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© 2009 Fair Isaac Corporation. 1

Panorama das Seguradoras Brasileiras 2011 Soluções com uso de analíticos para seguradoras

1 º de Fevereiro, 2011

Subscrição, Fixação de Preços e Gerenciamento de Produtos

© 2009 Fair Isaac Corporation. Confidential.2 » © 2010 Fair Isaac Corporation. Confidential.» 2

Agenda» Gerenciamento de Produtos

» Desafios e Visão

» Fixação de Preços e Decisões de Subscrição

» Regras

» Analíticos Preditivos

» Otimização


»Agenda

» Insurance scores: CBIS and property risk scores

» Custom models: GAM versus GLM

» Premium leakage and pre-claims fraudulent detection at underwriting detection activity at underwriting

» © 2010 Fair Isaac Corporation. Confidential.» 3

Gerenciamento de Produto

© 2009 Fair Isaac Corporation. Confidential.4

Três Desafios Chave para as SeguradorasPerguntas da Vida Real

Gerenciar a carteira de risco

» Como devemos gerenciar nossos sistema de distribuição de forma a alcançar nossos objetivos estratégicos?

» Como devemos subscrever e estabelecer os preços nas diversas localidades de forma a garantir uma distribuição de políticas estratégicas e de risco controlado?

» Como devemos identificar as ofertas adequadas para fazer com que os clientes alcancem crescimento e, ao mesmo tempo, atendam seus objetivos de risco?

Elevar a rentabilidade dos clientes

» De que forma podemos identificar como clientes individuais respondem às novas taxas em combinação com preços competitivos?

» Como podemos oferecer a clientes individuais o pacote certo de políticas, produtos e serviços de forma a aumentar a retenção e o valor durante o ciclo de vida?

Responder à concorrência

» Como podemos resistir a seguir os concorrentes e focar-nos em clientes rentáveis que são assediados?

» Como podemos comunicar à organização as ações necessárias para estabelecer um preço mais baixo e competitivo?


Visão da Infra-estrutura do Gerenciamento de Produto

» Ambiente coeso para configuração, modificação e gerenciamento de produtos

» Definições de produtos centralizados» Configurável» Terminologia de negócios» Componentes para reutilização de regras» Estrutura centralizada de política de dados

» Serviços configuráveis» Subscrição» Rating» Recomendações de política de usuários

» Impacto da modelagem de negócios» Simulações “E se…”

» Desdobramento de produto centralizado


Encaminhamento dos Desafios do Gerenciamento de Produto: Regras e Analíticos

Product 1

Customer Solution

ContractsCustomer Care(incl. Reporting)

Equipment(Hardware, Software, Devices)

Professional Services

Product 2 Product 3

Help DeskPerformance

ReportingAvailability

SLAMTTR SLA

Jitter SLA

Change Management

CablingRouterInstallation

Solution

Products

Component Types / General

Groups

Components Audit

Operations (OA&M)

Fault Management

Network Planning

Custom Components

Product 4 Product 5

Modularidade

InitiateResponseProcess

DesignCustomerSolution

Product &Technology

Review

Assess IS/IT,Operations &Technology

Impacts

SolutionApproval

Respond toCustomer

Start

End

Modify Design

Resposta otimizada ao cliente

Governança

Desconstrução de produtos e

benefícios numa combinação de componentes

(para maximizar a reutilização)

Repositório de regras centralizado para armazenagem e

gerenciamento de todas as informações

necessárias aos participantes do

processo e analíticos (gerentes de produto,

designers, subscritores, etc.)

