, entre outros usos”.

Como exemplo, a empresa citou um banco de dados com cadastro de clientes.

Cada perfil pode conter uma unidade de dados em que constam endereço, idade,sexo, estado civil e se a pessoa tem filhos. Nessa situação, há um conjunto de dados que poderiam ser ainda mais granulares, caso cada informação dessas fosse armazenada e acessada de forma independente.

Quanto mais detalhada é a informação apresentada, mais fino é o nível de granularidade. E vice-versa.

‍É preciso saber definir a modelagem de dados

Pelo exposto acima, é possível saber que há sistemas que oferecem níveis diversos de refinamento de dados que, ao serem acionados, trazem retorno de acordo com a intenção de quem busca.

A granularidade fina (ou menor granularidade) de dados é a que apresenta informações mais esmiuçadas; já a granularidade maior, (ou grossa) significa um menor grau de detalhamento dos dados.

Sendo assim, é imprescindível escolher adequadamente um sistema de automação onde os algoritmos de aprendizado da IA ajuste os moldes para a modelagem de dados de acordo com o lugar para o qual ela está sendo destinada.

Então, se aquele determinado dado é vital para a área de vendas, é preciso enviá-lo o mais bem detalhado possível para amparar qualquer resolução do setor.

Já se for para a área contábil, talvez não seja de interesse saber o perfil comportamental detalhado do segurado. os algoritmos de aprendizado da IA ajustem os modelos

‍A jornada de automação das seguradoras é contínua

A automação bem estruturada permite realizar a entrega de informações de forma rápida e eficiente e colabora de forma definitiva para a tomada de decisões importantes nas entidades seguradoras.

Ainda que as instituições do ramo segurador já estejam investindo há anos nas tecnologias que permitem otimizar toda a cadeia do processo de sinistro, todos os dias há avanços nas áreas de IA, TI e IoT que ensejam uma jornada contínua em busca de melhorias constantes em todos os procedimentos que envolvem o seguro, as seguradoras, os corretores e os segurados.

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