ABGR - Associação Brasileira de Gerência de Riscos

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A caminho do seguro personalizado

01, Jun. 2022

Fonte: Insurance Thought Leadership - via Insurtalks

Há uma grande aposta sendo feita no setor de seguros, e parece uma coisa certa: usar dados em tempo real e análises sofisticadas para melhor prever riscos e adequar políticas a perfis específicos de clientes. É difícil argumentar contra a lógica de que dados de risco granulares e atualizados revelam melhores insights de negócios e informações mais acionáveis do que uma única célula em uma planilha de triângulo de perda.

Afinal, as seguradoras têm acesso a terabytes de dados para descrever onde estão os clientes de seguros, onde estiveram e todos os tipos de detalhes sobre a jornada de um usuário que podem eventualmente informar o que potencialmente está por vir. Então, é claro, parece lógico que, à medida que as capacidades analíticas fazem seus maiores avanços em décadas, a indústria deve apenas avançar e adotar essa abordagem mais algorítmica para a ciência atuarial.

Há apenas um problema: a maioria das seguradoras ainda está presa a planilhas e, como resultado, pressionada para fazer qualquer progresso fora de seu ambiente de planilhas.

Sem dúvida, mais informações na forma de dados devem, em última análise, levar a melhores decisões por parte das seguradoras – mesmo dentro dos limites de uma planilha básica. Mas, mesmo que as seguradoras possam se lembrar de todos os detalhes de uma jornada individual do cliente agora, as informações têm uma vida útil inerentemente curta. Além disso, muitas vezes falta contexto para o que contribuiu especificamente para quaisquer mudanças líquidas durante um período a período.

Por exemplo, os preços dos veículos usados mudaram drasticamente nos últimos trimestres. Imediatamente, deve ficar claro que, se o valor do sujeito em risco aumentar, talvez os prêmios de um contrato de indenização subam na mesma proporção. O que atrapalha o progresso é múltiplo – os custos agregados estão aumentando constantemente, mas os preços de cada veículo usado no pool são diferentes.

Pior ainda, a capacidade de compreender o sujeito em risco é tradicionalmente pobre. Não se pode obter um preço de substituição de veículo preciso apenas com marca, modelo, ano e preço de venda quando novo. Detalhes importantes, como configuração e equipamento específico, condição atual, leitura do hodômetro e outros recursos específicos de sensores e recursos, não são capturados ou disponíveis dentro dos fluxos de dados na maioria das seguradoras.

Embora agrupados por uma questão de abstração, somos todos indivíduos em situações de vida únicas, dirigindo veículos distintos em locais específicos com diferentes necessidades de mobilidade, com topologias discretas, padrões climáticos e de tráfego e cercados por uma variedade de outras construções do mundo real, como pontes, centros, fazendas e florestas. As condições do mercado local para preços, mão de obra, peças e serviços também variam ao longo do tempo.

Todos esses fatores são quase impossíveis de capturar em uma única célula de uma planilha do Excel, a ferramenta de escolha dos profissionais de seguros de uma era passada. Os processos de planilhas existentes para precificação, criação de taxas, estimativa e reserva de sinistros – e até mesmo modelagem de capital – usam dados históricos em níveis agregados que não podem responder com rapidez suficiente às mudanças que a indústria está vendo apenas no preço dos veículos usados, não menos todos outros fatores de ajuste de risco.

Em um mundo aparentemente desprovido de nuances, é fácil se alinhar com um campo ou outro: Dados da equipe versus Planilha da equipe. Mas a realidade é que o melhor caminho a seguir é provavelmente um híbrido. Sim, é vital que as empresas lidem melhor com suas previsões usando dados reais de clientes. Mas o analytics só pode melhorar quando admitimos que eles têm limitações e buscamos aprimorá-los na busca de melhores processos e, em última análise, satisfação do cliente.

Este é um momento para mudanças vertiginosas e evolução da noite para o dia para o setor de seguros. Para as seguradoras que desejam acompanhar o ritmo, elas terão que honrar o passado, lidar com o presente e ficar de olho no futuro.

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Matéria na Revista Insurance Corp Edição 41, pág 38 - Capacitação em alto nível- Parceria ABGR e QSP

A Edição 41 da Revista Insurance Corp traz na pág 38, matéria sobre a parceria ABGR e QSP – Centro da Qualidade, Segurança e Produtividade em prol do desenvolvimento educacional em Gestão de Riscos. Informações sobre o Curso de Capacitação em Gestão de Riscos, que além de capacitar os participantes na norma ISO 31000:2018 também é um curso preparatório para o Exame para obtenção da Certificação Profissional Internacional C31000. O curso preparatório lançou sua 51ª turma em abril, com o exame nacional realizado no dia 27. Uma próxima turma será aberta de 16 a 23 de maio, das 8h30 às 11h30. O exame acontecerá no dia 25 de maio. Outras informações por meio do e-mail abgr@abgr.com.br. Associados ABGR têm desconto para inscrições antecipadas.

Ed. 41 Revista IC: http://insurancecorp.com.br/pt/content/pdf/ic_ed41_2022.