Uma definição corrente do

desenho do produto e dos processos vinculados que rodam múltiplas áreas funcionais

Gerenciamento de Produto

AplicaçõesO serviço contata

sistemas back-end

Rule Repository

Reutilização Analíticos Colaboração

Hierarquia produto/componente

» Gerenciamento do ciclo de vida do processo & produto

Repositório de Regras de Produto e Gerente de Fluxo de Regras


Ambiente de Gerenciamento de ProdutoRegras, Analíticos e Otimização

Cenário típico

External / Internal Information

Underwriter Workstation

RenewalTrigger

BindPolicy

Blaze Rules DecisioningNo U/WReview

ProcessPolicy

Underwriting ReviewNeeded

Underwriting Mgmt Workbench (powered byBlaze Rules Maintenance Application and EDM Suite)

User 1Underwriting Management

“What If” EnvironmentRules Repository

Update Production RulesEnvironment Based

On Sign-offs

Production RulesRepository

Endorsements

Quote / NB

Policy AdminData

Capture OrderInfo

“What If” RulesTest Data

Policy Admin

User 2

User 3

DataWarehouse

AnalyticalDatamarts

Policy Data

Claims Data

Customer Data

Billing Data

Policy Data

DECISION OPTIMIZER

Risk / Portfolio ManagementWorkstation (powered by Fair Isaac EDM suite)

Analytical Scorecards /Decision Trees

Operational Processing

Environment

Analytics / DecisioningEnvironment

1 2 3 4

Perf

orm

ance

R

ela

tivit

y

.4

.6

.8

1.01.2

1.41.61.8

2.02.2

5 6 7 8 9 10

CCCAAA BBB

1 2 3 4

Perf

orm

ance

R

ela

tivit

y

.4

.6

.8

1.01.2

1.41.61.8

2.02.2

5 6 7 8 9 10

CCCAAA BBB


»Agenda

» Insurance scores: CBIS and property risk scores

» Custom models: GAM versus GLM

» Premium leakage and pre-claims fraudulent detection at underwriting detection activity at underwriting


Decisões de Fixação de Preços e Subscrição


Visão de Gerenciamento de ProdutoComo melhorar com o processo de aquisição

MarketingMarketing ElegibilidadeElegibilidade SubscriçãoSubscrição Preço de tabelaPreço de tabela

External / Internal Information

Underwriter Workstation

RenewalTrigger

BindPolicy

Blaze Rules DecisioningNo U/WReview

ProcessPolicy

Underwriting ReviewNeeded

Underwriting Mgmt Workbench (powered byBlaze Rules Maintenance Application and EDM Suite)

User 1Underwriting Management

“What If” EnvironmentRules Repository

Update Production RulesEnvironment Based

On Sign-offs

Production RulesRepository

Endorsements

Quote / NB

Policy AdminData

Capture OrderInfo

“What If” RulesTest Data

Policy Admin

User 2

User 3

DataWarehouse

AnalyticalDatamarts

Policy Data

Claims Data

Customer Data

Billing Data

Policy Data

DECISION OPTIMIZER

Risk / Portfolio ManagementWorkstation (powered by Fair Isaac EDM suite)

Analytical Scorecards /Decision Trees

Operational Processing

Environment

Analytics / DecisioningEnvironment

1 2 3 4

Perf

orm

ance R

ela

tivit

y

.4

.6

.8

1.01.2

1.41.61.8

2.0

2.2

5 6 7 8 9 10

CCCAAA BBB

1 2 3 4

Perf

orm

ance R

ela

tivit

y

.4

.6

.8

1.01.2

1.41.61.8

2.0

2.2

5 6 7 8 9 10

CCCAAA BBB

Ponto de Venda/Processo de Novos Negócios


Visão de Gerenciamento de ProdutoAo longo do Processo de Gerenciamento de Pedidos

FNOL Adjudicação Processo de Pagamento

Co

mp

en

saçõ

es

do

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rab

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ore

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Ve

ícu

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Pro

prie

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Co

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Inla

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Ma

rine

Vid

a &

Sa

úd

e

Repositório de Regras de Produto e Gerente de Fluxo de Regras

Repositório centralizado

para armazenagem e gerenciamento

de todas as regras

necessárias aos participantes do

processo (investigadores

de indenizações, agentes, etc.)

AplicaçõesService calls to

Repositório de RegrasAnálise Preditiva

Detecção de Fraude/

Reservas

Um frequente e repetido volume de pedidos pode ser detectado e

considerado comportamento abusivo, parte

de um sutil esquema de

fraude.

