Conheça 6 formas de utilizar a análise de big data que podem melhorar o processamento dos pedidos de indemnização de seguros

O que é que os big data podem ter a ver com a gestão dos pedidos de indemnização de seguros? Muito, na verdade. As seguradoras fazem filtragens e pesquisas por entre vastas quantidades de dados – notas manuscritas, dados de listas de fraudes, informações de sistemas de gestão de pedidos de indemnização e respetivas bases de dados de pedidos de indemnização, tais como, o National Insurance Crime Bureau (NICB), uma base de dados de pedidos de indemnização sediada nos EUA.

Está a aproveitar ao máximo os dados dos pedidos de indemnização de seguros?

Com tantos pedidos de indemnização para gerir, os reguladores não têm tempo para filtrar todos os dados e avaliar cuidadosamente cada pedido de indemnização. Infelizmente, podem não tomar a melhor decisão se lhes faltar alguma simples, mas valiosa informação. O que significa que muitas das suas decisões são baseadas na experiência, na intuição, e nas informações limitadas que estejam facilmente à disposição.

É por esta razão – e muitas outras – que a análise dos big data desempenha um papel cada vez mais importante na gestão dos pedidos de indemnização de seguros. Ao trabalhar com reguladores e analistas, pode assim sinalizar-se um pedido de indemnização que exija uma análise mais cuidada, tratamento prioritário e muito mais.

Aqui encontra 6 áreas em que a análise pode fazer uma grande diferença nos dados dos pedidos de indemnização de seguros:

Fraude – A Forbes referiu que aproximadamente 20% dos pedidos de indemnização de seguros são fraudulentos. Como é que deteta estes pedidos antes de pagar uma soma avultada? A maioria das soluções para fraudes disponíveis no mercado são baseadas em regras. Infelizmente, é muito fácil para os vigaristas manipularem e contornarem as regras. Por outro lado, a análise preditiva utiliza uma combinação de várias regras, modelagem, extração de texto, pesquisas em bases de dados e exceções. Desta forma, encontra e sinaliza fraudes mais cedo e eficientemente, e em cada fase do ciclo de pedidos de indemnização.

Sub-rogação – As oportunidades para sub-rogação costumam perder-se no vasto volume de dados – a maioria sob a forma de relatórios de polícia, notas de reguladores e registos médicos – todas as formas de big data na saúde. A análise de texto faz uma pesquisa no meio dos dados não estruturados para encontrar frases que tipicamente indicam um caso de sub-rogação. Ao marcar desde logo as oportunidades de sub-rogação, pode maximizar a recuperação de perdas enquanto reduz as despesas com gastos.

Liquidação – Para baixar custos e garantir a imparcialidade, as seguradoras costumam implementar processos de tratamento agilizado, em que se liquidam instantaneamente os pedidos de indemnização. Mas liquidar um pedido de indemnização pode ficar caro se pagar mais do que é devido. Qualquer seguradora que já tenha lidado com uma área atingida por uma catástrofe natural sabe bem do que estamos a falar. Ao analisar os pedidos de indemnização e histórico dos mesmos é possível otimizar os limites dos pagamentos instantâneos. A análise também reduz o tempo do ciclo de pedidos de indemnização, o que aumenta a satisfação do cliente e reduz os custos laborais. Também é uma forma de assegurar poupanças significativas em categorias relacionadas ao aluguer de carros e pedidos de indemnização de reparações auto.

Reserva de Sinistros – Quando um pedido de indemnização é primeiramente reportado, é quase impossível prever a sua duração ou valor total. Porém, é essencial fazer uma reserva de sinistros e de previsão de pedidos de indemnização, especialmente se estamos a falar de pedidos de indemnização longos e que se arrastam no tempo, tal como é o caso das áreas de responsabilidade e compensação de trabalhadores. A análise pode calcular, de forma mais precisa, a reserva de sinistros, ao fazer uma comparação com pedidos de indemnização similares. Depois, sempre que os dados do pedido de indemnização de seguro forem atualizados, através da análise, é possível reavaliar a reserva de perdas. Assim, saberá exatamente qual o valor necessário para dar resposta a pedidos futuros.

Atividade – Faz sentido colocar os seus avaliadores mais experientes nos pedidos de indemnização mais complexos. No entanto, os pedidos de indemnização costumam ser atribuídos com base em dados limitados – o que origina elevadas taxas de redistribuição que afetam a duração do pedido de indemnização, valores para liquidação e por último, a experiência do cliente. As técnicas de extração de dados fazem a colocação em cluster e agrupam as características das perdas para classificar, priorizar e atribuir pedidos de indemnização ao regulador/avaliador mais adequado, tendo em conta a experiência do mesmo, e tipo de perda. Em alguns casos, os pedidos de indemnização até podem ser automaticamente ajustados e liquidados.

Litígio – Uma parcela significativa das perdas da regularização de sinistros vai para disputas litigiosas com pedidos de indemnização. As seguradoras podem usar a análise para calcular o resultado da propensão para litígio, e assim, determinar quais os pedidos de indemnização que têm maior probabilidade de se tornarem litigiosos. É aqui que pode atribuir esses pedidos de indemnização aos reguladores seniores que têm maior probabilidade de resolver os pedidos com maior rapidez e por valores mais baixos.

Porque é que deve incluir a análise de processamento de dados nos seus pedidos de indemnização de seguros? Porque à medida que os seguros se tornam cada vez mais uma comodidade, quem os vende, deve dirigir o seu foco para características que os distingam dos demais. Juntar a análise e a AI ao ciclo de vida dos pedidos de indemnização pode proporcionar um ROI com poupanças de custos substancialmente quantificáveis. Basta uma melhoria de 1% no rácio de perdas de uma seguradora de 1 milhar de milhão euros para isso significar poupar mais de 7 milhões de euros, e isto arredondando as contas por baixo.