Todo aviso de sinistro traz consigo uma montanha de dados. Alguns desses dados são facilmente acessíveis e sujeitam-se a uma análise direta. Pense no tipo de apólice, cobertura, dados demográficos dos clientes ou histórico de perdas.
Outros dados, como relatórios de testemunhas, imagens, texto de e-mail ou dados financeiros de clientes, são muito menos estruturados. Eles não se atém a planilhas eletrônicas, resumos ou conclusões rápidas. Isso os torna difíceis, se não impossíveis de analisar, sem falar que tornam o processo muito manual, demorado e dispendioso.
Ingresse na análise de Big Data.
A análise de Big Data nos permite extrair de fontes de dados muito díspares e entregar padrões demonstráveis que podem ser usados na tomada de decisões. Através de processamento digital complexo, os algoritmos trabalham para conectar os pontos entre diferentes fontes de dados para criar insights úteis. Assim, ao invés de usarmos calhamaços de notas digitadas por reguladores, planilhas e dados de listas de fraude, as seguradoras confiam na análise de Big Data para modelos preditivos baseados em dados que as ajudarão a reduzir custos, controlar fraudes e acelerar a resolução de sinistros.
Vamos ver mais de perto como a análise de Big Data está impactando a contabilidade de sinistros das seguradoras:
1. Big Data ajuda a cortar custos associados à contabilidade de sinistros
Quantificando Perdas
Determinar o tamanho e a duração de um sinistro é fundamental para estimar seu impacto financeiro e estabelecer reservas para perdas. Tradicionalmente, a quantificação precisa de uma perda altamente complexa tem sido extremamente difícil e bastante dispendiosa.
As análises a partir de Big Data podem ajudar a prever a perda potencial, avaliando sinistros passados de natureza similar para calcular uma reserva para perdas prováveis. Uma vez que o caso é resolvido, os novos dados servem para alimentar as estimativas futuras.
Automatizando a Contabilidade de Sinistros
Da mesma forma que grandes dados podem ser alavancados para quantificar perdas, eles podem ser usados para automatizar outros aspectos da contabilidade de sinistros, com muito pouca intervenção humana necessária. Por exemplo, as seguradoras podem extrair dados de casos passados (imagens, dados de responsabilidade civil, etc.) e usar análise preditiva para determinar se vale a pena gastar tempo e dinheiro em um caso para litigar ou defender. Eles podem então alocar recursos mais adequadamente.
Gerenciamento de Despesas de Litígios
As seguradoras podem gerenciar as despesas de litígio com a ajuda de Big Data, obtendo dados sobre sucessos e falhas legais do passado. Eles podem fazer avaliações em torno de fatores como o desempenho histórico dos escritórios de advocacia nos tipos de sinistros, a complexidade dos casos e os valores de acordos passados. Conhecer as probabilidades estatísticas associadas a diferentes sinistros mitiga o potencial de descontrole de custos com litígios.
2. Big Data está ajudando a controlar fraudes
Estimativas do setor de seguros indicam que cerca de um em cada 10 sinistros é fraudulento, representando US$ 30 bilhões perdidos por ano em fraudes patrimoniais e de acidentes.
A fraude se expressa de várias formas: sinistros inflados arbitrariamente, sinistros submetidos por lesões ou danos que nunca ocorreram, avisos de sinistro falsificados ou acidentes falsos.
A análise preditiva pode identificar muitos desses casos mais cedo, utilizando um sistema de mineração de dados e algoritmos. Por exemplo, seguradoras podem usar Big Data para mais facilmente sinalizar custos exagerados de reparo de acidentes de carro, identificar falsos avisos de sinistro (por exemplo, um segurado com um seguro de alto custo para um bem de baixo custo), ou identificar pedidos oportunistas de danos pessoais.
3. Big Data é um acelerador de resolução de sinistros
Processo de Sinistros
Desde a apresentação inicial das reclamações até o julgamento final, cada etapa do ciclo de sinistros gasta tempo e recursos preciosos. Logo na primeira indicação de uma perda, as análises de Big Data podem ser usadas para separar rapidamente as reclamações claras e inequívocas daquelas mais complexas. Isto não apenas libera recursos em geral, mas permite que os reguladores seniores trabalhem em casos mais complexos.
Sub-rogação
Análises de Big Data também podem estabelecer a responsabilidade mais cedo, referenciando dados de responsabilidades passadas e direcionando os reguladores para sinistros similares onde a recuperação de sub-rogação foi possível.
Litígios
Finalmente, as seguradoras podem usar a análise preditiva para estimar a probabilidade de que um sinistro contestado resulte em litígio. Esses sinistros podem então ser atribuídos a reguladores mais qualificados que têm maior probabilidade de resolvê-los mais cedo, com um valor menor.
Análises de Big Data geram velocidade e precisão
Como o seguro se tornou uma commodity, a Lowers Forensics International está ajudando as seguradoras a melhorarem suas análises, usando Big Data para impulsionar a velocidade, precisão e lucratividade dos sinistros.
Se você quiser aprender mais sobre o poder de aproveitar dados não estruturados para obter insights acionáveis, entre em contato conosco.