Processo de Gerenciamento de Pedidos


Visão de gerenciamento de produtoEncaminhando a mensagem eficientemente

Perfil &SegmentaçãoPerfil &Segmentação

Segmentos voltados para dados com perfis de atitude únicos

Mapear atitudes de segmentos demográficos

Otimizar as mensagens em função de atuais e futuros prospects

Mensagens & Experiências mais relevantes



Modelos preditivosModelos preditivos

OtimizaçãoOtimização

» X» X

» X» X

» X

» X

» X» X

» X» X

» X» X

» X

» X» X» X» X

» X» X

» X» X» X» X» X» X

» X

» X» X

» X

» X» X

» X

» X» X

» X

» X

» X

» X» X

» X» X» X» X» X» X» X

» X» X

» X

» X» X

» X» X

» X» X

» X» X» X

» X

» X

» X» X » X

» X

» X

» X

» X

» X» X


Resultados de Estudo de Caso

Meta sobre o programa 36.7%

17.1% Meta sobre seguradoras

Programa de registro


Visão de Gerenciamento de ProdutoRecomendações Proativas

Configuração 1

Com venda cruzada

Configuração 2

Com limites

mais altos

Configuração 3

Status preferencial

Avaliação comercialmultidimensional

Avaliação comercialmultidimensional

Modelos preditivos ou “Pontuações”





Blaze AdvisorBlaze Advisor

ALTO

© 2009 Fair Isaac Corporation. Confidential.14 © 1996 Fair, Isaac and Co, Inc.© 1996 Fair, Isaac and Co, Inc.

Variedade de Fontes de Dados

» Poderosas características desenhadas a partir de variedade de dados» Bases de dados compartilhados» Bases de dados individuais de seguradoras» Consumidores» Pequenas empresas» Dados de Bureaux de crédito

» Primeiros créditos baseados em modelos de pontuação de seguros foram desenvolvidos e lançados pela FICO em 1993

» Pontuações CBIS atualmente são utilizadas por ~95% de todas as seguradoras de veículos e residências dos EUA e ~60% do Canadá

» Dados de veículos, dados de indenizações, dados de inspeção de propriedade

» EUA e internacional» Ampla variedade de fontes externas de dados » Dados transacionais » Dados não-estruturados (dados de texto)


Visão de Gerenciamento de Produto Revisão Automatizada e Subscrição Consistente

Avaliação

comercial

multidimensional

Avaliação

comercial

multidimensional



1 2 3 4

405060708090

100110

120130140

05 6 7 8 9 10

Recusa Consulta Aprovação automática





ALTO


Model Builder para Analíticos PreditivosIdentifica os Fatores Mais Preditivos

» Modelagem Avançada preditiva» Constrói e desenvolve modelos preditivos de alta fidelidade utilizando o

consagrado approach da FICO, além de sofisticadas ferramentas

» Desenvolvimento Único» Integra-se diretamente com o sistema de repositório de gerenciamento de

regras de negócio FICO™ Blaze Advisor® para compartilhar fórmulas e componentes de modelos e permitir um rápido desenvolvimento dentro das regras de projetos

Projeto de Regras Blaze AdvisorModel Builder

© 2009 Fair Isaac Corporation. Confidential.17 © 1996 Fair, Isaac and Co, Inc.© 1996 Fair, Isaac and Co, Inc.

Model Builder para Analíticos PreditivosEngenharia de Pontuação

» Impondo restrições na pontuação de forma a alcançar diversos objetivos

» Objetivos» Palatabilidade» Exigências legais» Robustez em momentos de mudanças» Ajustar amostras já conhecidas

» Técnicas de Engenharia» Escolha a função de objetivo “correto”– pode ser mais de um» Restrições individuais de peso » Restrições características» Escalabilidade pelos múltiplos modelos» Inovações FI em andamento


