O data science por trás da precificação dinâmica no mercado de seguros
“É uma arquitetura de referência embarcada em um conjunto de modelos analíticos, usada para gerar preços personalizados para os clientes, com base em atributos e comportamentos individuais”
Nesse período de incertezas para a indústria de seguros, é hora de analisar os sistemas de informação corporativos para garantir que eles estejam trabalhando juntos e integrados na nova realidade digital. Assegurar que o desempenho operacional e a gestão de risco estarão prontos para responder aos desafios impostos pelo cenário pós-pandemia será decisivo para permanecer competitivo neste mercado de seguros em mudança.
Entre os aliados para garantir que os objetivos de negócios estejam em sintonia com o mercado estão tecnologias de sistemas de gerenciamentos de dados, como a precificação dinâmica de produtos e serviços. É uma arquitetura de referência embarcada em um conjunto de modelos analíticos, usada para gerar preços personalizados para os clientes, com base em atributos e comportamentos individuais.
É assim que a AA Ireland, um dos maiores fornecedores mundiais de seguro automotivo, residencial, viagem e vida, conseguiu oferecer preços em tempo real e atrair mais clientes. O streaming analytics possibilita que as seguradoras se aproximem ainda mais de seus segurados, por meio da oferta de novos produtos e serviços.
Recentemente, a Financial Conduct Authority (FCA), órgão regulador de conduta para empresas de serviços financeiros no Reino Unido, informou que as linhas residencial e de automóveis poderiam ter precificações mais assertivas, já que cerca de 6 milhões de segurados estavam pagando acima do padrão. A combinação entre streaming analytics e data science fornece todos os insights necessários para a implementação de preços dinâmicos, tomando decisões baseadas em dados e agindo de maneira rápida e eficaz.
As soluções de precificação dinâmica acompanham ativamente o movimento dos preços de mercado, por meio dos seguintes recursos:
Exploração de dados
A exploração de dados permite a análise de todas as variáveis dentro do universo de dados históricos dos clientes, para que empresas compreendam claramente todas as variáveis categóricas e numéricas. A partir desse entendimento, é possível encontrar padrões e ter insights para as ações.
Modelos preditivos
Depois de selecionar as variáveis mais importantes para um determinado negócio e construir um modelo estatístico customizado, é possível eleger aquele que mais descreve a realidade, baseado em uma métrica de estatística, que pode ser colocado em prática imediatamente, permitindo oferecer preços extremamente acurados tanto para atuais como para novos clientes.
Tempo real
A dinamização de preços em tempo real é especialmente importante na indústria de seguros, em que fatores de risco são um elemento chave da inteligência necessária para uma precificação rápida e lucrativa. Considerar uma plataforma capaz de avaliar a eficácia do modelo em tempo real, dando a oportunidade de agir imediatamente em resposta às mudanças nas condições do mercado, como por georreferenciamento, é essencial para este mercado.
Controle da plataforma de preços
Ter o controle total da plataforma de preços leva à melhora da competitividade e reduz a dependência de softwares com custos elevados, sobretudo nos casos em que o acesso à inteligência dos negócios está a cargo de uma terceira parte. Por meio de soluções avançadas de streaming analytics e data science voltadas para a precificação dinâmica, é possível obter grande vantagem competitiva construindo e implementando seus próprios modelos de preços de maneira rápida e fácil, além de monitorar o desempenho dos resultados conforme necessário.
* Márcio Arbex é diretor de Pré-Vendas da TIBCO na América Latina
