Medir os riscos com precisão é essencial para as seguradoras que buscam equilibrar ofertas competitivas e rentabilidade. Clientes que parecem semelhantes à primeira vista podem ter probabilidades muito diferentes de registrar um sinistro, o que torna uma análise mais detalhada valiosa ao definir coberturas, decidir se uma apólice será aceita e determinar seu preço.
A Serasa Experian combina informações financeiras, comportamentais e demográficas com dados específicos do setor de seguros para apoiar essa análise. No seguro residencial, por exemplo, modelos analíticos podem avaliar características do imóvel em conjunto com variáveis regionais, climáticas e relacionadas à criminalidade, além de informações sobre o proprietário, para produzir uma estimativa mais detalhada do risco de sinistros. A abordagem também pode ser adaptada a outros tipos de seguro, de acordo com as características de cada cobertura.
A análise preditiva pode embasar decisões antes mesmo da emissão de uma apólice. Durante a prospecção e a elaboração de cotações, as seguradoras podem comparar as características dos clientes com os riscos e a rentabilidade potenciais para priorizar perfis de clientes, direcionar esforços de venda e desenvolver ofertas mais adequadas.
Após a emissão de uma apólice, os modelos podem ajudar a estimar a frequência com que os sinistros poderão ocorrer e sua possível gravidade, além de destacar mudanças na carteira como um todo. No seguro automotivo, combinar informações comportamentais com ferramentas antifraude pode ajudar a identificar possíveis sinais de alerta quando um sinistro é comunicado, ao mesmo tempo que permite prestar atendimento rápido aos segurados que precisam de cobertura.
Usada ao longo de toda a jornada do cliente, da cotação à renovação, a análise de dados pode ajudar as seguradoras a avaliar riscos, ajustar preços e monitorar suas carteiras ao tomar decisões antes e depois da emissão das apólices.
Fontes: CNN Brasil.