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Machine Learning, suas aplicações e como o mercado de seguros pode se beneficiar

Machine Learning, suas aplicações e como o mercado de seguros pode se beneficiar

24/05/2021 Conteúdos Corretora de Seguros 0

A presença das tecnologias de Inteligência Artificial em nossas vidas já não é novidade. É muito provável que você já tenha iniciado um diálogo com o seu próprio smartphone usando as expressões “Ok, Google” ou “E aí, Siri”. Ou talvez você já tenha sido surpreendido com a propaganda daquele produto que você estava planejando comprar. Essas são algumas amostras de presença da Inteligência Artificial em nossa vida cotidiana. No entanto, o que muitos não sabem e nem precisam saber, é que a Inteligência Artificial é composta por diversas facetas. Dentre essas facetas, destacamos neste artigo a Machine Learning ou, em português, Aprendizado de Máquina. Trata-se da capacidade de um sistema computacional aprender e tomar decisões com base nesse aprendizado.

Não entraremos em detalhes técnicos sobre o funcionamento do Aprendizado de Máquina. O que queremos apresentar aqui é sua capacidade e como aplicá-lo no mercado de seguros. A melhor forma de fazê-lo é apresentar um exemplo. Imagine que uma corretora de seguros mantém uma planilha ou sistema com os dados dos clientes que adquiriram uma apólice de seguro nos últimos três anos. Além das informações básicas da pessoa, essa corretora guarda mais algumas informações estratégicas, tais como: idade, estado civil, bairro de residência, quantidade de filhos e doenças crônicas. Para ilustrar esse exemplo, observe a tabela a seguir.

NomeIdadeEstado CivilBairroFilhosDoença crônicaSeguro de vida
Epaminondas46CasadoVila Nova2DiabetesSim
Carlos24SolteiroVelha0NenhumaNão
Marina21SolteiraGarcia0EnfisemaSim
Amarildo54DivorciadoVelha3AVCSim
Júlia61CasadaProgresso1AsmaSim
Cláudia26DivorciadaFortaleza1NenhumaNão
Jorge62CasadoCentro4DiabetesNão
Ana19CasadaCentro0HipertensãoSim
Paula32DivorciadaGarcia1CâncerSim
Eliseu41CasadoVelha0CâncerSim

Essa tabela é apenas uma pequena amostra da base de dados de uma corretora. Além de apresentar algumas informações, ela também traz uma coluna que indica se o cliente possui ou não seguro de vida. Sobre esses dados, a nossa corretora fictícia poderia aplicar técnicas de Aprendizado de Máquina e determinar quais clientes estariam mais propensos a adquirir um seguro de vida. Apenas para ilustrar, vamos fazer esse exercício de forma manual: você consegue observar algum padrão dentre os clientes que possuem seguro de vida? Exatamente, todos eles possuem uma doença crônica. Então, poderíamos concluir que todos os doentes crônicos estão propensos a adquirir um seguro de vida? Não necessariamente, mas existe uma tendência clara para que isso aconteça baseado nos dados analisados.

A essa altura, talvez você esteja se perguntando: se eu posso fazer essa análise manualmente, porque haveria a necessidade de usar Inteligência Artificial? Existem várias respostas para essa pergunta. Portanto, vamos começar pelo início.

Primeiro, os dados apresentados nesse exemplo são fictícios e foram criados pelo autor deste artigo com o objetivo de ilustrar o funcionamento do Aprendizado de Máquina. Segundo, a quantidade de dados usada neste exemplo é muito pequena para determinar qualquer resultado satisfatório. No mundo real, o aprendizado de máquina trabalha sobre centenas de milhares de dados e cada dado pode possuir, em alguns casos, centenas de colunas, também conhecidas como características do dado. Terceiro, existem diferentes técnicas e algoritmos de Aprendizado de Máquina, sendo que cada um apresenta desempenho e resultados distintos dependendo do conjunto de dados. Somente um cientista de dados seria capaz de determinar qual o melhor algoritmo para se aplicar em uma determinada base de dados.

Esse é um exemplo de aplicação, mas existem diversos mais. Por exemplo, toda corretora de seguros recebe dezenas ou até centenas de e-mails diariamente com informações sobre a atualização de uma proposta ou apólice de seguro.

Imagine que alguém chamado Maurício trabalha numa corretora e tem como principal tarefa recepcionar todos os e-mails e encaminhar para a pessoa responsável. Por exemplo, sempre que Maurício recebe um e-mail com notificação de sinistro, ele encaminha esse e-mail para a Flávia, responsável pelo setor de sinistros. O trabalho do Maurício não é fácil, ele precisa abrir e-mail por e-mail, verificar se o conteúdo é uma notificação de sinistro e então encaminhar para a Flávia.

Nesse cenário, o Aprendizado de Máquina seria de grande ajuda. O Maurício poderia usar a técnica de aprendizado supervisionado. De forma simples, o Maurício deve informar para um sistema quais e-mails são de sinistro e quais não são de sinistro. Com o tempo, a máquina começa a compreender o padrão dos e-mails e, com o passar do tempo, poderá determinar com alta taxa de assertividade quais e-mails são de sinistro e quais não são e, portanto, encaminhá-los automaticamente para a Flávia.

Agora quero que você faça um exercício mental: onde mais o Aprendizado de Máquina poderia ser aplicado em sua corretora ou seguradora? Pensou?! Compartilhe conosco os seus problemas e teremos prazer em resolvê-los com Inteligência Artificial.

 

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