Os desafios do setor dos seguros em Portugal no crescente mundo da digitalização

A Keepler Data Tech apresentou um triplo desafio que esta área enfrenta e as cinco fases do processo de gestão de dados que deve incluir as pessoas e a sua responsabilização

Os desafios do setor dos seguros em Portugal no crescente mundo da digitalização

As empresas do setor dos seguros em Portugal podem enfrentar desafios na hora de tirar partido da crescente digitalização da sua atividade.

Após uma avaliação do setor, a Keepler Data Tech destacou um triplo desafio: a hiper personalização dos serviços no cliente na gestão do volume de informação; usar as tecnologias para gerar impacto no negócio e a criação de uma cultura de dados na organização.

Para Iván Avilés, Business Development Manager para o setor dos seguros na empresa, trata-se de “entender a digitalização como a chave para ser competitivo no setor”, sendo que é necessário “identificar primeiro a situação real da organização em termos de dados, de modo a definir um programa de modernização tecnológica e estabelecer um roadmap de ações-chave de alto impacto que permitam a implantação rápida de aplicações”.

O foco no cliente

A ativação/desativação de apólices por conveniência está a tornar-se mais frequente, o que reflete uma tendência revolucionária em que as apólices se estão a tornar mais personalizadas, uma tendência que está a aumentar, segundo revela o relatório recente da Mapfre Economics, sobre o comportamento dos segurados. 

O setor dos seguros enfrenta o desafio de gerir os clientes através de múltiplos canais digitais. Com base neste desafio, a Keepler Data Tech considera que a visão de 360 graus do cliente é o motor para revolucionar a gestão dos clientes, através de dados como os gostos e as preferências, expressas através de multicanais, fazendo com que o utilizador seja um identificador único, ou seja, as preferências do cliente ficam agregadas num único ID que permite uma maior personalização dos sistemas e, consequentemente, uma melhor experiência para o cliente.

“Os agentes podem ter o máximo de informação para oferecer uma solução personalizada em cada interação”, sublinhou Iván Avilés.

A influência da tecnologia

Para a Keepler Data Tech, a inteligência artificial pode ser implementada nos processos que permitem a automatização. Num setor como o dos seguros, onde existe uma elevada carga de informação, de gestão, distribuída de diversas formas e por diferentes canais, a tecnologia pode ser uma aliada para tornar os processos nas empresas mais rápidos, mais flexíveis e eficientes, ajudando a reduzir a carga de trabalho, assim como o tempo necessário para o fazer. A inteligência artificial pode contribuir para a extração automática de informação dos dados de forma a trabalhar depois sobre os mesmos e de forma automática.

A última edição de 2022 da Insurance Outlook pela Deloitte disponibilizou algumas pistas sobre como é necessário adotar tecnologias emergentes e melhorar a gestão de diferentes fontes de dados.

Tarefas mais rotineiras como a revisão automática de documentos, o serviço ao cliente, a avaliação automática de danos em viaturas ou habitações com recurso a vision computing podem beneficiar deste tipo de automatização.

A democratização e a cultura de dados

A boa gestão ou não dos dados da organização pode significar o sucesso ou fracasso da estratégia data-driven da organização. De acordo com a visão de Keepler, as pessoas precisam de estar envolvidas nos processos de transformação e em qualquer estratégia de Data Management, ou seja, responsabilizar as pessoas pelos dados e, em alguns casos, capacitar os talentos internos para consolidar a cultura de dados.

Moisés Dueñas defende que “a cultura de dados aplica-se a toda a organização e, portanto, os dados devem ser acessíveis a todos os utilizadores que possam beneficiar do seu consumo”.

Gestão de dados numa organização: As cinco fases do processo

Conceção de um gabinete de dados: Permite orientar o modelo operacional na organização;

Estratégia de dados: Uma forma de identificar o que está a correr mal e estabelecer um plano para agir;

Governação de dados: Define um modelo de responsabilidades e políticas sobre os dados, com uma abordagem que permita escalar ao longo do tempo;

Qualidade dos dados: Ajuda os utilizadores a compreender “os seus dados”;

Data literacy: Ter um índice de dados que permite aos colaboradores da organização tomar decisões de acordo com esses dados.

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