Os dados são universalmente um ativo e um problema para todas as organizações de seguros de P&C – seja operadora, corretora, MGA ou insurtech. Ter muitos dados é bom, mas usar seus próprios dados para tomar melhores decisões de negócios em sua organização com velocidade, consistência e precisão é o melhor.

As principais seguradoras descobriram como fazer isso, essencialmente dominando a arte de aproveitar totalmente os insights de seus próprios dados, porque eles são organizados e podem ser facilmente acessados ??e compartilhados em toda a empresa — tudo a partir de um único repositório de dados. Sem redundâncias, sem discrepâncias e sem vasculhar o pote de doces para encontrar os M&M’s azuis.

Para muitos de nós, os dados têm aquele efeito de dar água na boca – você fica animado para devorar os dados e energizado por todo o potencial que eles possuem.

Mas então, a realidade bate: não é tão simples. Os dados devem ser acessíveis de qualquer lugar, para qualquer usuário, e sempre resultar na mesma visualização. Mas muitas vezes esse não é o caso. Por exemplo, uma pergunta tão simples como “qual é a minha sinistralidade?” pode resultar em três respostas diferentes, dependendo de quais dados estão sendo usados ??e como estão sendo filtrados.

Onde está sua organização no espectro de proficiência de dados?

Todo mundo está fazendo dados. Mas onde está sua organização no espectro de dados? Você é capaz de capturar dados e eles estão apenas parados? Você é capaz de ir de armazená-lo para usá-lo? Ou o melhor de tudo, você tem uma estratégia de dados abrangente que permite acessar praticamente qualquer dado de qualquer lugar, compartilhá-lo em sua organização e alimentá-lo em análises para tomada de decisões em tempo real?

Há uma série de razões pelas quais as seguradoras desejam dominar seus próprios dados – desde tomar decisões rápidas e precisas de subscrição e preços até gerenciar proativamente acumulações de risco, bem como usar insights para expandir para novos mercados, inovar e atender às crescentes expectativas dos clientes.

Outro fator é a perda de profissionais qualificados em funções analíticas importantes que conhecem os meandros de onde encontrar os dados de que precisam – como aquele colega de quem todos dependem. O que acontece quando seu conhecimento institucional desaparece? No final, se você não puder acessar seus dados e usá-los prontamente em toda a sua organização, o crescimento, a lucratividade e a inovação serão prejudicados.

3 critérios para levar sua proficiência em dados para o próximo nível

Gerar valor a partir de dados agora requer uma plataforma de dados moderna e uma estratégia que permita o acesso a praticamente qualquer dado de qualquer lugar. Aqui estão alguns componentes críticos para mover sua organização no espectro de proficiência de dados:

1. Quaisquer dados:

Inovadores líderes em seguros estão tornando seus dados acessíveis em todas as suas organizações. Como tal, todos em sua organização devem ter acesso aos mesmos dados (por exemplo, atuariais e sinistros não devem estar trabalhando em seus próprios silos). Isso vai além de prêmios e dados de perda para incluir subscrição, sinistros, agência e a capacidade de ingerir e acessar fontes de dados de terceiros – incluindo estruturados, não estruturados e qualquer coisa entre eles. Fazer isso bem significa não copiar ou mover dados – todos devem ser capazes de obter insights e trabalhar a partir de um recurso de dados compartilhado que atua como uma única fonte de verdade.

Você já ouviu a frase “democratização de dados”, que geralmente se refere a tornar os dados facilmente acionáveis ??para qualquer usuário, independentemente de seu conhecimento técnico. Mas que tal democratizar sua plataforma de dados? Os usuários devem ter a capacidade de consumir quaisquer dados de qualquer fonte sem limitações, e esses dados devem ficar facilmente ao lado dos dados existentes de maneira organizada, segura e centralizada. Uma plataforma de dados moderna democratiza mais do que sua experiência de dados, ela democratiza o consumo de dados independentemente de sua fonte ou formato.

2. Em qualquer lugar:

Dados não são apenas para relatórios, atuários ou cientistas de dados. Os insights orientados por dados devem ser derivados e aproveitados em todos os cantos da sua organização e em todas as funções. Uma limitação comum que as operadoras enfrentam, no entanto, é a localização física e a segurança de seus dados. Muitas vezes, as equipes não estão sentadas na mesma sala, estão distribuídas nacional e globalmente.

Isso requer acesso a dados de laptops, tablets e telefones enquanto estiver no escritório, trabalhando em casa ou viajando. Atrasos ou limitações podem retardar a inovação, forçar as pessoas a tomar decisões sem todas as informações e interromper tudo quando sua “pessoa de dados” estiver fora do escritório.

3. A qualquer hora:

O acesso a  qualquer dado de  qualquer lugar para  qualquer usuário são pré-requisitos de uma plataforma de dados moderna. Mas e a  qualquer hora ? O acesso aos dados certos no momento certo acelera a tomada de decisões precisas. À medida que mais dados são criados em tempo real, a busca por incorporar as informações mais recentes está gerando vantagem competitiva. Os funcionários estão tomando decisões críticas e urgentes 24 horas por dia, seja para cotar novos negócios ou atender clientes em campo. Obter a informação certa para eles no momento exato é importante.

Hoje, há um foco no volume de dados e na aquisição de cada vez mais dados, como várias formas de dados externos ou de terceiros. E enquanto mais é sempre bom, também tem pouco valor se você não puder usá-lo efetivamente. Uma plataforma e estratégia de dados fortes são a base de toda uma organização. Isso fará ou quebrará o desempenho de todos os outros aspectos de um negócio, desde a subscrição e atuário até o gerenciamento de carteira e sinistros.

Resolva o problema de dominar seus próprios dados e sua empresa terá a base e a estrutura para crescer, inovar e competir em um nível totalmente novo. E o melhor de tudo, os profissionais de risco podem parar de cavar e começar a usar os dados de maneira acionável.