Os profissionais de risco e a indústria seguradora há muito que compreenderam as vantagens da modelação do risco, mas estão apenas a começar a apreciar o valor da análise preditiva e geoespacial. A capacidade de prever resultados – desde a probabilidade de litígio num pedido de indemnização de trabalhadores, até ao impacto físico e financeiro de eventos específicos de um local – não é apenas um fator de mudança para a tomada de decisões de risco. É a próxima fronteira da gestão do risco e dos seguros.
Até agora, o sector dos seguros tem-se concentrado principalmente nas actividades pós-perda. Historicamente, tem sido esse o caso e com boas razões; os dados e a análise para apoiar as etapas anteriores à perda, como a prevenção e a contenção de perdas, simplesmente não estavam disponíveis. No entanto, atualmente, o sector dispõe de ferramentas sofisticadas que possibilitam uma mudança para um enfoque pré-perda.
A análise preditiva refere-se a um conjunto de ferramentas concebidas para identificar tendências, padrões e correlações que, de outra forma, poderiam passar despercebidos em fontes de dados díspares. A inteligência artificial e a aprendizagem automática são elementos fundamentais da análise preditiva, que facilitam o benchmarking e a previsão de resultados. A análise geoespacial expande a análise preditiva com dados tradicionais para incluir o contexto de localização, tempo e perspetiva histórica. Com uma abordagem geoespacial aos insights preditivos, os profissionais de risco podem visualizar e considerar não apenas os eventos que podem acontecer, mas também onde e quando eles podem ocorrer.

Fazer e responder a novas perguntas

Para ilustrar esta mudança da ação pós-perda para a ação pré-perda, vamos considerar algumas das questões que a análise preditiva e geoespacial pode considerar:

  • Que impacto poderá ter um furacão numa determinada propriedade no seu trajeto atual?
  • Como é que o aumento da temperatura do ar e a subida do nível do mar afectarão os bens nas zonas costeiras?
  • Quais são os locais mais propensos a distúrbios civis que podem perturbar ou danificar os estabelecimentos comerciais?
  • Como é que os padrões climáticos históricos e as tendências actuais podem informar as decisões sobre onde construir uma nova propriedade?
  • Que tipos de pedidos de indemnização de trabalhadores são susceptíveis de ser litigados?
  • Até que ponto uma organização deve fixar reservas para determinados tipos de sinistros?
  • Onde é provável que uma empresa veja o seu próximo conjunto de sinistros de alto custo?

Estes são apenas alguns cenários, mas já é evidente que a análise preditiva e geoespacial permite que as organizações coloquem – e respondam – a uma variedade de questões que talvez nem sequer tenham considerado antes, quanto mais aplicar às suas estratégias empresariais. Com o processamento de linguagem natural integrado nas plataformas de análise, perguntas como estas podem ser feitas à medida que surgem – sem a necessidade de traduzir as consultas em estruturas padrão. É possível ter uma conversa informal com os dados sobre riscos e desafios empresariais, o que era impossível anteriormente. A análise de sentimentos, a análise de texto e as tendências de palavras em campos de dados não estruturados são capacidades adicionais que tornam a análise preditiva uma ferramenta poderosa na tomada de decisões sobre riscos.

Prevê a próxima carta

Qualquer pessoa que tenha jogado ou assistido a um jogo de blackjack, ou 21, compreenderá que a capacidade de prever a sequência das cartas distribuídas pode reduzir fundamentalmente as probabilidades do jogador e aumentar consideravelmente as suas hipóteses de ganhar. Por exemplo, se um jogador recebe uma carta que vale 10 pontos e sabe que a segunda carta do baralho tem provavelmente o mesmo valor, esse conhecimento pode fazer com que o jogador recuse uma terceira carta, maximizando a hipótese de bater o dealer com 21. Saber quais as cartas que provavelmente sairão também pode levar os jogadores a aumentar as suas apostas e os seus ganhos. Da mesma forma, a capacidade de prever sinistros e eventos de perda pode fazer uma enorme diferença para os profissionais de risco, as suas organizações e as suas seguradoras. Por conseguinte, os modelos analíticos são treinados para prever com elevada confiança a segunda e terceira “cartas” do jogo. Um modelo de previsão permite que os profissionais de risco saibam o que está para vir e reajam em conformidade para mitigar o risco ou reduzir os custos de litígio. Os “ganhos” neste cenário podem incluir uma segurança melhorada, custos de perdas mais baixos e preservação do capital – tudo isto pode ser reinvestido para apoiar o negócio subjacente.
A obtenção de conhecimentos e tendências nos dados não se resume a fornecer soluções de software. A análise preditiva e geoespacial tem muito mais a ver com parcerias com profissionais de risco para responder a questões comerciais. Para mais informações sobre a análise da Rickonnect, visita WWW.RISKONNECT.COM.