om a crescente importância dos dados para as seguradoras, a maioria das empresas tem identificado espaço para melhorias na validação e no combate à manipulação dessas informações por agentes externos, afirma o relatório Technology Vision for Insurance 2018, realizado pela Accenture. O material baseia-se na análise de dados coletados junto a conselhos, acadêmicos e especialistas do setor de tecnologia, além de entrevistas com mais de 600 executivos do setor de seguros.
Apesar de 82% dos entrevistados acreditarem que suas empresas precisam inovar em um ritmo crescente para manter a margem competitiva, uma das principais conclusões é que, atualmente, apenas 26% das seguradoras realizam algum tipo de validação das informações, enquanto outros 19% tentam validá-los, mas não têm certeza da qualidade.
“Com o setor à beira da disrupção, as seguradoras estão sentindo a pressão para reinventar seu negócio, e o fluxo de informações dos clientes a partir de novas tecnologias apresenta grandes oportunidades”, diz Michael Costonis, líder global da prática de Insurance na Accenture. “No entanto, as seguradoras devem ser cuidadosas com suas formas de verificação, proteção e uso de dados. Além de abordar a segurança e a ética de uso, elas devem contar com recursos apropriados de classificação dessas informações para garantir a precisão da base que é usada para tomar decisões de negócios importantes.”
Ainda segundo o estudo, a veracidade de informações é uma das cinco tendências que podem gerar a próxima onda disruptiva para seguradoras e a forma como as mudanças tecnológicas irão reescrever as regras do setor ao longo da próxima década. À medida que as seguradoras baseiam cada vez mais suas decisões nesses elementos, elas precisam identificar e prevenir formas de manipulação por parte de alguns de seus públicos de interesse.
Um terço (34%) das seguradoras entrevistadas já foi alvo de práticas como as chamadas “bot frauds”, dados de sensores ou de localização falsos, enquanto outro terço (32%) acredita já ter sofrido um ataque desse tipo, sem poder identificá-lo.
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