Como a pandemia atual demonstrou, a premissa de que o passado é um prenúncio do futuro nem sempre é verdadeiro. No entanto, essa premissa tem sido uma pedra angular de avaliar e preços riscos de seguros. Tradicionalmente, as seguradoras criaram perfis de risco estabelecendo níveis de risco variados usando modelos estatísticos e atuariais com base em dados históricos. Mas para competir com sucesso em meio a mudanças rápidas, as seguradoras devem melhorar sua capacidade de olhar para o futuro, não para trás. Para ajudar as empresas a criar esse tipo de visão preditiva, o BCG criou o Farthouse. Ao aproveitar o Lighthouse pelas fontes de dados de alta frequência da BCG e os recursos de inteligência artificial (AI), as seguradoras podem tomar melhores decisões, mesmo durante períodos de revolta de mercado. Andrew e Katrina levaram as seguradoras a mudar sua abordagem à avaliação de riscos de catástrofe. Em momentos de grande interrupção, os mercados se tornam mais voláteis - e mais arriscados. Os riscos que antes eram considerados independentes podem se tornar cada vez mais correlacionados. De fato, a revolta prolongada pode desencadear mudanças duradouras na dinâmica do mercado que tornam as regras antigas desatualizadas e irrelevantes para o processo de tomada de decisão comercial.
The New Reality: A Deeper Understanding, Better Decisions
COVID-19 has accelerated an emerging shift in risk paradigms in much the same way that Hurricanes Andrew and Katrina led insurers to change their approach to catastrophe risk assessment. In moments of great disruption, markets become more volatile—and riskier. Risks that once were considered independent may become increasingly correlated. In fact, prolonged upheaval can trigger lasting changes in market dynamics that make the old rules outdated and irrelevant to the process of business decision making.
Prolonged upheaval can trigger lasting changes in market dynamics that make the old rules outdated and irrelevant to the process of business decision making.
Empresas de seguros que transformam a maneira como medem e prevêem a ocorrência de risco durante a vontade de pandemia atual, acreditamos, estará muito melhor posicionada para ter sucesso em tempos de turbulência futura. Mas, para isso, as seguradoras devem aumentar sua compreensão de sua base de clientes e fazer mudanças fundamentais em suas práticas de negócios. Talvez a mudança mais crítica seja mais avançada e sensível a eventos ao vivo. As seguradoras podem realizar isso baseando suas decisões e ações em dados de alta frequência que os ajudam a entender as rápidas mudanças nas condições do mercado e nos comportamentos do consumidor. Quanto mais as seguradoras podem olhar para o futuro, mais empoderadas elas devem repensar fundamentalmente os processos principais, incluindo preços, subscrição, gerenciamento de clientes e manuseio de reivindicações. Dados mais atuais e relevantes. Como o infográfico a seguir demonstra, a plataforma pode, por exemplo, visualizar as tendências de pesquisa no Google para produtos de seguros, como políticas de casa, motor e viagens. Esses dados podem melhorar a compreensão das seguradoras sobre o mix de canais e a previsão da demanda. Outros dados ingeridos pelo Lighthouse podem ajudar no espaço das linhas comerciais devido à sua capacidade de medir os impactos do CoVID-19 na atividade do cliente. Com dados e insights suficientemente granulares, o Lighthouse pode classificar a vulnerabilidade dos clientes e sua probabilidade de inadimplência, negociar ou - em um momento desesperado - compensar fraude. de como os riscos anteriormente considerados independentes podem, de fato, ser correlacionados. Normalmente, as seguradoras criam vários perfis de risco para um determinado evento, com a probabilidade desse evento com base em cálculos estatísticos de ocorrências passadas. As questões surgem, no entanto, quando o contexto muda tanto que a história passada não é mais preditiva de eventos futuros, como tem sido o caso durante a pandemia Covid-19. Nesta crise, as abordagens tradicionais não são mais precisas, porque as seguradoras não foram capazes de coletar dados suficientes sobre eventos emergentes para avaliar estatisticamente os níveis de risco para novos perfis.
