Os gestores de sinistros são confrontados com o desafio único de antecipar o futuro com base em acontecimentos e experiências passadas. Isto exige um elevado nível de especialização, especialmente quando se trata de gerir cargas de trabalho significativas e sinistros de custo potencialmente elevado.
A análise preditiva pode ajudar os gestores de sinistros a fazer estas estimativas difíceis, explorando várias fontes de dados e identificando tendências ocultas. Estes padrões são depois utilizados para criar modelos preditivos que podem prever com precisão os resultados futuros. Os avanços na Inteligência Artificial (IA) e na Aprendizagem Automática (AM) aumentaram ainda mais a capacidade de descobrir correlações em conjuntos de dados maciços provenientes de várias fontes. O elemento humano é e continuará a ser uma componente crucial do processo de gestão de sinistros. A análise preditiva pode ajudar até os reguladores mais experientes a tomar decisões baseadas em dados que sejam atempadas, exactas e que, em última análise, beneficiem toda a organização. Especificamente, a análise preditiva pode conduzir a resultados óptimos nestas áreas-chave:
- Identifica rapidamente os sinistros mais complexos e dispendiosos e classifica-os em conformidade.
Com os departamentos de sinistros a gerir volumes de sinistros cada vez maiores, a capacidade de definir prioridades é mais importante do que nunca. Com a IA e a análise preditiva, pode classificar os sinistros por risco e gravidade para saber exatamente onde se deve concentrar. Pode identificar rapidamente os sinistros que provavelmente serão os mais complexos ou dispendiosos e tomar medidas proactivas para reduzir a gravidade. - Define as reservas dos casos com mais precisão.
Cada sinistro deve ter reservas adequadas para cobrir o custo total futuro desse sinistro. A responsabilidade de definir as reservas recai frequentemente sobre o avaliador individual, que deve analisar o sinistro e avaliar o custo provável. A definição de reservas requer atenção e experiência, uma vez que as reservas exactas são fundamentais para a segurança financeira de uma organização. Com a análise preditiva, os avaliadores podem aproveitar as informações de várias fontes de dados para determinar o custo final de um sinistro e definir as reservas com confiança. - Atribui sinistros aos seus avaliadores e supervisores de forma mais eficaz.
Desde o início, é vital que cada sinistro seja tratado por alguém com o nível certo de experiência para identificar oportunidades de mitigar alguns dos custos e resolver o sinistro da forma mais eficiente possível. Com a classificação de risco e a pontuação de gravidade, podes atribuir os sinistros aos teus examinadores de forma adequada. Os sinistros de baixo custo podem exigir uma gestão e intervenção mínimas do caso, enquanto os sinistros complexos e potencialmente de alto custo devem ser geridos pelos seus recursos mais seniores. - Automatiza os fluxos de trabalho e toma decisões baseadas em dados ao longo da vida de um sinistro.
A recolha, organização e análise de informações ao longo da vida de um sinistro pode ser morosa, especialmente quando se gerem vários sinistros em simultâneo. A análise preditiva leva essa descoberta de dados um passo adiante, automatizando o processo e fornecendo atualizações em tempo real quando novas informações sobre um caso são registradas e alertando os gerentes de sinistros sobre quaisquer desenvolvimentos adversos. Com estas notificações, pode concentrar-se mais em tarefas de maior valor e continuar a ter clareza sobre o estado atual de cada um dos seus sinistros. - Prever os sinistros “saltadores” ou “adormecidos” e tomar medidas atempadamente.
Embora pareçam relativamente benignos na FNOL, alguns sinistros podem “saltar” subitamente por volta dos 90 dias, tornando-se sinistros de custo elevado que exigem uma gestão atenta, uma reserva maior e mais recursos. Embora estes sinistros tendam a ser menos frequentes, acabam por ser de maior gravidade. Podem ser difíceis de identificar na fase FNOL, e as abordagens tradicionais de gestão de sinistros muitas vezes não os detectam até mais tarde no ciclo de sinistros, quando já se perdeu a oportunidade de mitigar o custo final. Com a análise preditiva, pode IDENTIFICAR ESTES SINISTROS ANTECIPADAMENTE e tomar medidas preventivas. - Identifica os sinistros com potencial de litígio.
O litígio formal é um dos principais factores de custo na gestão de sinistros e os custos podem aumentar rapidamente na defesa de uma ação judicial. Com a análise preditiva, os ajustadores podem identificar os sinistros que provavelmente resultarão em litígio e ter a oportunidade de chegar a um acordo com o advogado do sinistrado numa fase anterior para reduzir os custos globais. A análise preditiva também pode estimar as taxas legais associadas à defesa de um sinistro e a duração dos procedimentos legais. Com esta informação, pode planear em conformidade com os seus recursos jurídicos e fazer outros acordos de honorários. - Estima o potencial de liquidação com precisão.
O montante projetado e o momento da liquidação de cada sinistro são informações valiosas para as organizações de sinistros. Com a análise preditiva, pode ter a visão para implementar estratégias de liquidação eficientes e reduzir os custos globais dos sinistros. - Identifica os sinistros que apresentam sinais de fraude.
Com dados históricos e de terceiros suficientes, a análise preditiva pode assinalar os sinistros que apresentam padrões ou caraterísticas suspeitas. Embora a identificação de fraudes dependa frequentemente de informações limitadas e de um certo grau de intuição, a análise pode fornecer informações objectivas em tempo real com base num conjunto de dados mais extenso. A capacidade de identificar sinistros potencialmente fraudulentos e de tomar as medidas adequadas pode ter um grande impacto, uma vez que a fraude nos seguros pode ser prejudicial para o bem-estar financeiro e operacional de uma organização. - Compreender as tendências históricas e comparar o desempenho com dados de benchmarking.
Analisar os dados históricos da sua organização pode certamente fornecer informações que o ajudam a tomar decisões mais bem informadas ao longo da vida de cada sinistro. Para dar um passo em frente, pode integrar várias fontes de dados de terceiros, abrangendo indústrias e tipos de sinistros. Com estes dados de benchmarking, pode comparar o desempenho da sua organização com o dos seus pares, discriminar por indústria ou tipo de sinistro, compreender as tendências históricas entre indústrias ou localizações e conduzir os seus próprios esforços de modelação preditiva.
O mundo dos grandes volumes de dados está a aumentar a cada segundo e as organizações de sinistros estão numa posição única para beneficiar da análise preditiva. À medida que mais dados ficam disponíveis, mais informações e previsões serão evidentes, resultando em decisões mais informadas e melhores resultados – tanto ao nível dos sinistros como em toda a empresa.
