Quais são as aplicações do Machine Learning no mercado de seguros?

O uso de Machine Learning no mercado de seguros já é uma realidade eficaz para ter indicadores comerciais importantes e automatizar os processos como abertura de um sinistro, serviços de atendimento ao cliente, prevenção de fraudes, etc.

Com o acesso aos dados, as seguradoras podem ter uma visão ampla sobre a quantidade de apólices emitidas por ramo, possíveis renovações ou perda de clientes, cálculo de preços e até prever oportunidades de expansão de área. 

Contudo, para que as aplicações sejam realmente efetivas, é necessário contar com um sistema computacional que seja adaptável e fácil de implementar.

O uso de Inteligência Artificial também deve contar com um hardware de alto desempenho capaz de armazenar dados fundamentais para a tomada de decisões estratégicas. 

Hoje, iremos mostrar as principais aplicações de Machine Learning no mercado de seguros e porque a tecnologia é tão importante para o segmento. Confira a seguir! 

O que é Machine Learning?

Machine Learning (ML) significa aprendizado de máquina, em português. É um ramo de inteligência artificial que tem como premissa a ideia que os sistemas podem aprender com dados. Dessa forma, é possível identificar padrões que automatizam processos e tomam decisões com a mínima intervenção humana. 

Empresas que trabalham com grandes quantidades de dados já perceberam a importância da implementação de Machine Learning para agregar valor e ter insights mais precisos. No mercado de seguros, o Machine Learning traz diversas facilidades como cruzamento de dados de apólices e sinistros.

O ML permite a criação de sistemas capazes de analisar documentos, apoiar ferramentas de comunicação online, alertar sobre ações fraudulentas e, claro, agilizar o atendimento ao cliente, que é extremamente positivo na área. 

Principais aplicações de Machine Learning no mercado de seguros 

Seja qual for a aplicação do Machine Learning no mercado de seguros, é necessário investir em uma constante inovação, desenvolver estratégias a partir dos dados observados e colocá-las em prática para acompanhar tendências, manter a segurança e a qualidade dos serviços. 

Veja alguns exemplos de como usar de Machine Learning no mercado de seguros:
 

• Identificação dos comportamentos de clientes

A Inteligência Artificial a partir do Machine Learning pode identificar dados com precisão, inclusive causas e quantidades de reclamações de clientes, por exemplo. 

Uma característica marcante da tecnologia é a renovação ao longo do tempo. Com isso, a máquina é capaz de criar modelos para empresas entenderem comportamentos em determinado mercado.

Para utilizar essa aplicação, as seguradoras podem determinar um grau de risco para cada cliente. Depois, já com o acesso aos dados capturados, identificar comportamentos e corrigir possíveis falhas no serviço com objetivo de manter um alto nível de rentabilidade.
 

• Detecção de fraudes

Tendo em vista as inúmeras tentativas de fraudes em diversos tipos de seguros, esse é um dos usos mais importantes do Machine Learning. Um bom sistema de combate a fraudes tem o poder de barrar a maior parte dessas ações criminosas. 

Por meio do Machine Learning, o caso de um sinistro com veículo, por exemplo, pode ser acompanhado com maior eficácia com monitoramento por vídeo e reconhecimento facial. Esses meios ajudam a identificar atividades fora do padrão considerado normal na área. 
 

• Previsão de falhas

Sensores precisos podem apontar como está a capacidade de desempenho de equipamentos de uso diário, por exemplo. Sendo assim, os algoritmos mostram a ocorrência de falhas e notificam o profissional responsável.