Dados sintéticos: um ativo estratégico no âmbito dos seguros

A legislação é, logicamente, muito estrita neste campo, e não é possível empregar dados reais de clientes para outro objeto que não seja o contratado. E é aqui onde entram os dados sintéticos, mas… Em que consistem exatamente? Os dados sintéticos são informações geradas artificialmente mediante algoritmos e técnicas computacionais avançadas, desenhados com o objetivo de emular dados reais. Diferentemente dos dados obtidos através de observações ou medições diretas, os dados sintéticos são criados utilizando modelos que imitam as características estatísticas de conjuntos de dados autênticos. Estes dados oferecem uma vantagem significativa em relação aos reais: são ilimitados, portanto, as possibilidades de fazer emulações são muito mais elevadas.

O “motor” por trás dos dados sintéticos é fundamentado em algoritmos de inteligência artificial (IA), especificamente em sistemas que empregam a aprendizagem automática (machine learning) e redes neuronais. Esses algoritmos estudam os padrões de comportamento empregando dados reais e, posteriormente, geram novos dados que mantêm as propriedades estatísticas do conjunto original, mas sem replicar informação específica. Esta é a principal vantagem de empregar dados sintéticos: preserva a privacidade e o anonimato, já que não contêm informação pessoal real.

A exploração de dados reais para simulações é limitada a muitas restrições, começando pelas normativas sobre privacidade, como é o caso do GDPR no âmbito europeu. Neste sentido, os dados sintéticos se consolidam como uma excelente solução que oferece quatro vantagens estratégicas fundamentais para empresas e organizações que os gerenciem:

1. Proteção da privacidade e cumprimento normativo

Os dados sintéticos, por não estarem vinculados de forma alguma a indivíduos específicos, garantem que se respeitem a privacidade e o cumprimento estrito das normas vigentes. Este aspecto resulta de especial relevância em setores como o sanitário, o financeiro ou o dos seguros, onde a proteção da informação adquire uma relevância especial.

2. Melhoria da qualidade nas simulações para o desenvolvimento de novos produtos

O processo de criação de produtos, especialmente em âmbitos como o setor dos seguros, requer a simulação de um amplo leque de cenários potenciais. Os dados sintéticos, graças à sua capacidade para serem gerados em volume e estarem especificamente modelados para abranger situações extremas ou pouco frequentes, oferecem uma base de teste consideravelmente mais extensa. Esta ausência de limitações existentes com os dados reais permite alcançar altas cotas de precisão no desenvolvimento de novos produtos, já que foram submetidos a testes em um espectro mais amplo de condições em comparação com o que os dados reais poderiam proporcionar.

3. Maior capacidade de inovação

O emprego de dados sintéticos libera as empresas de ter que dedicar enormes recursos na coleta de dados autênticos, um processo que, com frequência, se estende no tempo e implica custos elevados. Proporcionando um acesso imediato à informação adequada e confeccionada para sua posterior análise, os dados sintéticos proporcionam uma considerável aceleração nos procedimentos de pesquisa e desenvolvimento. Esta dinâmica permite às empresas explorar e testar com novos modelos e algoritmos a uma velocidade sem precedentes, o que lhes proporciona alcançar posições de liderança em seus respectivos mercados.

4. Acesso a dados que, de outra forma, seriam impossíveis de obter

Em determinados setores de mercado, realizar simulações sobre novos desenvolvimentos é extremamente complicado quando se trabalha com dados reais. Os processos de pesquisa batem contra o muro das restrições éticas e da privacidade. Neste sentido, os dados sintéticos são uma alternativa de grande valor, já que permitem a simulação de cenários concretos ou a análise de tendências sem incorrer em compromissos éticos ou de confidencialidade. O trabalho com dados fictícios permite eliminar todas as limitações no desenvolvimento, o que proporciona o alcance de horizontes inéditos no desenvolvimento de novos produtos diante da natureza limitada dos dados reais.

Otimização no desenvolvimento e ajuste de modelos preditivos

Os modelos preditivos são vitais no âmbito dos seguros, desempenhando um papel crucial na determinação de prêmios e na avaliação de riscos. Os dados sintéticos proporcionam capacidade de elaborar e ajustar esses modelos de maneira segura e eficaz, salvaguardando a privacidade dos clientes. Esta metodologia permite criar modelos mais precisos e úteis, tanto para a identificação eficiente de fraudes como para uma avaliação de riscos mais acertada.

Simulação detalhada de cenários de risco

Embora os acontecimentos catastróficos ou de alto risco sejam pouco frequentes, seu impacto no setor dos seguros pode ser determinante. O emprego de dados sintéticos permite a simulação com grande precisão desses cenários, permitindo às seguradoras antecipar-se a essas situações e contar com planos de contingência, reduzindo sua exposição ao risco.

Cumprimento normativo e execução de testes de estresse

Como mencionamos anteriormente, as normas são muito rigorosas no setor de seguros. Neste sentido, os dados sintéticos são uma solução idônea para organizações que lidam com informação privada de seus clientes e são perfeitos para realizar testes de estresse (simulação para avaliar a capacidade da organização de enfrentar situações extremas, sem expor dados confidenciais). Esta estratégia garante que as companhias satisfaçam as regulamentações vigentes enquanto protegem a confidencialidade das informações de seus clientes.

Os dados sintéticos se consolidam como elementos fundamentais na transformação do setor dos seguros, proporcionando a precisão na avaliação de riscos, melhorando a personalização da oferta de seguros e garantindo um cumprimento estrito das normativas de privacidade. Este tipo de informação replica com grande fidelidade conjuntos de dados reais, permitindo às seguradoras realizar análises de estresse precisas, desenvolver modelos preditivos mais exatos e abrir novas vias no desenvolvimento de produtos. No futuro, a curto prazo, espera-se uma expansão significativa do impacto dos dados sintéticos na indústria seguradora, cujo uso será diversificado.

ARTIGOS RELACIONADOS: