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
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 clienteA 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 tecnologiaPara 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 dadosA 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 processoConceção 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. |