O papel crítico da análise preditiva em seguros

O seguro é tão antigo quanto a civilização humana. Existem registros de um método de seguro chamado bottomry que remonta a 4000 aC. Este era um tipo de transação em que um navio era usado como garantia por um capitão para comprar suprimentos a crédito. Se o navio ou barco fosse destruído por causas naturais no mar, o credor teria que considerar a situação como sua perda. Os credores finalmente começaram a estudar os padrões climáticos para determinar a probabilidade de o capitão retornar com seu barco ileso. Esse foi um uso inicial da análise preditiva.

O seguro cresceu muito desde os dias do bottomry, assim como a análise preditiva. Um aspecto importante desse crescimento é a quantidade de dados usados ​​pelos provedores de seguros modernos para realizar análises preditivas.

O que é análise preditiva?

A análise preditiva é um ramo da análise que envolve o uso de modelos e estatísticas para prever eventos futuros. Não é chocante, então, a importância da análise preditiva no seguro.

A história está repleta de uso de análise preditiva. Mesmo o uso de videntes no folclore foi uma tentativa de análise preditiva. A análise preditiva foi usada pela empresa Lloyd em 1689 para determinar o prêmio que seria pago em troca do seguro de viagem. A empresa utilizou dados de viagens anteriores para calcular o possível risco de segurar uma nova.

Na Segunda Guerra Mundial, Arnold Daniels usou a análise preditiva para garantir que não houvesse baixas na guerra. Daniels acabou criando o Predictive Index (PI) e foi posteriormente adaptado para o espaço de trabalho.

A análise progrediu para o uso do computador na década de 1960, quando a ciência da computação se tornou popular. Descobriu-se que os computadores podem ser programados para construir modelos para análise preditiva e, portanto, seu uso para esse propósito disparou. No passado, as seguradoras empregavam poucas variáveis ​​para determinar seus prêmios, mas à medida que a coleta e o uso de dados se expandem, análises preditivas mais avançadas têm sido empregadas em seguros.

Análise preditiva tradicional

Prêmios, termos e condições são tradicionalmente calculados usando poucas variáveis ​​lineares. É um método direto que emprega uma única fórmula para todos os cenários desse produto.

Tomando o seguro de saúde como exemplo, um prêmio fixo pode ser estabelecido para todas as pessoas de quarenta anos que compram um determinado plano de seguro. Este método de 'prêmio para todos' pode incorrer em pagamentos mais altos para a companhia de seguros porque pode haver pessoas com histórico familiar de desenvolvimento de diabetes tipo 2 na casa dos quarenta. Isso significa que esses clientes fariam mais pedidos de seguro de saúde do que a média das pessoas saudáveis ​​em sua faixa etária.

As implicações são que os clientes sem problemas crônicos de saúde acabarão pagando prêmios para clientes com problemas crônicos de saúde e não receberão nenhum benefício de seguro por estarem saudáveis. Os clientes que entendem isso podem reconsiderar a manutenção de seus prêmios, pois não há incentivo para não usar seu seguro.

Análise preditiva complexa

Há tantos dados que um ser humano pode analisar sem a ajuda de um computador. À medida que o uso do computador se tornou mais complexo, o mesmo aconteceu com a análise preditiva. A análise preditiva complexa, um item básico no portfólio das empresas de análise de dados , é um método no qual muitas variáveis ​​são usadas para construir modelos complexos para prever possíveis eventos futuros.

Com a explosão do uso da internet, há uma explosão de dados do mesmo tamanho. Usando esses fluxos de dados, o aprendizado de máquina pode ser empregado para determinar cenários futuros mais complexos em relação ao seguro.

Por exemplo, voltando ao seguro de saúde, imaginemos um cenário em que dois homens de quarenta anos compram o mesmo plano. A empresa, empregando análises preditivas avançadas, descobre que um deles é geneticamente predisposto ao câncer de próstata. Isso significa que ele fará mais reivindicações do que o outro indivíduo. A empresa, com base nesta informação, dá aos 40 anos geneticamente predispostos um prêmio ligeiramente maior para explicar o custo potencial em visitas ao departamento de oncologia.

