{"id":57028,"date":"2024-07-26T15:52:42","date_gmt":"2024-07-26T18:52:42","guid":{"rendered":"https:\/\/insurancecorp.com.br\/pt\/?p=57028"},"modified":"2024-07-26T15:52:42","modified_gmt":"2024-07-26T18:52:42","slug":"score-de-credito-alternativo-ajuda-na-avaliacao-de-risco-na-area-de-seguros","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/insurancecorp.com.br\/pt\/2024\/07\/26\/score-de-credito-alternativo-ajuda-na-avaliacao-de-risco-na-area-de-seguros\/","title":{"rendered":"Score de cr\u00e9dito alternativo ajuda na avalia\u00e7\u00e3o de risco na \u00e1rea de seguros"},"content":{"rendered":"

1. Como a DATAHOLICS percebeu a necessidade de atuar nesse setor?<\/strong><\/h2>\n

As seguradoras possuem formas muito padronizadas e previs\u00edveis para medir a sinistralidade das pessoas, atrav\u00e9s de question\u00e1rios enviesados, que levam em considera\u00e7\u00e3o informa\u00e7\u00f5es b\u00e1sicas sem entrar no n\u00edvel de personaliza\u00e7\u00e3o. Por exemplo, conseguimos detectar nuances de comportamento, dados do bairro e at\u00e9 da rua, clima e outros fatores que levam a an\u00e1lise de risco para o n\u00edvel individual, sendo portanto bem mais eficaz. Tamb\u00e9m, recebemos algumas demandas de empresas de seguros e empresas de tecnologia que prop\u00f5e solu\u00e7\u00f5es para seguradoras, solicitando nosso servi\u00e7o.<\/p>\n

\n2. Qual \u00e9 a import\u00e2ncia da an\u00e1lise de cr\u00e9dito no processo de avalia\u00e7\u00e3o de risco em seguros?<\/strong><\/h2>\n

Hoje em dia se leva muito em considera\u00e7\u00e3o o Score de Cr\u00e9dito tradicional para a an\u00e1lise de risco de seguro. Mas o que propomos n\u00e3o \u00e9 isso, mas sim o uso de dados abertos e de fontes de informa\u00e7\u00f5es n\u00e3o convencionais, aliadas a intelig\u00eancia artificial, para que se crie mecanismos de an\u00e1lise de sinistralidade mais amplos e inteligentes, que possam predizer com exatid\u00e3o a precifica\u00e7\u00e3o do seguro de forma individual, ajudando assim a baixar o grau de sinistralidade a aumentar o faturamento da empresa. Podemos ainda monitorar toda a base de segurados para acompanharmos o Score de Sinistralidade de cada cliente, podendo reagir a tempo ou alterar o pre\u00e7o do seguro conforme a varia\u00e7\u00e3o do risco.<\/p>\n

3. Quais s\u00e3o os principais fatores que as seguradoras consideram ao analisar o score de um indiv\u00edduo hoje?<\/strong><\/h2>\n

Existem v\u00e1rios produtos diferentes de seguros, mas tomemos como exemplo o seguro de autom\u00f3vel: As seguradoras se interessam pelo perfil de idade, saber se a pessoa usa o carro para o trabalho, o local onde estaciona e outras quest\u00f5es padr\u00e3o sobre o uso do ve\u00edculo. Mas, imaginemos que usem a DATAHOLICS como ferramenta, poderia ent\u00e3o ter um modelo de intelig\u00eancia artificial que observa aquele potencial cliente e compar\u00e1-lo em tempo real com os outros centenas de milhares de clientes, e d\u00e1-lhe uma nota de risco pela similaridade. Para essa an\u00e1lise poderia, al\u00e9m das perguntas tradicionais, analisar o \u00edndices de roubos de ve\u00edculos em sua rua ou bairro, a taxa de criminalidade da cidade, o n\u00edvel de seguran\u00e7a que a profiss\u00e3o da pessoa tem para poder seguir pagando as parcelas, o n\u00edvel de estudos da pessoa, v\u00ednculos familiares, fraudes cometidas, etc… Enfim, pode agregar automaticamente uma enormidade de outros fatores que ir\u00e3o descobrir o perfil do bom segurado e aceitar apenas os clientes que apresentam esses atributos.<\/p>\n

\n4. O que vai mudar com a atua\u00e7\u00e3o da DATAHOLICS na pr\u00e1tica?<\/strong><\/h2>\n

