Lá em abril eu comecei uma série: As Soluções Clássicas. Até agora existem dois posts lá:

Algumas das soluções tradicionais de BI elencadas então foram:

  • CRM;
  • Crédito;
  • Seguros;
  • Supply Chain;
  • Fraude;
  • Risco.

Destas, além da introdução ao assunto, eu queria mostrar três: CRM, CS e Seguros. No meio do caminho a vida foi acontecendo e o assunto foi ficando de lado, mas hoje vou fechar a “primeira temporada” e mostrar a solução de BI para Seguradoras (e outros negócios.)

O Problema

Você conhece aquela piada de estatística sobre o consumo médio de frango assado?


Dizem que cada brasileiro come em média um frango assado por mês. Bom, então deve ter alguém comendo dois, porque com este preço eu não estou comendo nenhum!


Acho que nem estatísticos riem dessa porcaria, mas enfim, o ponto era chamar o assunto. :-)

A idéia toda baseia-se nos conceitos estatísticos embutidos na piada: se conhecemos a taxa de repetição de um evento, ou seja, se sabemos que em média, algum um certo tanto de eventos vai acontecer dentro de um certo período, podemos calcular a chance de esse evento acontecer de novo dentro de um certo tempo. E conforme conseguimos mais informação sobre esses eventos, podemos refinar o cálculo e obter indicações mais precisas sobre provável próxima ocorrência.

Por exemplo, dados coletados juntos ao Ministério da Saúde e ao Instituto do DPVAT indicam que mais ou menos 200.000 pessoas foram hospitalizadas devido a colisões de veículos em 2014. Dividindo por 12 meses temos que, em média, cerca de 16.700 pessoas se machucaram por mês em 2014.

Para simplificar o raciocínio, vamos extrapolar esse número para todos os anos seguintes e assumir que, em 2016, essa média se manteve.

Arredondando a população brasileira para 200 milhões de pessoas, podemos dizer que ao longo de um ano, ao menos uma pessoa a cada 1000 com certeza vai parar no hospital por motivo de colisão veícular.

E se soubermos mais sobre quem se acidentou, no passado, podemos melhorar a estimativa. Por exemplo, se sabemos que mais homens se acidentam que mulheres, podemos ter uma certeza razoável de que ser homem aumenta o risco, e ser mulher o diminui. E assim sucessivamente: faixa etária, localização geográfica, hora do dia em que sai de casa, estação do ano…


Sabendo que a cada mil pessoas, uma vai parar no hospital a cada ano, por colisão de veículo, qual é a chance que eu tenho de ser uma destas pessoas?


As chances mudam conforme a vida que eu levo:

  • Se eu NUNCA saio de casa, esse risco tende a zero;
  • Se eu dirijo o dia inteiro, esse risco tende ao máximo;
  • Se eu uso principalmente metrô para me deslocar na cidade, meu risco é mínimo, mas maior que se eu ficasse em casa o tempo todo;
  • Se eu sou homem, a minha imprudência natural tende a aumentar meu risco de acidentes, e se eu sou mulher, tende a diminuir.

E assim por diante. Esse é um tipo de análise Bayesiana, aliás! Cada nova informação que eu trago realoca as chances de cada evento. ;-)

Sempre que há algum risco envolvido em alguma ação, o ser humano busca minimizar esse risco ou proteger-se contra as consequências de sua realização. Assim levamos em viagem mais roupa de baixo que usaremos, compramos o dobro de cartuchos de tinta para imprimir o TCC e saímos de casa meia-hora mais cedo “para o caso de algo dar errado”.

Para que é que serve essa análise de risco? Ora, para um monte de coisas! Suponha que você vai construir uma estrada: que eventos podem comprometer esse projeto? Que risco cada um destes eventos apresenta? Se um destes dados riscos for muito grande, a prudência recomenda reter o projeto. E a mesma idéia se aplica a seguros e empreendimentos variados.

O Negócio

Em algum momento alguém sacou que essa necessidade representava uma oportunidade de negócios. É como um jogo de azar: aposto um tanto de dinheiro que nada de errado vai acontecer contigo. Se eu ganhar a aposta, eu mantenho o dinheiro. Se eu perder, eu banco o seus prezuíjo até um certo tanto.

Se eu for um bom apostador, isto é, se eu escolher bem as minhas apostas, eu ganho mais que perco, acumulando o dinheiro das apostas.

Se eu for um pusta pé-frio, perdendo mais apostas do que eu consigo bancar, vou à falência rapidinho e páro logo com isso.


Consta na Wikipedia que as primeiras compras de garantias datam do Século IV, e cobriam o transporte marítmo de bens.

O assunto é deveras fascinante e merece um bom estudo, pois ajuda a entender como chegamos até aqui. Aliás, se você tiver curiosidade, vale a pena estudar também a origem dos bancos. A idéia sempre foi a mesma: ser um ponto em que os recursos de vários pequenos investidores eram somados para alavancar negócios que, individualmente, nenhum deles conseguiriam. Os exemplos mais bacanas são as caravanas de comércio e a agricultura. Ou seja, sem bancos não temos crescimento econômico…


Divago, perdão.

Uma vez que chegamos neste ponto, tudo se torna uma questão matemática: acumular dados e fazer contas até chegar em valores que balanceiem o risco com o custo. Existe um profissional que estuda as técnicas para estimar esses riscos:


Atuário (…) é o (…) especialista em avaliar e administrar riscos.