Becoming More Data and Analytics Driven
Lighthouse by BCG is a proprietary platform of high-frequency data and advanced AI models that helps our clients succeed by accessing and analyzing the most current, relevant data. As the following infographic demonstrates, the platform can, for instance, visualize the search trends in Google for insurance products such as home, motor, and travel policies. These data can improve insurers’ understanding of their channel mix and demand forecast. Other data ingested by Lighthouse can be of help in the commercial-lines space because of its ability to measure COVID-19 impacts on client activity. With sufficiently granular data and insight, Lighthouse can rank the vulnerability of customers and their likelihood to default, trade down, or—in a desperate moment—commit fraud.
This ability to learn more about customer behavior also increases insurers’ understanding of how risks that were previously considered independent can, in fact, be correlated. Typically, insurers create various risk profiles for a given event, with the probability of that event based on statistical computations from past occurrences. Issues arise, however, when the context changes so much that past history is no longer predictive of future events, as has been the case during the COVID-19 pandemic. In this crisis, traditional approaches are no longer accurate because insurers have not been able to gather enough data on emerging events to statistically evaluate risk levels for new profiles.
Uma solução melhor envolve aumentar a avaliação de risco para o nível de clientes individuais. Para fazer isso, as seguradoras exigem dados além do que é tradicionalmente capturado no ponto de subscrição. Além disso, em tempos de volatilidade do mercado, as companhias de seguros precisam acessar os dados mais atualizados do cliente disponíveis. Um problema perene para as seguradoras é que elas geralmente sabem muito pouco sobre seus clientes. A distribuição de seguros em muitos países depende muito de agentes e corretores que, de fato ou de Jure, possuem o relacionamento do cliente. A pandemia atual restringiu severamente as poucas interações presenciais, distanciando ainda mais as seguradoras dos clientes. Lighthouse entra na lacuna, alavancando dados tipicamente inexplorados e conhecimento humano, dando às seguradoras a oportunidade de construir pontes para clientes que duram muito tempo depois que a pandemia já passou. Um cliente, por exemplo, descobriu que tinha acesso ao vivo a todos os dados completos e parciais de desemprego por meio da linha de negócios de proteção contra grupos da empresa.
Moreover, the nature of the insurance business means that interactions with customers are often limited to writing new policies, renewing existing policies, and processing claims. The current pandemic has severely restricted even those few face-to-face interactions, thus further distancing insurers from customers. Lighthouse steps into the gap by leveraging typically untapped data and human knowledge, giving insurers an opportunity to build bridges to customers that will endure long after the pandemic has passed.
Recent experience with clients has also shown that the benefits of external high-frequency data are significant enough that insurers should consider using similarly high-frequency data that they already possess in their CRM, collection, or claims systems. One client, for example, discovered it had live access to all full and partial unemployment data via the company’s group-protection business line.
Lighthouse by BCG can help companies build bridges to customers and make better decisions even during periods of market uncertainty.
Lighthouse pode ajudar as empresas a criar pontes para os clientes, identificando primeiro todas as fontes de dados relevantes. Algumas dessas fontes são bem conhecidas, como informações sobre políticas, detalhes da conta (incluindo outros históricos de cobertura, pagamento e plano), dados demográficos, posse do cliente, cotações anteriores e histórico de vitórias. O Lighthouse aumenta essas fontes, adquirindo e analisando informações sobre comportamentos de clientes, como mobilidade, gastos, demanda, estado de espírito e presença nas mídias sociais. Ele adquire pontuações de crédito, gastos com cartão de crédito, dados de renda, pesquisa e tráfego e para clientes comerciais, vendas da empresa e projeções financeiras. Específico para esse momento, o Lighthouse também fornece modelos e cenários de IA que prevêem como as mudanças no caminho da pandemia podem afetar as práticas comerciais de uma seguradora em áreas, regiões e países locais específicos em todo o mundo. Quando aplicado à subscrição, preço, marketing, manuseio de reivindicações e operações, o Lighthouse também pode ajudar as seguradoras a aumentar significativamente as margens de lucro. Isso os ajuda a definir o benefício de longo alcance da adoção de técnicas de IA, a entender suas proposições de valor e implementar princípios de governança responsável para orientar seu uso. Com a plataforma do farol, as seguradoras podem avançar para a avaliação de risco prospectiva usando dados de alta frequência e uma visão apoiada pela IA sobre a demanda do mercado e o comportamento do cliente. Os benefícios específicos do farol incluem:
And it accesses open data from government sources to develop unemployment models, epidemiological projections, consumer-spending predictions by sector or geographic area, as well as predicted shifts in online consumer behavior—along with resulting changes in demand. Specific to this moment in time, Lighthouse also provides AI models and scenarios that predict how changes in the path of the pandemic may affect an insurer’s business practices in specific local areas, regions, and countries around the world.