Resultados de Estudo de Caso

Variação de Pontuação

Relação de prejuízo

Ação Troca de Portfolio

Lucro

Melhor 20% 40.5% Grande desconto 37.6% +266,000

Segundo 20%

48.2% Desconto moderado

-8.4% +106,000

Terceiro 20% 53.7% Taxas padrão -8.5% +1,489,000

Quarto 20% 58.2% Moderada sobretaxa

-9.2% +3,493,000

Pior 20% 64.9% Grande sobretaxa

-6.9% +6,237,000

TOTAL 54.2% 0.9% +11,591,000


Visão de Gerenciamento de produtoFixação otimizada de preços para atingir objetivos conflitantes

ALTO

ModelosPreditivos ou “Pontuação”

ModelosPreditivos ou “Pontuação”

Otimização de DecisãoOtimização de Decisão

Aplicação

Distribuição

Informação

Histórico Financeiro

Dados Externos

Prêmio

Relação de prejuízo

Indenização

Prejuízo

Dados adicionais

de políticas

Despesa

Conversão

Comissão

# de políticas

Cobertura Amt

Preço de tabela




Modelos PreditivosModelos Preditivos

OtimizaçãoOtimização


INPUTS DECISÃORESULTADO

(metas, restrições e objetivos)

Além das Predições Analíticos de Decisão

» Explicitar a modelagem das decisões disponíveis

» Ampla gama de resultados, restrições e objetivos considerados

Aplicação

Distribuição

Informação

Histórico financeiro

Dados externos

Prêmio

Relação de

prejuízoIndenização

Prejuízo

Dados adicionais

de apólices

Despesa

Conversão

Comissão

# de Apólices

Cobertura Amt

Preço de Tabela


Decision OptimizerQuatro Passos Fundamentais

OTIMIZAÇÃO DE DECISÃO» Resolve estratégias de gerenciamento

de maximização de lucro» Utiliza permutas em restrições para

avaliar alternativas

REFINO DA DECISÃO» Refina estratégias para interpretação,

robustez e facilidade de implementação

» Gerencia o portfólio de riscos em várias dimensões e em diversos níveis alternativos de detalhamento

MODELAGEM DE DECISÃO» Avalia e monitora dados que podem

impactar a tomada de decisões» Constrói um modelo gráfico para uma

ou mais decisões» Estabelece relações matemáticas

dentro de variáveis chave

DESDOBRAMENTO DE DECISÃO» Incorpora estratégias otimizadas ao

centro de processamento de soluções imediatamente

» Gerencia e mantém as estratégias de decisão para responder eficientemente às demandas do mercado e às mudanças


Analíticos de Decisão Tecnologias de Apoio

Tecnologia Descrição Utilização

Otimização de Modelagem e

Refino

FICO™ Model Builder

» Analíticos para previsão de comportamento individual futuro

» Utiliza analíticos para definir árvores de decisão que otimizam a estratégia escolhida

» Melhoria da avaliação de risco dos clientes

» Foco em oportunidades de Marketing

» Melhoria do uso da informação no gerenciamento da carteira

FICO™ Decision Optimizer

» Técnicas de analíticos para identificar as melhores ações ou tratamentos para evitar restrições desnecessárias

» Simula ofertas de alinhamento de decisão com as estratégias da organização

» Desenho de estratégias que elevam a rentabilidade, as respostas e outras métricas decisivas

» Gerencia a carteira de riscos dentro do nível de da agência ou do mercado local

Implantação

FICO™ Blaze Advisor®

business rules management

system

» Software para definição, testes e execução de regras, processos e estratégias

» Toma decisões instantâneas, consistentes e em tempo real dentro da empresa


Agenda» Abertura:

» Panorama das Seguradoras Brasileiras 2011

» Soluções para Seguros com o uso de Analíticos

» Subscrição, Fixação de Preços e Gerenciamento de Produto

» Sumário em Grupo/EncerramentoQ&A


»Agenda


Aberto o Debate


Tópicos do Debate

» Um dos desafios mais prementes é trazer novos produtos ao mercado

» Estratégias de segmentação de clientes—compartilhar aquilo que funciona e aquilo que não

» A prática de utilização de CBIS, modelos customizado ou ambos—vantagens e desvantagens

» O uso da Tecnologia de Otimização para Seguros

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Obrigado!

1º de Fevereiro, 2011

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