Se os negócios das seguradoras já operam com margens de lucro apertadas é preciso melhorar as condições para precificar, tornando estes processos ainda mais detalhados. “A automatização deste processo agiliza a resposta para os consumidores e melhora a sua jornada”, explica Ramon Masachs González, Head de Data Science da Akur8, empresa que aplica o poder do Machine Learning e da análise preditiva para aumentar a velocidade e a precisão do processo de precificação das seguradoras, mantendo total transparência, auditabilidade e controle sobre os modelos criados.
Segundo González, a plataforma consegue precificar tanto produtos novos quanto renovações, para conhecer a elasticidade do mercado. “Na mesma ferramenta é possível estabelecer a tarifa comercial dos seguros a partir dos modelos de risco, da demanda e da estratégia comercial de cada empresa”, explica o executivo. Com clientes em diversos países da América Latina, a empresa trabalha agora sua entrada no Brasil.
Em outra vertente, a Latú começa também a trabalhar o mercado brasileiro depois de fazer negócios na Colômbia e México. Seu foco é oferecer produtos mais simples para pequenas e médias empresas. O destaque fica por conta dos riscos cibernéticos, que representam uma grande ameaça para a operação empresarial.
Paola Neira, CEO da Latú, destaca que a tecnologia deve ser utilizada para capturar dados das empresas em diferentes fontes, para gerar scores e identificar vulneralidades cibernéticas e regulatórias. “Depois do risco identificado, nós fazemos o monitoramento para prevenir o sinistro”.
Os riscos cibernéticos representam um grande problema tanto para grandes empresas quanto para as menores, aquelas nas quais os hackers buscam pequenas vulnerabilidades através de ‘portas abertas’. “Os produtos são distribuídos através de diversas parcerias, entre elas, com os corretores de seguros. É preciso mostrar ao consumidor que um pequeno deslize pode tirar do ar todo o seu sistema, prejudicando sua operação e sua imagem”, avalia a executiva.
