Em sua essência, o objetivo do setor de seguros é prever riscos com precisão, definir políticas de preços para cobrir esse risco e minimizar fraudes. Dados enriquecidos, como dados geoespaciais, acrescentam contexto crítico às informações existentes sobre segurados, propriedades seguradas e muito mais.
Para companhias de seguros orientadas por dados, os dados sobre propriedades, localizações e suas características físicas proporcionam uma vantagem competitiva.
Agora, as seguradoras podem ir ainda mais longe com soluções como Precisamente hyperlink de dados para Dun & Bradstreetque vincula previamente dados comerciais e de localização para uma visão completa e unificada do risco. Com dados unificados que combinam insights de ocupação, propriedade e risco climático com insights de pagamento, propriedade e solidez financeira, você pode melhorar a precisão da subscrição, acelerar decisões e revelar exposições ocultas em sua carteira de negócios.
Para seguradoras orientadas por dados, os dados enriquecidos proporcionam maior precisão, velocidade e confiança em todo o ciclo de vida da apólice. Aqui estão cinco maneiras poderosas pelas quais os dados enriquecidos podem melhorar a lucratividade e o desempenho no setor de seguros.
1. Melhorar as decisões de subscrição e preços
Durante anos, as seguradoras trataram a localização como um ponto de dados de baixa granularidade – contando com informações como cidade, município ou CEP para avaliar o risco. Mas quando todas as companhias de seguros do mercado utilizam a mesma abordagem, esta torna-se mais uma base “suficientemente boa” do que uma vantagem competitiva.
Hoje, as seguradoras têm acesso a um contexto de localização muito mais detalhado para tomar decisões mais inteligentes e informadas. decisões de subscrição.
Tomemos, por exemplo, dois segurados que moram na mesma rua: a Western Avenue de Chicago, que tem cerca de 39 quilômetros de extensão.
- Uma casa fica perto de um cruzamento perigoso em uma área muito congestionada. Tem um alto índice de criminalidade e fica perto de uma série de prédios abandonados.
- A outra casa fica em uma área de velocidade reduzida, próxima a uma escola e comércio de alto padrão, com menor índice de criminalidade.
Essas duas políticas deveriam ter o mesmo preço? Para identificar facilmente essas diferenças e precificar adequadamente, dados enriquecidos com contexto de localização são fundamentais. E com Hyperlink de dados para Dun & Bradstreetvocê pode ir ainda mais longe – acessando dados comerciais e de localização pré-vinculados que eliminam a necessidade de conectar manualmente conjuntos de dados diferentes. Isso significa decisões de subscrição mais rápidas e precisas, além de visibilidade de empresas e co-inquilinos que podem influenciar a exposição da propriedade.
Leia o relatório Forbes Insights
Identificando o problema: por que dados de localização hiperprecisos não podem ser ignorados em seguros
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2. Telemática e Web das Coisas (IoT)
As frotas comerciais são equipadas com dispositivos telemáticos que rastreiam a localização, medem o desempenho do motorista e avaliam a saúde operacional do veículo. Estas mesmas tecnologias também estão a chegar ao mercado de consumo – especialmente porque os smartphones facilitam a recolha e partilha de informações sobre a localização e os hábitos de condução de um segurado.
Algumas seguradoras agora oferecem programas de preços baseados no uso que rastreiam quilometragem, localização e comportamento do motorista por meio de aplicativos móveis. Embora a privacidade proceed a ser uma preocupação para alguns, muitos segurados acolhem com satisfação a oportunidade de poupar dinheiro em troca da partilha dos seus dados.
Na área da saúde, sensores vestíveis e dispositivos de diagnóstico domésticos podem fornecer informações sobre atividade física, sinais vitais e alertas para possíveis situações de emergência.
Tal como na telemática, muitas pessoas optarão por não partilhar essas informações – mas as seguradoras que conseguem incentivar de forma segura esta partilha de dados abrem a porta a relações mutuamente benéficas. Os segurados que compartilham essas informações podem receber descontos ou outros benefícios em troca de dados valiosos em tempo actual.
