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IA NO MERCADO DE SEGUROS

Os benefícios da Inteligência Artificial no mercado de seguros

inteligencia artificial no mercado de seguros
De olho na transformação digital de seus processos e na conquista de mais negócios, o mercado de seguros já está utilizando a Inteligência Artificial para realizar inúmeras tarefas do seu cotidiano. Entre elas a recomendação de produtos ao cliente, a cotação de seguros e a emissão de apólices. Com isso, o maior beneficiário é o consumidor que passa a contar com uma experiência de serviço melhor, alinhado com suas necessidades.

Segundo um levantamento feito pela consultoria de dados Tata Consultancy Services (TCS), em 2017, o mercado de seguros foi o que apareceu como o que mais investe em IA. O estudo é resultado de entrevistas realizadas com 835 executivos de 13 diferentes setores da indústria global em quatro regiões do mundo.

A maioria dos entrevistados revelou que identifica o avanço da Inteligência Artificial em vários mercados como parte de uma estratégia competitiva até 2020. Ademais, 80% confirmaram que investem em média US$ 70 milhões por ano em IA. Mas foi o setor de seguros que registrou investimento superior, correspondendo a US$ 124 milhões o gasto anual médio em sistemas baseados em IA.

Além disso, entre as companhias de seguros, 85% afirmam que já utilizam Inteligência Artificial em algum dos seus processos, com intenção de ampliar ainda mais a aplicação da tecnologia até 2020. Tudo isso demonstra que a transformação chegou e deve continuar sendo tendência nesse mercado.

Como adotar Inteligência Artificial em Seguros?

Para incorporar a IA no seu cotidiano, as empresas de seguros devem tomar algumas medidas. A primeira é promover uma mudança cultural que vai combinar o conhecimento técnico dos avaliadores de sinistros e agentes de seguros seniores com a IA.

Assim, conseguem melhorar a produtividade e garantem as relações humanas valorizadas pelos clientes mais antigos. A IA pode contribuir para melhorar o relacionamento com os clientes, tornando o processamento de solicitações de seguros mais rápido. Ao tornar o trabalho dos agentes mais eficiente, vai agradar o cliente, os agentes e reduzir custos.

Outra medida relevante, embora ainda em discussão, é a remoção de silos que protegem os sistemas de contratação de seguros. Isso torna o acesso a informações úteis baseadas em dados, impossível. É importante conectar todos os sistemas com os de IA. O procedimento vale também para tecnologias emergentes, como Internet das Coisas (IoT), que geram dados úteis para as seguradoras extraírem insights sobre os clientes.

As seguradoras estão procurando escalonar seus recursos digitais e se beneficiando com a interconexão segura e direta – troca privada de dados dentro de casa e entre empresas. De acordo com o Global Interconnection Index a capacidade e velocidade de interconexão do setor de seguros deverá crescer 61% ao ano nos próximos anos.

Isso permite às seguradoras integração de IA, IoT e outras tecnologias a seus sistemas de contratação de seguros e notificação de sinistros. O ganho aqui é processar dados, analisar padrões e combinar percepções capazes de aconselhar os clientes sobre a aquisição de seguros. Como em outros mercados, os dados são valiosos para as seguradoras. Com os sistemas interconectados, os dados contribuem na seleção e cruzamento de informações diversas, de fontes diferentes, para explorar e monetizar seu valor.

Onde a Inteligência Artificial promove transformações?

AIA pode fazer o trabalho pesado referente às decisões de contratar um seguro contra riscos. Com adoção desse sistema, baseado em análises de dados e Big Data, de fontes externas de dados geo-referenciados, sociais, de consumo, no meio digital, entre outros, é possível auxiliar os agentes que atuam com a morosa tarefa de detectar padrões demográficos e fazer com que recomendem mais assertivamente as opções aos clientes.

No processamento de sinistro e de roubos e furtos de veículos, os sistemas de IA podem contar com algoritmos avançados que ajudam a prever, por exemplo, nos próximos 12 meses, a chance de um automóvel ser furtado ou roubado. Há ainda a redução de fraudes com mais eficiência já que a combinação das informações em tempo real permite analisar as transações com mais precisão e velocidade. Hoje, a aceitação de notificações de sinistros via celular e o processamento das ocorrências com mais rapidez e precisão é possível graças à IoT e o machine learning.

Com o machine learning, casos de ocorrências anteriores são alimentados na máquina que então aprende os perfis das ocorrências: quando uma transação comercial tem grande risco de ser uma fraude, o automóvel de um cliente tem alta probabilidade de ser roubado ou um consumidor tem alta chance de comprar um determinado produto. Com a IoT, dados de diferentes dispositivos e diversas fontes, incluindo dispositivos móveis, são incorporados nas análises para a tomada de decisão. O resultado é gerado pelo emprego de um conjunto de tecnologias de última geração que está transformando a maneira como empresas e consumidores estão se relacionando.

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