A análise preditiva complexa, no entanto, não está isenta de desafios. A incorporação de análises preditivas complexas, que geralmente envolvem aprendizado de máquina, nos preços de seguros existentes pode tornar todo o mercado de seguros menos transparente e confuso. A análise preditiva que inclui mais variáveis ​​pode resultar em avaliações de risco mais precisas, mas não importa quão precisas elas sejam se as avaliações não puderem ser explicadas ou justificadas aos clientes.

No entanto, se implementada corretamente, a análise preditiva complexa produzirá melhores resultados para as empresas de seguros.

O que é aprendizado de máquina?

O aprendizado de máquina está tão profundamente vinculado à análise preditiva que, em certos artigos, eles são usados ​​​​de forma intercambiável. Na realidade, eles são bem diferentes. A análise preditiva está usando o passado para prever possíveis resultados do futuro. O aprendizado de máquina, por outro lado, é um ramo da inteligência artificial e da ciência da computação que dá aos sistemas de computador a capacidade de usar dados para aprender e melhorar.

O aprendizado de máquina, devido à sua estrutura, é vital na análise preditiva. Árvores de decisão, redes neurais e regressão podem ser programadas em um sistema e, em seguida, os dados alimentados a ele ajudam o sistema a prever possíveis eventos futuros. Esses eventos futuros podem variar de padrões climáticos a desastres naturais, depressão econômica e a possibilidade de uma pandemia até a comercialização de um produto.

A importância da análise preditiva em seguros

A importância da análise preditiva não pode ser exagerada. Nos seguros, é particularmente importante porque:

• Pode melhorar a eficiência em vários ramos de seguros. Isso é possível porque a análise preditiva melhora a avaliação de risco, possibilitando uma melhor atribuição de recursos.
• A análise preditiva melhora a experiência dos clientes. Isso possibilita que os clientes obtenham melhores taxas sob certas condições.
• Os governos podem usá-lo para fazer melhores apólices de seguro direcionadas que beneficiarão tanto os consumidores quanto as empresas. A análise preditiva pode ajudar um governo a fazer políticas adequadas durante um evento sem precedentes como uma pandemia.
• O aprendizado de máquina, combinado com a análise preditiva, elimina as deficiências do cálculo e do viés humano. Ele tira sentimentos e tem erros de resultados menores à medida que a máquina fica cada vez melhor no cálculo de riscos.
• A análise preditiva é útil para determinar fraudes em sinistros de seguros. Se um cliente altera os fatos para fazer reivindicações de seguro, a análise preditiva pode descobrir irregularidades em tais situações.

Como incorporar análises preditivas em seu negócio

Incorporar a análise preditiva ao seguro é o presente e o futuro, mas, se feito de forma errada, pode prejudicar a sustentabilidade do negócio.

A maioria das empresas terceiriza análises preditivas complexas porque construir a estrutura e contratar a força de trabalho necessária é difícil e caro.

Quando existe um método de precificação existente em uma seguradora, a análise preditiva deve ser incorporada de uma forma que leve em consideração a estrutura de precificação existente. Isso ocorre porque uma revisão repentina de preços pode desencorajar os clientes existentes de reter assinaturas.

O futuro da análise preditiva em seguros

As seguradoras, ao contrário das instituições financeiras, têm sido mais conservadoras na incorporação de tecnologia em suas operações. No entanto, isso começou a mudar. A importância e os benefícios da análise preditiva em seguros estão se tornando mais óbvios, tornando a necessidade de adotá-la também.

O aprendizado de máquina não é mais um plano futuro, mas uma realidade presente. Ele moldará o futuro do seguro, mudando a forma como a indústria opera.

Enquanto houver dados e computadores para analisá-los, haverá aprendizado de máquina. Portanto, a análise preditiva se tornou e continuará sendo um aspecto central dos serviços de seguros.