Qual a nossa visão da transformação do modelo de negócio em seguros - beegin
ByChristian Wellisch
jun 28, 2021 análise de mercado
A Quarta Revolução Industrial está transformando todos os modelos de negócios, e o mercado de seguros não seria diferente. Nós, da Globus Seguros, que já nascemos como uma plataforma aberta de corretagem, estamos sempre atentos a estas tendências e as incorporamos em nosso planejamento estratégico.
Já dizia Peter Drucker que "a melhor forma de prever o futuro é criá-lo". Por isso, ao apontar essas tendências, mais do que estudá-las, nossa disposição é construí-las e acelerá-las. Elas estão no centro da nossa estratégia de crescimento, e as vemos também como nosso diferencial competitivo no mercado.
Em nossa visão, analisando especificamente o modelo de negócios de distribuição de seguros, vemos esta transformação em duas frentes: a estruturação da distribuição em rede e a incorporação de ciência de dados na predição das necessidades de nossos clientes.
As instituições financeiras estão sendo transformadas pelo modelo de plataforma aberta, e isto não é diferente nos seguros. Em nossa passagem pela XP, antes do processo que deu origem à Globus, vimos de perto qual o impacto desta estrutura em rede.
No nosso caso, isto significa transformar a Globus como um suporte para que agentes autônomos de investimento possam incluir seguros em sua oferta de serviços. Por sua proximidade com o cliente final, estes agentes conseguem avaliar a necessidade deles com mais precisão, e de forma independente.
Nesta posição, a Globus se torna aquilo que Marshall W. Van Alstyne e Sangeet Poul Choudary chamam de "plataforma multilateral", conectando de um lado os agentes autônomos que precisam incluir as diferentes modalidades de seguros em suas ofertas, e de outro as seguradoras que oferecem os seguros.
A escalabilidade desta plataforma, evidentemente, demanda a incorporação de tecnologia. Por meio dela o agente autônomo pode acessar as diferentes seguradoras e seus serviços, e realizar diferentes cotações para que seu cliente faça a melhor escolha.
Do ponto de vista regulatório, é a Globus, enquanto corretora de seguros registrada pela Susep, que responde por esta subscrição. Assim como nas plataformas abertas de investimento, nós somos os responsáveis pela gestão e atenção ao cliente, e conduzimos esse trabalho em parceria com a rede.
Ciência de dados na personalização da oferta de seguros
A outra frente é a incorporação de modelos preditivos de análise de dados e machine learning para identificar padrões de comportamento e desta forma adequar a oferta ao cliente de nossa rede.
A grande vantagem dos seguros para esta abordagem é que o questionário de análise de risco de um seguro já apresenta um conjunto considerável de dados estruturados para análise por um algoritmo preditivo de inteligência artificial. Muitos desses dados coincidem nos diferentes produtos, como vida e automóvel.
Desta forma, um algoritmo de análise preditiva pode identificar correlações entre os perfis de quem adquire produtos diferentes de seguros. Por exemplo, um mesmo perfil de comportamento, identificado nas fichas de análise, pode adquirir um determinado produto de seguro de vida e outro de responsabilidade civil.
Uma machine learning devidamente treinada pode identificar esta correlação e gerar um insight para o parceiro da rede que trouxe este cliente. Este, por sua vez, pode então propor uma oferta de produto que, segundo a análise preditiva, é adequada para ele.
Apesar da complexidade que todo o universo da inteligência artificial parece trazer, estamos falando aqui de modelos preditivos relativamente simples e já validados em outros mercados, como varejo e investimentos. Protótipos destes modelos podem ser facilmente desenvolvidos em plataformas de teste como o Google Collab. A vantagem estratégica aqui, está em ter um volume considerável de dados para analisar, e nós os temos.
Mas na evolução dos sistemas é possível ir além. As seguradoras estão trabalhando em modelos preditivos que processam dados não estruturados, captados, por exemplo, de computadores de bordo de automóveis. A incorporação destes dados pode trazer ainda mais assertividade e personalização aos modelos preditivos.
Evidentemente, aqui estamos diante dos desafios regulatórios e de compliance de dados, dos quais a Lei Geral de Proteção de Dados é apenas o começo. No Vale do Silício as empresas já contam com equipes de estudo sobre a inteligência artificial ética, que atuam para combinar a assertividade dos modelos com valores como o direito à privacidade.
Nas duas frentes, estamos diante de um futuro muito ao alcance de nossas mãos. Um futuro que a Globus já está construindo e desenvolvendo dentro de casa, e que muito em breve estará ao alcance dos clientes em geral.