3. Mitigação de riscos
Os principais eventos climáticos são responsáveis por bilhões de dólares em sinistros todos os anos. Ao analisar padrões climáticos históricos e os danos que causam, as seguradoras podem prever o impacto provável de eventos futuros, como tornados, inundaçõese tempestades de granizo com alto grau de precisão.
Quando as seguradoras compreendem onde é mais provável que ocorram danos, podem avisar os clientes com antecedência para ajudar a prevenir perdas antes que estas ocorram – incentivando-os a transportar os carros para as garagens antes de uma tempestade de granizo, por exemplo. Eles também podem pré-posicionar avaliadores de sinistros nas áreas que requerem mais atenção e avaliação no terreno.
Quando combinado com Hyperlink de dados para Dun e Bradstreetas seguradoras obtêm uma visão ainda mais clara da exposição – vinculando dados meteorológicos com insights de propriedade e negócios para entender não apenas onde podem ocorrer danos, mas qual os segurados e as empresas próximas estão em maior risco.
4. Detecção de fraude
Com informações detalhadas sobre cenários de risco e impactos baseados em localização, as seguradoras podem identificar sinistros fraudulentos com mais rapidez e precisão. Por exemplo, se os modelos preditivos nos dizem que uma determinada área sofreu pouco ou nenhum dano, então as reivindicações catastróficas dessa área podem ser sinalizadas para uma análise mais detalhada.
Acesso a dados integrados de negócios, propriedades e riscos por meio de soluções como Hyperlink de dados para Dun e Bradstreet ajuda as seguradoras a validar sinistros com mais eficiência e identificar inconsistências que possam sinalizar fraude.
5. Melhore os gastos com advertising
Os bancos de dados de clientes há muito tempo são infestados de inconsistências, imprecisões e registros duplicados. Nos cenários mais simples, isso significa dinheiro desperdiçado em correspondências duplicadas e outros esforços de divulgação do cliente. Mas o impacto vai além disso.
O enriquecimento de dados acrescenta um contexto valioso – ajudando as seguradoras a compreender os relacionamentos em toda a sua base de clientes. Por exemplo, um segurado pessoal de automóveis também pode possuir uma pequena empresa e precisar de cobertura comercial. Os bancos de dados tradicionais raramente fazem essa conexão, mas os dados enriquecidos e vinculados podem.
Hyperlink de dados para Dun & Bradstreet aumenta essa visibilidade conectando dados de ocupação comercial, propriedade e localização em uma única visualização. Isso significa que as seguradoras podem descobrir relacionamentos entre os segurados, identificar potenciais oportunidades de vendas cruzadas e envolver os clientes com ofertas mais relevantes no momento certo.
O enriquecimento de dados também traz contexto para informações do cliente na forma de eventos importantes da vida, como formaturas, mudanças de emprego, compras de casa, novos filhos na família e muito mais. Cada um desses eventos implica algumas mudanças importantes nas necessidades de seguros e outros serviços financeiros de uma pessoa.
O poder dos dados pré-vinculados
Embora serviços ou produtos diferenciados possam ajudá-lo a conquistar clientes, é a capacidade da seguradora de avaliar com precisão o risco e precificar seus prêmios que impulsiona a lucratividade no longo prazo. Dados enriquecidos – e agora, dados comerciais e de localização pré-vinculados de Hyperlink de dados para Dun & Bradstreet – torna isso possível.
Ao fortalecer a subscrição, melhorar a gestão da exposição e melhorar a velocidade de decisão, Hyperlink de dados ajuda você a construir uma base de confiança em seus dados e modelos de preços.
Se você é um profissional de seguros que busca aumentar a competitividade, não deixe de conferir nosso conjuntos de dados de seguros. E leia este relatório da Forbes Insights: Por que dados de localização hiperprecisos não podem ser negligenciados em seguros.
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