A primeira apólice de seguro para automóveis foi vendida em fevereiro de 1898 ao Dr. Truman Martin de Buffalo, Nova York, EUA, pela Travelers Insurance Company. Como uma pessoa que aprecia dados, o que se destaca para mim é que a primeira patente de hodômetro para um automóvel foi emitida em 1903, e demoraria até os anos 20 até que os hodômetros se tornassem um recurso padrão na maioria dos automóveis. Nos começo, a elaboração de apólices de seguro de automóveis feitas pelo setor não tinha acesso a um dado tão simples.
Hoje em dia o setor de seguros é um dos mais importantes consumidores de dados. Antigamente as seguradoras não tinham nem acesso a dados como a distância percorrida por um carro. Hoje em dia, algumas empresas permitem que você instale dispositivos ou softwares que fornecem dados em tempo real sobre seu comportamento ao dirigir.
Para ilustrar ainda mais a rapidez com que as coisas estão mudando no setor de seguros, o gráfico abaixo mostra um aumento no número de artigos do Google Acadêmico publicados sobre o tópico de análise preditiva em seguros ao longo dos anos.
Infelizmente, é fácil se sentir defasado pelo novo mundo da análise de dados. Mesmo pessoas que trabalham com dados regularmente podem ficar um pouco sobrecarregadas. Ao descrever o sucesso da implementação de um novo modelo de análise preditiva, a seguradora Lemonade afirma: “não é algo que uma empresa antiquada poderia simplesmente adotar e adaptar. Essas ferramentas e técnicas são difíceis de implantar em uma empresa que não foi construída com elas como um princípio básico de seu projeto.1”
Felizmente, à medida que o gerenciamento de dados e a análise preditiva se tornam mais valiosos, você não precisa ter os modelos da Lemonade para aproveitar a mudança no setor.
APLICAÇÃO DA ANÁLISE PREDITIVA NO MUNDO REAL
Aqui estão alguns exemplos relevantes de casos de uso de análise preditiva no setor de seguros.
Exemplo 1
Uso de análises avançadas e dados de terceiros para fornecer uma cotação e gerar uma apólice em minutos, em vez de dias.2
Exemplo 2
Prever o churn de clientes, permitindo que as medidas corretas sejam tomadas para a retenção dos clientes.3
Exemplo 3
Prever o risco para seguro de vida e considerar vários modelos rapidamente para obter melhores resultados.4
SOLUÇÕES DE ANÁLISE PREDITIVA DO MINITAB
Felizmente, o Minitab desenvolveu as ferramentas robustas que você precisa para tornar mais fácil do que nunca aproveitar seus dados.
Considere os seguintes casos:
O Minitab Statistical Software garante a capacidade de usar modelos revolucionários de análise preditiva, como TreeNet® e Random Forests® para proporcionar insights mais profundos sobre seus dados. Se você deseja comparar o perfil de risco para o seguro de propriedade de dois parques comerciais adjacentes ou sinalizar uma reivindicação marítima em terra por fraude, essas ferramentas de análise preditiva poderosas podem gerar melhores insights de seus dados.
O Minitab Model Ops permite que você implemente os modelos criados no Minitab Statistical Software. Dessa forma, com entradas em um formulário na web, você pode obter novas previsões do seu modelo em um piscar de olhos. Por exemplo, algumas entradas em um formulário da web podem gerar uma previsão de um modelo poderoso que permite cotar negócios para um novo cliente.
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CONSIDERAÇÕES FINAIS
Cada uma dessas ferramentas sozinhas é poderosa, mas elas são ainda mais poderosas juntas. Use as ferramentas do Minitab que você confia para agilizar e facilitar a obtenção de insights necessários de seus dados.
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Fontes:
1: Lemonade: How Our Newest Predictive Model Can Take Us to the Next Level of Precision Underwriting and Pricing
2: McKinsey: How Data and Analytics Are Redefining Excellence in P&C Underwriting
3: LUT University: Predicting the Customer Churn with Machine Learning Methods - CASE: Private Insurance Customer Data
4: Springer Link: Risk Prediction in Life Insurance Industry Using Supervised Learning Algorithms