Os dados são a força vital do negócio de seguros moderno. É o ingrediente central necessário para conduzir processos de subscrição, determinar preços precisos, gerenciar sinistros e impulsionar o envolvimento do cliente. No entanto, apesar do enorme papel que desempenha e da enorme quantidade de dados que são recolhidos todos os dias, a maioria das seguradoras enfrenta dificuldades quando se trata de aceder, analisar e tomar decisões de negócio a partir desses dados.
Existem muitas razões para isso. No setor de seguros de saúde e de vida, em particular, barreiras rígidas em torno da privacidade e da segurança dos dados podem dificultar o acesso a uma imagem completa da experiência individual do paciente em diferentes canais de atendimento. Funções de negócios segmentadas e diferentes ferramentas usadas para fluxos de trabalho específicos muitas vezes não se comunicam entre si, criando silos de dados dentro de uma empresa. E a própria indústria, que cresceu ao longo de anos de fusões, aquisições e transformação tecnológica, desenvolveu uma abordagem fragmentada à tecnologia. Hoje, vários sistemas e protocolos internos diferentes devem ser navegados antes que seja possível ver uma imagem completa e em tempo real da população membro.
Crescimento da conversa das forças de IA sobre dados
Enquanto isso, o crescimento das ferramentas de análise, gerenciamento de fluxo de trabalho e envolvimento do cliente baseadas em IA prometeu revolucionar todos os aspectos do negócio de seguros, desde a subscrição até o envolvimento do cliente. No entanto, como muitas empresas estão a descobrir da maneira mais difícil, há um grande salto para alcançar a promessa da IA a partir da base de dados fragmentada dentro de muitas empresas. O fato é que mesmo os grandes modelos de linguagem (LLMs) mais poderosos do mundo são tão bons quanto as bases de dados sobre as quais são construídos. Assim, a menos que as seguradoras coloquem os seus datahouses em ordem, os ganhos reais prometidos pela IA não se materializarão.
Ao longo de nosso trabalho conjunto na modernização das arquiteturas de dados e na integração da IA em uma ampla gama de fluxos de trabalho de seguros nos últimos meses, identificamos os quatro elementos principais da criação de uma cultura que prioriza os dados para apoiar a inovação em IA.
- Adesão da Liderança: O primeiro e mais crítico passo para desenvolver uma cultura de dados em primeiro lugar bem-sucedida é o apoio do topo. O processo exigirá investimentos significativos e decisões importantes sobre o que será priorizado, quais processos legados deverão ser removidos e quais serão os objetivos finais da nova infraestrutura de dados. Esse compromisso deve começar no nível C-suite. A liderança deve priorizar estratégias baseadas em dados em todas as funções de negócios.
- Colaboração multifuncional: Também é importante reconhecer que, num negócio com utilização intensiva de dados, como os seguros, uma alteração feita num só local criará efeitos em cascata que se repercutirão em toda a empresa. Por esse motivo, os dados precisam de ser centralizados e os líderes devem encorajar e incentivar a colaboração entre TI, cientistas de dados e unidades de negócio para garantir que os dados informem a tomada de decisões a todos os níveis.
- Alfabetização em dados: Depois que os dados estiverem centralizados e acessíveis em diversas funções de negócios diferentes, torna-se importante educar os funcionários, garantindo que eles entendam como ler, interpretar e agir com base nos insights dos dados. No nosso caso, uma prioridade fundamental no nosso esforço de modernização de dados foi passar a nossa organização de uma tomada de decisão reativa para uma tomada de decisão proativa com base em insights orientados por dados. Isso é mais do que apenas uma mudança filosófica; os funcionários precisam ser treinados sobre como incorporar esse tipo de informação em seus fluxos de trabalho diários.
- Construindo um Centro de Excelência para Impulsionar o Projeto: A modernização de dados não pode ser uma tarefa paralela. As organizações devem investir na criação de um centro de excelência ou de uma equipe dedicada que garanta a aquisição, ingestão, disponibilidade, precisão, conformidade, segurança e disponibilidade dos dados para o resto da organização.
A proposta de valor baseada em dados
Há uma tendência, quando se pensa em modernização de dados ou esforços de capacitação de IA, de compartimentá-los como domínio da equipe de tecnologia de back-office ou como parte auxiliar do negócio principal. Hoje, isso não é mais o caso. As empresas que oferecem níveis superiores de experiência do cliente promovem a fidelidade e a defesa da marca, bem como impulsionam maior eficiência. Isso lhes permite antecipar as necessidades dos clientes, fornecer processamento de sinistros mais rápido e oferecer produtos altamente personalizados. Na sua essência, todas estas propostas de valor são impulsionadas por dados.
Cada vez mais, a capacidade de uma seguradora aproveitar os seus dados e utilizá-los para proporcionar melhores experiências aos clientes tornar-se-á em breve o principal diferenciador que separa os líderes mundiais do resto do grupo.
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Sobre os autores:
Munish Mahajan é vice-presidente sênior de modernização de dados da EXL e Diana Steinhoff é presidente e CEO da Renaissance Life and Health Insurance Company of America