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De uma maneira geral e menos técnica, os dados são informações relacionadas a determinado produto, pessoa, objeto ou coisa. Mas não é qualquer informação vaga ou imprecisa, eles constituem a matéria-prima da informação.
Assim, para um apontamento relacionado a um grupo de pessoas, os dados importantes podem ser a faixa etária do grupo que prefere carros automáticos ou, para outro tipo de grupo, pode ser as preferências de lazer. Ou seja, as informações que se considera como primordial relacionado a certo grupo pode não ser importante se for referente a outro.
Por isso, o sentido de aproveitamento dos dados nesse texto estará relacionado ao garimpo dos dados de acordo com objetivo a ser alcançado.
A dificuldade é garimpar os dados
Um dos principais problemas que as seguradoras continuam enfrentando é a rápida proliferação de dados. O volume dos dados não é o problema, já que cada atividade da cadeia de valor do seguro – marketing, vendas, gestão de apólices e sinistros, atuarial e financeira – cria dados, e muitos deles.
A questão que pode ser uma tarefa assustadora para muitas divisões de TI das seguradoras, é encontrar os dados certos no lugar certo e na hora certa e apresentá-los em um formato consumível.
Menos de 20% das seguradoras utilizam inteligência de dados
Para muitas seguradoras, os primeiros passos no caminho para a modernização de dados podem ser difíceis. Ramana Bhandaru, líder global de dados e insights de serviços financeiros da Capgemini. , disse em um comunicado: "Apenas 18% das organizações de seguros têm os recursos técnicos, bem como a cultura e os comportamentos para apoiar programas orientados a dados que extraem valor total do crescente volume de dados"
Como as seguradoras podem utilizar os dados de forma mais eficaz?
A afirmação de Ramana se baseou em um relatório, o Data-Powered Insurer: Unlocking the Data Premium at Speed and Scale, que analisou como as seguradoras se beneficiam de serem orientadas por dados, o que as organizações baseadas em dados estão fazendo de maneira diferente e como as seguradoras usam os dados de forma mais eficaz.
62% colaboram com insurtechs
O estudo mostrou que quase todos esses mestres de dados relataram índices combinados aprimorados e pontuações mais fortes do promotor líquido em comparação com cerca de metade de outras organizações de seguros. Essas organizações normalmente apresentam três diferenças, 92% têm um órgão centralizado de governança ou facilitação, 62% colaboram com insurtechs e 97% criaram interfaces abertas de programação de aplicativos para permitir que partes externas acessem dados.
Os dados devem ser vistos como oportunidades
O objetivo principal de se tornar uma empresa orientada pelos dados é que eles geram valor para uma seguradora e seus principais interessados. Para os clientes, esse valor significa melhores opções de produtos e uma melhor experiência do cliente em pontos de contato como marketing, compras, reclamações e cobrança.
Para os agentes, esse valor significa melhor treinamento de produtos, subscrição e gerenciamento de relacionamento. E para a seguradora, esse valor significa melhores insights de clientes e agentes, previsões de mercado e financeiras e desempenho estratégico e operacional.
É preciso firmar compromisso de nível empresarial com as prioridades
Fazer a transformação orientada por dados requer um compromisso de nível empresarial com as prioridades, investimentos e recursos necessários para o sucesso. É um esforço orientado aos negócios que usa tecnologias e plataformas para criar a base para a modernização de dados. É um esforço estruturado e coeso em oposição a soluções isoladas e objetivos fragmentados.
Criar ambientes de testes é fundamental
As seguradoras que tiveram sucesso com seus programas de modernização de dados empregaram uma abordagem que usa projetos de prova de conceito para testar novas ideias e abordagens e dimensionar, se for bem-sucedido.
É possível usar os dados das redes sociais para subscrição
Se bem aproveitadas, as redes sociais podem fornecer dados eficazes para a subscrição. De acordo com a declaração de Alessandra Monteiro, ex-diretora de Vida e Longevidade do IRB Brasil RE, em um debate sobre novas tendências do mercado de seguros e resseguros, vários players de seguros já utilizam as redes sociais para cruzar informações fornecidas pelo segurado e até validar interesse segurável.
Isso porque os dados sobre estilo de vida, perfil de risco e poder aquisitivo podem auxiliar na subscrição de riscos de vida, por exemplo. Segundo ela: "A melhor forma de entender o consumidor é através do acompanhamento de redes sociais, pesquisas e análise de tendências. A identificação de nichos de pessoas com o mesmo perfil auxilia na criação de soluções personalizadas, para atender demandas que talvez estejam sendo ignoradas".
Cenário ideal
Definir como é um futuro bem-sucedido baseado em dados, em termos de processos de negócios e crescimento de receita, é um bom ponto de partida. Uma vez que uma visão é estabelecida, a seguradora pode criar as arquiteturas de dados necessárias para alcançar o estado futuro. Depois disso, eles podem começar a implementar a infraestrutura de dados necessária, incluindo armazenamentos de dados em nuvem híbrida; ferramentas analíticas para fontes de dados internas e externas, estruturadas e não estruturadas; e plataformas de aprendizado de máquina e IA para processar e apresentar dados acionáveis para tomada de decisões informadas.
Para garantir um futuro escalável, as seguradoras precisam se orientar por dados
Um exemplo de retorno significativo de investimento em dados é o Banco Carrefour, que expandiu seus negócios de seguro em 20% com uso de inteligência de dados. Para isso acontecer, o banco recorreu à análise de dados para apoiar as tomadas de decisões de negócio, desde aquelas mais relacionadas às áreas de back office até outras relacionadas à gestão da jornada do cliente. A facilidade de acessar as informações da operação a qualquer momento ajudou o Banco Carrefour a aumentar as vendas de seguros em 20%.
Por isso, é imprescindível que as seguradoras continuem priorizando investimentos em modernização de dados para obter sucesso contínuo. É preciso investir também em talentos capazes de implementar, manter e dimensionar novas plataformas de dados e análises e, ainda, garantir o acesso aprimorado a dados e recursos de qualidade para que o retorno seja escalável.
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