Saiba mais sobre insurtech — adotando a tecnologia como uma companhia de seguros

As companhias de seguros não são particularmente conhecidas por serem inovadoras. Existe uma boa razão para tal — com volumes imensos de dados confidenciais e muitos processos críticos em execução a todo momento, elas precisam ser cuidadosas ao implementar novas metodologias de trabalho.

Mas os tempos estão mudando. Muitas empresas têm alterado seu funcionamento para oferecer uma experiência melhor aos seus clientes, e isso criou uma expectativa maior em relação a outros serviços também. Não basta as empresas oferecerem os mesmos serviços de sempre — elas precisam inovar para se manterem no topo em um mercado cada vez mais competitivo.

Apesar de parecer difícil que as companhias de seguros aproveitem a onda da inovação, existem algumas tecnologias que oferecem oportunidades interessantes para impulsionar os seus negócios. Vamos explorar um pouco melhor as quatro tendências que acreditamos que podem ter o maior potencial para impulsionar a   insurtech nos próximos anos: aprendizado de máquina, dados, chatbots e digitalização.

Machine learning

As companhias de seguros lidam com uma vasta gama de tarefas que seriam beneficiadas com a automatização, incluindo vários tipos de documentos, subscrições e acompanhamentos manuais — tudo o que for moroso para ser executado, propenso a erros e que não seja muito divertido de ser feito. Outro problema dessas empresas é que elas trabalham com muitos documentos em papel. Estes são frequentemente armazenados em arquivos físicos, como gabinetes de arquivos, o que significa que eles podem ser facilmente perdidos ou destruídos.

machine learning pode ser uma solução para essas duas coisas — é um tipo de inteligência artificial excelente para analisar padrões e que melhora seu desempenho com o tempo. Você pode aprender mais sobre isso neste artigo que dedicamos ao assunto. Em resumo, isso poderia acelerar muito o trabalho manual com o qual os funcionários lidam diariamente, simplesmente ensinando um algoritmo sobre como fazer o trabalho. É claro que é um pouco mais complicado do que parece — isso exige softwares personalizados — mas certamente é possível. Se todos os documentos fossem digitalizados e enviados para a nuvem, eles poderiam ser automaticamente revisados quanto a dados inconsistentes e outros erros, facilitando o trabalho de funcionários, tornando-os mais eficientes e reduzindo as chances de cometerem erros críticos.

Outro processo importante, que pode ser acelerado com o machine learning, é o processamento de pedidos de seguro. Essa parte complexa das companhias de seguros tradicionalmente se baseou muito em trabalho manual, principalmente porque é de suma importância que todos os pedidos de seguro sejam devidamente verificados quanto à sua validade. Felizmente, isso também é algo com que a inteligência artificial pode ajudar! Ao treinar um sistema de machine learning com grandes quantidades de dados, ele pode eventualmente substituir os funcionários que decidem quais reclamações recebem ou não um pagamento. Na realidade, o processamento digital poderia se tornar muito mais eficiente nessa tarefa, com taxas de falha menores que poderiam economizar grandes somas de dinheiro.

Detecção de fraude

  • Usando dados

Estamos usando mais dispositivos do que nunca, e eles estão se tornando cada vez mais pessoais — basta pensar em smartwatches, assistentes domésticos e carros conectados. Isso levou a uma explosão de dados monitorados sobre seus usuários, o que pode ser de grande valia para as companhias de seguros. Tomemos por exemplo os dados de saúde e de atividades capturados pelos monitores de condicionamento físico, que podem ser usados para avaliar com precisão os níveis de risco de um indivíduo. Isso também traz benefícios para o processo de pedidos de seguro, em que os dados poderiam ser usados para melhor representar o que aconteceu durante um sinistro. Basta pensar em um acidente de carro — os dados capturados pelo carro seriam extremamente valiosos para averiguar a procedência de um pedido.

Essa quantidade imensa de informações também mostra que há muito potencial para grandes ecossistemas de dados de código aberto. Diversas entidades públicas e privadas poderiam trabalhar juntas para criar uma plataforma em que pudessem compartilhar com segurança dados relevantes sobre pessoas e casos de pedido de seguro. Uma observação importante é que a privacidade teria que ser incorporada a esses sistemas — quando se está lidando com grandes quantidades de informações pessoais, você não vai querer que elas vazem.

  • Chatbots

Embora o aprendizado de máquina e o uso efetivo de dados sejam coisas que exigiriam que uma empresa fizesse mudanças significativas, há outra inovação que pode ser executada com relativa facilidade — os chatbots. Um setor importante para qualquer companhia de seguros é o atendimento ao cliente, que muitas vezes compõe uma parte significativa de sua força de trabalho. Então, por que não usar chatbots? Esses aplicativos de bate-papo eficientes e amigáveis conseguem responder a maioria das perguntas, se não todas, que os clientes possam ter, e você pode até conectá-lo ao seu banco de dados para que ele responda a perguntas mais específicas. Mesmo que o usuário seja capaz de desnortear seu atendente virtual, há uma solução simples: basta permitir que o usuário seja transferido para um agente humano.

  • Digitalização administrativa

Ao avaliar as diferentes opções de inovação para sua empresa, também pode ser extremamente relevante alterar alguns de seus fluxos de trabalho administrativos. Tomemos por exemplo o seu gerenciamento de despesas — há chances de que atualmente se resuma a uma confusão de recibos de papel, funcionários irritados e reembolsos lentos. É por isso que criamos Rydoo, a plataforma abrangente de gerenciamento de despesas que usa a tecnologia mais recente para ajudar todos em sua empresa a receberem reembolsos mais rápidos. Faça nossa avaliação gratuita e veja como nossos poderosos recursos podem ajudar sua empresa a economizar tempo e dinheiro.

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