(…) Este profissional é capaz de criar modelos matemáticos para planos de investimento e amortização, para seguro social e privado; efetuar cálculos de probabilidades de eventos, avaliar riscos, fixar valores de prêmios de seguro ou de indemnizações e, ainda, trabalhar em outras áreas coligadas ao tema de risco.1


Inteligência de Negócios Aplicado à Seguros

Quem já leu algum dos meus posts sobre Data Mining, como este aqui ou até mesmo o post que abre a série, já detectou nesta definição as palavrinhas mágicas “modelo matemático”.

E o que é que eu sempre digo sobre BI? Que, no fundo, Inteligência de Negócios é a aplicação do Método Científico para entender como a organização funciona e como extrapolar seu futuro a partir do seu passado. Isso é feito por meio de – tchan! tchan! tchan! tchaaaaan! – modelos matemáticos. Conclusão? Cálculos atuariais, que estimam riscos, são uma parte de BI. Mesmo que oficialmente ninguém afirme isso, não dá para escapar à essa conclusão: se A=B e B=C, então A=C, ponto.

Essa relação nos leva a uma outra conclusão: o analista de Data Mining que constrói modelos atuariais é um atuário. Como Analista de Data Mining hoje em dia é chamado de Cientista de Dados (pfff…) então um atuário é um tipo de Cientista de Dados!


Você pode querer argumentar que um Cientista de Dados pode ser um atuário, mas um atuário não é, necessariamente, um Cientista de Dados porque não traz todo rol de habilidades com dados habitualmente associado a Cientistas de Dados (=Analistas de Data Mining.) É, eu concordo com isso. Talvez a coisa que melhor separe as duas categorias, Analistas de Data Mining e Atuários, é que o segundo só faz cálculos atuariais, enquanto que o primeiro faz muito mais coisas – só que nada impede que ambos cresçam até englobar um o conhecimento do outro. ;-) Filosofia de mais, de volta à vaca fria!!


Ou seja, Atuária e BI são, essencialmente, uma categoria única. BI engloba muitas outras coisas, assim como Atuária, mas na hora de se aplicar uma ou outra, o rol de ferramentas é praticamente o mesmo.

Para uma visão mais geral, consulte esta página da Wikipedia. Ali você tem uma lista de várias das aplicações da Atuária. Eis uma pequena amostra:

  • Health insurance
  • Life insurance
  • Net premium valuation
  • Stochastic modelling
  • Asset liability modelling
  • Property insurance
  • Casualty insurance
  • Vehicle insurance
  • Ruin theory
  • Reinsurance
  • Investments & Asset Management
  • Dividend yield
  • PE ratio
  • Bond valuation
  • Yield to maturity
  • Cost of capital
  • Derivatives
  • Pensions
  • Stochastic modelling
  • Enterprise risk management

(Desculpem não traduzir – muito trabalho para bater o Google…)

A Solução

E que ferramentas são essas?

Ora, BI tem duas ferramentas, só:

  • Data Mining;
  • Data Warehouses.

Uma boa ferramenta de Data Mining, como SAS Enterprise Miner, e um bom projeto de DW bastam para aplicar todas as técnicas. Eventualmente, uma empresa desse ramo pode precisar comprar dados externos para poder desenvolver certos modelos matemáticos.

O próprio SAS possui pacotes prontos para esse tipo de problema – vem daí, aliás, o tema da série: soluções clássicas, soluções que de tanto serem aplicadas, acabaram empacotadas como produto.

Clicando aqui você pode conhecer a solução SAS para seguros. Já este link dá um panorama mais geral sobre as soluções baseadas em Atuária.


Note que qualquer ferramenta que faça as contas já serve. Excel, por exemplo, bem usado, pode fornecer resultados comparáveis ao próprio Enterprise Manager. O que acaba mudando, de uma ferramenta para outra, é a facilidade e praticidade da coisa.


Conclusão

Atuária é a ciência de estimar riscos. Seguros e Gerenciamento de Riscos são dois ramos de negócios assentados nessa tecnologia.

Por sua vez, BI engloba toda habilidade de acumular e analisar dados de uma organização para melhorar o negócio. Logo, Atuária e BI se interpõem, e ambos acabam formando parte do outro.

Nada mais natural, portanto, que exista um conjunto de ferramentas em BI desenhadas especialmente para lidar com problemas de Atuária. Esse conjunto de ferramentas é a tal da Solução de Inteligência de Negócios para Seguros e para Gerenciamento de Riscos. No miolo dessas soluções está sempre uma ferramenta de Data Mining, e os profissionais habilitados a usá-la. Ainda que não seja absolutamente imprescindível, o uso de um DW ajuda muito neste tipo de projeto.

Se você acredita que sua empresa pode se beneficiar desse tipo de solução, não tente fazer sozinho. Busque uma consultoria, um profissional do ramo, nem que seja só para se aconselhar. Arriscando-se sozinho você assume uma chance alta de obter conclusões erradas, e comprometer a sobrevivência de sua empresa. Melhor não economizar nisso, não é?


Estamos chegando ao final do ano, e este post conclui a primeira temporada da série Soluções Clássicas de BI. Gostaram? Acharam interessante? Ou um total despercício mútuo de tempo?


Considerando-se a piada da média de frangos, tenho medo de não ter valido nem pelas risadas… :-O


Essas são as mais fáceis de se mostrar e mais simples de se entender o uso, mas existem inúmeras outras soluções. Se eu conseguir aprender o bastante sobre alguma delas, eu voltarei ao tema. Duas que eu acho superlegais, mas que são relativamente complexas, é [SCM][scm_bitly], ou Supply Chain Management, e IT Capacity Planning. Quem sabe não são as primeiras da temporada dois?

Até a próxima! ;-)


  1. Extraído do verbete Atuário, da Wikipedia, em 12/12/16. 

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