Big Data: mais do que um factor de transformação, o epicentro do mundo digital

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Nos dias de hoje é comum dizer-se que os dados são o novo petróleo. Efectivamente podemos fazer este paralelismo, pois são o novo “combustível” do mundo digital. Quase todo o comércio, sistema financeiro, sistema de saúde e múltiplas outras áreas ou sectores baseiam-se no tratamento e intercâmbio de dados, que têm duplicado a cada dois anos. Este facto é especialmente transformador no que diz respeito ao sector segurador, pois é um dos que mais necessita de informação para fazer o que é central na sua actividade: ajustar o preço face ao risco.

Há duas décadas, face à dificuldade de obtenção de dados, a Deloitte testou o biorritmo para identificar correlações entre o estado de espírito do condutor e a sinistralidade. Na altura bastava a data de nascimento para obter diversas características do indivíduo. No entanto, hoje sabe-se que este dado tem tanta base científica como qualquer mapa astral! Com excepção dos seguros contra ataques cibernéticos, o produto é, por norma, algo físico.Através da utilização de sensores, verificam-se cada vez mais dispositivos conectados, a comunicarem entre si e a gerarem dados.

Desde telematics nos carros, casas inteligentes que controlam temperaturas e inundações, transportes de mercadorias com tracking de produto, entre outros. Se a isto juntarmos o crescimento da economia partilhada, tudo o que é físico tem vindo, gradualmente, a ser registado no digital. Não me refiro apenas a um maior volume de dados, mas também à tipologia dos mesmos. Cada vez temos mais capacidade de tratar a voz (tanto o que é dito, como a emoção transmitida), as imagens (as publicações nas redes sociais são uma boa fonte de informação sobre o perfil do cliente e de investigação de fraude), o vídeo (para avaliar o tempo de espera de atendimento em balcão), o texto dos emails (as reclamações que podem ser priorizadas), os comentários, etc.

O que antes era informação não estruturada, que não podia ser aproveitada para análise, hoje é vista como uma fonte valiosíssima, representando mais de 80% das interacções com os clientes. Adicionalmente, há que olhar para os dados externos à organização. Nos mercados digitalmente mais maduros, vemos uma nova economia desenvolvida com base na angariação e tratamento de dados. Temos o exemplo de uma seguradora chinesa que disponibilizou os seus serviços de backoffice a congéneres de menor dimensão, não pelo lucro da ac tividade, mas para angariar mais dados sobre clientes e segmentos de mercado aos quais não prestava serviços.

Durante o processo de lançamento da primeira seguradora directa no Canadá, que a Deloitte desenvolveu, o factor mais relevante que foi tido em conta foi a simplicidade de efectuar a cotação, minimizando a necessidade de recolha de dados do cliente e ajustando o produto ao perfil do mesmo. Esta questão só foi possível através do tratamento massivo de informação em tempo real, recorrendo a uma miríade de entidades fornecedoras de dados e procedendo à modelação dos comportamentos dos clientes que estavam constantemente a fazer simulações.

Foram necessários vários meses para o algoritmo de inteligência artificial (AI) aprender e evoluir, substituindo, de forma gradual, as regras empíricas criadas pelos underwriters. Esta aprendizagem só foi possível porque fomos rigorosos na recolha de informação, obtivemos um grande volume de dados e aplicámos algoritmos avançados de machine learning. Mas estes algoritmos serviriam de pouco se não fossem recolhidas evidências e resultados de cada proposta e se não tivéssemos criado modelos de testes automáticos direccionados a grupos de controlo para entender a resposta a determinados estímulos.

Hoje em dia, há quem vá mais longe, referindo que daqui a uns anos a dificuldade não será tanto ao nível dos algoritmos de AI, mas da qualidade da informação, permitindo ajustar-se à base de clientes. Assim, o valor de um algoritmo de machine learning está intrinsecamente ligado aos dados que lhe damos a aprender. Eis a questão que se impõe: o que vem a seguir? Da minha experiência pessoal, posso dizer que há sete anos, num projecto com uma grande seguradora, criou-se um data lake para recolher todos os dados que fossem possíveis, gerindo de forma paralela a procura e os distintos use cases para extrair o verdadeiro valor acrescentado da informação. Hoje em dia, o conhecimento sobre o contexto do que deve ser procurado, guardado, derivado e agregado é muito superior.

Quando as organizações estão a tratar da qualidade dos dados estruturados que têm nas suas bases de dados informacionais, já têm de estar preocupadas com a qualidade e tempestividade dos dados não estruturados, dos dados externos à organização (onde não podem impor domínios e catálogos de valores), dos ecossistemas de partilha de dados, das novas arquitecturas cloud (absolutamente essenciais para os picos de processamento no treino de modelos), entre outros desafios.

Mas não têm de o fazer do zero. Apesar de ainda não ser um mercado maduro, com soluções comprovadas, o ecossistema de Big Data tem vindo a estabilizar-se, havendo já soluções capazes de definir standards, de coexistir com os sistemas de bases de dados tradicionais, permitindo uma gestão integrada de metadados. Todo este incremento de complexidade não se gere sem um investimento tremendo na capacitação do capital humano.

A gestão de talento é crucial, tanto nas bases técnicas necessárias para trabalhar os dados e gerar informação, como numa mudança cultural em que as decisões passam a ser baseadas em factos e não apenas em intuições. No nosso país, o investimento em Big Data tem sido um pouco mais lento face ao desafiante contexto económico-financeiro dos últimos anos. O facto desta dinâmica requerer níveis de investimento elevados faz com que as diversas entidades procurem inspiração, experiência e conhecimento nos mercados mais maduros, nos exemplos de sucesso e nas lições aprendidas por outros players.

Quem não começar a guardar (e tratar) os dados dos seus clientes ficará para trás, pois certamente que outros o farão. A informação e os dados, nesta era de total conexão e imediatismo, são mais do que factores de transformação, são o epicentro do mundo digital. Esta é a razão pela qual não podem ser descurados, pois, deixando para amanhã, pode ser demasiado tarde.

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