Seguro de carro pode ficar até R$ 900 mais barato para motoristas de menor risco, aponta estudo da Trillia
Estudo separa clientes em cinco faixas de risco e ajuda seguradoras a ajustar o preço ao perfil de cada motorista
Um estudo da Trillia, linha de negócios da B3 dedicada a Dados, Analytics e Inteligência Artificial, mostra que o uso de modelos estatísticos pode abrir espaço para redução de até R$ 900 no preço do seguro de automóvel para motorista de menor risco. O levantamento foi feito por meio da plataforma AutoScore Sinistralidade, utilizada por duas das cinco principais seguradoras de automóveis do país. A solução conta com uma base de dados exclusiva da Trillia e é combinada com informações de seguradoras que têm mais 5 milhões de segurados em todo o país.
O estudo divide a carteira em cinco faixas de risco. Esse tipo de leitura mostra onde o preço do seguro está mais alto ou mais baixo do que deveria, de acordo com o perfil de comportamento real dos motoristas segurados. Nas faixas de menor risco, a sinistralidade ficou 33,8% abaixo da média; nas faixas de maior risco, 36% acima. Em um dos cenários do estudo, a contratação de um seguro por R$ 2.850 poderia ter o valor reduzido para R$1.938 para os grupos de clientes que apresentam um risco que está 33,8% abaixo da média da carteira.
“Hoje, o preço do seguro muitas vezes não reflete o risco real. O AutoScore corrige essa distorção ao dar base de dados para decisões mais justas tanto para a seguradora quanto para o cliente”, afirma Mauricio Teramoto, diretor de Dados na Trillia.
O executivo explica ainda que “quando os dados mostram que um grupo tem sinistralidade 30% abaixo da média e outro 30% acima, fica claro onde o preço está desalinhado. Isso permite corrigir distorções: a seguradora ganha carteira mais saudável e o cliente passa a pagar um valor mais coerente com o seu risco, sem depender de descontos pontuais”.
Na prática, o AutoScore Sinistralidade funciona como um ajuste sobre a forma como o preço do seguro já é calculado hoje. Modelos tradicionais olham principalmente para a probabilidade de ocorrências de determinados grupos de clientes e usam esse dado diretamente na fórmula do prêmio. O novo modelo olha para a sinistralidade total: quanto a seguradora recebe de prêmio e quanto paga em indenizações ao longo do tempo. Com isso, a solução Trillia entra depois do cálculo inicial, como um mecanismo de correção ativa, apontando onde o preço ficou desalinhado em relação ao risco observado.
Ainda de acordo com Teramoto, a ideia é aproximar o cálculo técnico do dia a dia do segurado. “Ao identificar, por exemplo, que um determinado perfil de cliente tem sinistralidade esperada de 55%, enquanto outro, em condições diferentes de renda, região e padrão de vida, chega a 82%, a seguradora deixa de tratar esses dois casos como se fossem iguais. Isso ajuda a direcionar benefícios de preço para quem, estatisticamente, gera menos sinistro e a ajustar o contrato de quem está mais exposto.”, destaca Mauricio Teramoto.
Esse tipo de segmentação permite que as seguradoras deixem de tratar como iguais os perfis que se comportam de forma muito diferente. A mesma abordagem do AutoScore Sinistralidade pode ser aplicada a outros setores, como residencial e empresarial. Em todos os casos, a solução combina dados de mercado, como localização, padrão de vida, bases de roubo e furto e prêmio de mercado, com dados internos das instituições, como renda, veículos, imóveis e patrimônio, para identificar oportunidades de ajuste fino na precificação com aplicabilidade mais facilitada do que o convencional.