These new data sources improve Lighthouse algorithms, enabling the platform to provide insurers with deeper insight into future customer behavior. When applied to underwriting, pricing, marketing, claims handling, and operations, Lighthouse can also help insurers significantly increase profit margins.
The Benefits of Predictive Modeling
Lighthouse is purposefully designed to ease the difficulty that insurers face as they transition to using advanced analytics in order to gain insight from these new data sources. It helps them define the long-range benefit of adopting AI techniques, understand their value propositions, and implement responsible-governance principles to guide their use.
Once appropriate, high-value AI solutions are selected and at-scale delivery models are tuned, the benefits of Lighthouse begin to emerge. With the Lighthouse platform in place, insurers can advance to forward-looking risk assessment using high-frequency data and AI-supported insight into market demand and customer behavior. Specific Lighthouse benefits include:
- Support for frontline employees (such as agents, salaried sales forces, and distribution partners) to identify what to offer any given client, at the right time and with the right format and channel
- Assessment of customer lifetime value by combining many dimensions including upselling and cross-selling potential, churn risk, default risk, and claims risk
- Técnicas de subscrição e precificação atualizadas, adicionando novos recursos de risco e comportamento aos modelos de seleção de riscos
- Optimized payouts by reducing leakage and fraud
- Increased efficiency, effectiveness, and customer satisfaction with the automation of many manual, repetitive, and paper-based steps of first notification of loss and contract administration activities
Uma oportunidade inesperada
A pandemia amplificou a necessidade do setor de seguros como um todo para se tornar muito mais inteligente sobre como ele entende seus clientes. Também apresenta uma rara oportunidade para as seguradoras individuais não apenas sobreviverem à crise, mas também florescem após. O fato é que muitas companhias de seguros ainda não se tornaram verdadeiramente orientadas por dados. Ao integrar a IA e novos dados internos e externos em suas práticas comerciais, essas seguradoras-são baseadas em agentes, focadas em corretores ou com forças de vendas assalariadas-podem encontrar novas maneiras de ter sucesso, mesmo durante períodos de revolta. O Lighthouse pode ajudar as seguradoras a obter informações sobre as verdadeiras dimensões da volatilidade do mercado atual e a aprender a prever o comportamento do cliente - mesmo que esse comportamento se torne mais difícil de antecipar. Ele pode ajudar os clientes a enquadrar seus problemas atuais e definir uma estratégia de ecossistema e colaboração em potencial de dados que lhes permitam construir e implantar soluções de IA fortes. Em vez de operar no escuro, as seguradoras podem depender do Lighthouse para fornecer visualizações de dados e ferramentas de gerenciamento de ação que incorporam o tipo de conhecimento preditivo que os líderes empresariais bem -sucedidos dependerão cada vez mais no futuro. Perri, bem como a liderança do farol. Charles-Antoine Wallaert
Data and AI can be a tremendous help in navigating a volatile market, but Lighthouse delivers much more than that: it solves problems at the heart of complexity and delivers bottom-line impact. Lighthouse can help insurers gain insight into the true dimensions of the current market volatility and learn to predict customer behavior—even as that behavior becomes harder to anticipate. It can help clients frame their current problems and define an ecosystem strategy and potential data collaboration that allow them to build and deploy strong AI solutions. Rather than operating in the dark, insurers can rely on Lighthouse to provide data visualizations and action management tools that incorporate the kind of predictive knowledge successful business leaders will increasingly rely on in the future.
The authors sincerely acknowledge the contributions of Beatriz Martinez and the Lighthouse team, particularly Aaron Arnoldson, Pradeep Nema, Rajesh Yanamandra, and Leah Perri, as well as the Lighthouse leadership.
