O impacto do Open Finance na precificação de seguros de vida individual

• Autor(a) principal: Larangeira, Jonathan Soares
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital)
• Texto Completo: https://hdl.handle.net/10438/32844
• topic: Open Finance; Insurance; Pricing; Adverse selection; Seguros; Machine learning; Precificação; Seleção adversa; Economia; Seguros - Finanças; Aprendizado do computador; Seleção adversa (Seguros); Seguros - Política de preços

Open Finance é a aposta do Banco Central (BC) para um sistema financeiro mais moderno, eficiente e competitivo. Nesta estrutura, os produtos, serviços, informações e funcionalidades ficam disponíveis para consumo de qualquer outra empresa que faça parte do ecossistema, ou seja, os dados de pagamentos, crédito, seguros e investimentos de milhões de clientes não serão mais exclusivos de uma única instituição. O sistema financeiro consegue mapear hábitos de consumo a partir de transações financeiras. Os registros pessoais estão cada vez mais disponíveis e facilmente compartilhados por meio de novas tecnologias de conectividade (por exemplo, APIs), que permitem que consumidores e empresas compartilhem cada vez mais informações. A partir desta nova demanda surgem novos modelos de negócio e um novo mercado, cujo foco é gerar receita a partir de fluxos de dados pessoais e insights a partir deles. Este novo contexto transformará o setor de seguros. O processo de precificação é realizado, em grande parte, por informações históricas e cadastrais. Com o Open Finance, se reduz exposições a riscos desconhecidos, aumentando a segurança sistêmica e a competitividade, tornando o preço do seguro mais personalizado para o perfil de cada cliente, reduzindo assim a anti-seleção (ou seleção adversa). Em contrapartida, no mercado aberto, as seguradoras terão acesso a um enorme conjunto de dados, e novas técnicas deverão ser utilizadas neste processo. É a partir desta necessidade que surge a Machine Learning (ML) como uma alternativa para a precificação dos seguros. Conjugando os dados coletados com outras fontes externas (como redes sociais, sites, fontes de terceiros, telemetria, dispositivos IoT etc.) será possível aperfeiçoar o gerenciamento de riscos e reduzir despesas administrativas. A jornada do cliente também será diferente. A subscrição dos riscos será mais rápida. A regulação de sinistros terá um menor número de fraudes e menor tempo para o pagamento de indenizações. O volume de vendas será maior a partir de uma estratégia comercial mais bem direcionada, a partir do monitoramento em tempo real de fases da vida (como casamento, compra de uma casa ou um carro, nascimento de um filho etc.), sendo possível entregar experiências no momento certo para cada pessoa. Todas essas mudanças têm impacto direto no preço do produto, pois o total de carregamentos para o custeio da operação do seguro será menor. Portanto, o mundo está mudando de forma exponencial. E a transformação do mercado de seguros será inevitável.