É de conhecimento público que as iniciativas relacionadas ao Open Banking no Brasil já começaram – primeira fase no início de 2021 e segunda prevista para agosto desse ano.
Marcelo Fernandes (*)
Essas ações têm o propósito claro de compartilhar informações de clientes e de processos entre os principais agentes do mercado financeiro, como bancos, financeiras, fintechs e demais empresas do setor, com o objetivo de oferecer a melhor oferta de produtos e serviços para os clientes. No setor de seguros existe uma iniciativa similar chamada Open Insurance, que tem a intenção da mesma forma de alavancar, entre outras coisas, o universo de ofertas de produtos e serviços para os consumidores.
No fim de abril deste ano, a Susep (Superintendência de Seguros Privados) abriu uma consulta pública de cláusulas que regulamentam a implementação do sistema de seguros aberto, o Open Insurance, que prevê o compartilhamento de dados entre as seguradoras, a partir do consentimento dos clientes. Esse processo tem como resultado esperado não apenas um aumento da oferta de produtos e serviços, como também a concorrência entre os atores da indústria (seguradoras, insurtechs, etc), resultando na potencial redução de preços na ponta, para os clientes de seguros, previdência e capitalização. De acordo com a Susep, estão previstos requisitos para que haja uma determinada convergência e interoperabilidade entre os mecanismos do Open Insurance e do Open Banking.
Quais são as fases do Open Insurance?
A implementação do Open Insurance no Brasil está prevista em duas etapas. A primeira delas deve ocorrer na metade de dezembro de 2021 e prevê que grandes empresas do setor começem a abrir os dados gerais que possuem, especificamente sobre tarifas aplicadas, tipos de produto e condições associadas. A segunda fase, em tese, ocorrerá no fim de maio de 2022 e, aí sim, está planejada a troca de dados sobre clientes. Assim, por exemplo, uma seguradora X poderá solicitar informações de um cliente à seguradora Y, de modo a analisar os dados e oferecer condições mais interessantes – logicamente com o consentimento e autorização do cliente, dono dos dados.
Por que o Open Insurance pode ser positivo para os clientes?
Considerando a possibilidade de troca de dados entre seguradoras, abre-se um cenário em que a obtenção de insights sobre os perfis dos clientes passa a ser elemento estratégico para uma maior customização de ofertas de produtos e serviços para distintos perfis de consumidores, a partir do uso de Analytics sobre esses dados.
Essa hiperpersonalização não apenas vai aumentar a concorrência, como também acelerar projetos de transformação digital das seguradoras tendo o cliente no centro de todas as suas ações. Ainda que, a princípio, pareça apenas discurso, esse processo pode atrair muitos consumidores, dada a possibilidade que terão as seguradoras de adaptarem-se a necessidades específicas de cada perfil de cliente.
Não faltam exemplos de novos produtos que podem surgir, a partir do Open Insurance: possibilidade do cliente segurar apenas parte do valor do bem, criando oportunidade para quem não tem todo o dinheiro para a proteção integral; plataformas de dados que possam reunir dados de comportamento de uma pessoa ao volante, de formar a ajudar a reduzir os riscos da operação e potencialmente baixar o preço do seguro; novas modalidades e variações de seguros, oferecendo seguros com validades variáveis (semestre, trimestre, mês, etc), não ficando limitadas à validade anual, hoje vigente.
Hiperpersonalização de ofertas e serviços sob uma ótica multidisciplinar
O grande universo de possibilidades que o Open Insurance oferece está condicionado à capacidade das seguradoras em não apenas ingerir e processar novos e diferentes volumes de dados sobre clientes, como também por sua habilidade em traduzir esse conjunto potencialmente grande de dados em insights e estratégias de decisão. Isso poderá ser viabilizado a partir de métodos quantitativos que possam explorar insights, não apenas sobre dados estruturados, como também sobre dados de imagem, voz e texto. São esses insights que viabilizarão a criação de ofertas customizadas para cada perfil de segurado.
Como em muitas outras aplicações de negócio, a conjunção de três papéis distintos será fundamental para o sucesso dessa iniciativa: o do engenheiro de dados, para organizar as etapas de ingestão, processamento e armazenamento de dados brutos; o do cientista de dados, para usar métodos estatísticos e matemáticos para extrair padrões acionáveis a partir desses dados; e o do engenheiro de machine learning, que viabilizará a implementação de estratégias de decisão em produção, fazendo com que as ofertas adequadas cheguem aos clientes corretos. Mais do que isso, esses profissionais precisam estar integrados com as equipes de negócio que desenham as estratégias e que ajudarão a dar vida e sentido aos insights gerados pelos times analíticos. Essa conjunção ciência e negócios é fundamental para qualquer aplicação envolvendo dados.
No fim das contas, quem ganha é o cliente
Independente da sopa de letrinhas e jargões, inerentes ao mundo da tecnologia, o que mais importa é que os dados dos clientes sejam bem aproveitados para que surjam não apenas novos produtos e serviços mais adequados, como também novos atores que estimulem e fomentem a concorrência. Além disso, é fundamental vermos os clientes cada vez mais tendo suas necessidades atendidas por uma ou mais empresas desse imenso ecossistema que está por se descortinar.
(*) É gerente de Desenvolvimento de Negócios em Telecom, Seguros e Otimização da FICO América Latina