Um maior n\u00edvel de automa\u00e7\u00e3o no processo por utilizar um modelo que coleta dados e interpreta-os de forma r\u00e1pida. Escala comercial e de receita da opera\u00e7\u00e3o por confiar no processo e poder replic\u00e1-lo exponencialmente por ser digital. Diminui\u00e7\u00e3o da necessidade de aumento de time anal\u00edtico e de modelagem. Evolu\u00e7\u00e3o cont\u00ednua dos modelos de an\u00e1lise de risco, com re treino a cada 4 meses trazendo melhorias operacionais e novos conjuntos de dados in\u00e9ditos.<\/p>\n

\n5. Como as seguradoras lidam com clientes com um score baixo hoje?<\/strong><\/h2>\n

Hoje em dia este cliente acaba pagando um valor mais alto pelo seguro, pois a empresa seguradora tem receio que este aplique uma fraude ou incida em sinistros que tragam preju\u00edzos. Isso leva a pessoa a cair justamente em inadimpl\u00eancia ou abandonar o produto, al\u00e9m de aumentar a rejei\u00e7\u00e3o pela compra.<\/p>\n

\n6. Existe algum investimento da DATAHOLICS em tecnologia para esse setor?<\/strong><\/h2>\n

A DATAHOLICS est\u00e1 desenvolvendo um projeto, ainda sigiloso, para uma empresa de tecnologia que deseja gerar uma solu\u00e7\u00e3o inusitada para seguro de bens materiais eletr\u00f4nicos.<\/p>\n

7. Que tipo de ganho esse tipo de empresa pode ter ao se tornar parceiro da DATAHOLICS?<\/strong><\/h2>\n

Com um modelo de an\u00e1lise de risco customizado, que entende bem o perfil do p\u00fablico consumidor e consegue predizer o bom e mau cliente com grande acur\u00e1cia, a empresa seguradora tende a aceitar mais bons clientes e rejeitar os maus, e consequentemente aumentar suas receitas. Tamb\u00e9m, ir\u00e1 se diferenciar e distanciar de seus concorrentes por dar condi\u00e7\u00f5es mais vantajosas para clientes que s\u00e3o rejeitados ou inflacionados pelos competidores, melhorando sua imagem e volume de ades\u00e3o.<\/p>\n

8. Quais s\u00e3o as pr\u00e1ticas recomendadas para os consumidores melhorarem seu credit score e, consequentemente, obterem melhores condi\u00e7\u00f5es de seguro?<\/strong><\/h2>\n

A pr\u00e1tica mais indicada \u00e9 manter uma reputa\u00e7\u00e3o boa e transparente, contendo uma carreira em crescimento, estudos condizentes, afastando-se de crimes e de incidir em inadimpl\u00eancia. O bom comportamento se refletir\u00e1 nos dados observados e, consequentemente, no score de cr\u00e9dito calculado pelo algoritmo.<\/p>\n

\n9. Como o avan\u00e7o da tecnologia e o acesso a grandes volumes de dados est\u00e3o influenciando o uso do credit score no setor de seguros?<\/strong><\/h2>\n

As seguradoras, que antes eram consideradas empresas de baixa tecnologia, agora est\u00e3o contando com mais apoio de startups e de seus times internos para revolucionarem o setor. Cases como o da empresa internacional Lemonade mostram que o caminho de an\u00e1lise de dados \u00e9 fundamental para a melhora da efetividade de an\u00e1lise de risco de pessoas e empresas.<\/p>\n

Barreiras como a dificuldade de acesso b\u00e1sico a dados cadastrais dos pr\u00f3prios clientes devem ainda serem superadas.<\/p>\n

\n10. Quando voc\u00ea fala em cr\u00e9dito, seria para qualquer segmento – auto, casa?<\/strong><\/h2>\n

Os produtos de seguro n\u00e3o deixam de ser produtos de cr\u00e9dito, onde uma empresa fornece um servi\u00e7o contando com a pontualidade no pagamento das parcelas deste. Logo, todos os produtos de seguro, sejam eles para casa, vidas, autom\u00f3veis, bens materiais, podem ser aprimorados pelo uso de tecnologia de ponta e de dados, uma vez que todos exigem uma an\u00e1lise de risco antes da efetiva\u00e7\u00e3o do contrato.<\/p>\n

Respostas por Daniel Mendes (foto) – CEO da Dataholics<\/em><\/p>\n

Assessoria de Imprensa – DATAHOLICS<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

1. Como a DATAHOLICS percebeu a necessidade de atuar nesse setor? As seguradoras possuem formas muito padronizadas e previs\u00edveis para medir a sinistralidade das pessoas, atrav\u00e9s de question\u00e1rios enviesados, que levam em considera\u00e7\u00e3o informa\u00e7\u00f5es b\u00e1sicas sem entrar no n\u00edvel de personaliza\u00e7\u00e3o. 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