Big Data & Como mudar o status quo da indústria de seguros

@ricardoparro LATAM Insurance Tech Summit 2014

Big Data &

Como mudar o status quo da indústria de seguros

Ricardo Parro – CTO Tacerto.com

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Índice

1. Um pouco sobre mim

2. Disrupção: Offline para Online

3. Disrupção: Mercado de Seguros

4. Startups

5. Big Data

6. Big Data na indústria de seguros

7. Big Data - Implementação

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1. Um pouco sobre mim

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1. Um pouco sobre mim

• 8 anos em startups (Portugal, UK, Brasil)– wonga.com (UK – credito)

• De MVP a 1 B dolares

– printi.com (BR – impressão)• De MVP a 10 000 pedidos

– tacerto.com (BR – seguros)• 3 milhões de dolares de investimento

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1. Um pouco sobre mim

• Indústrias que participei na disrupção– Crédito

– Impressão (Gráficas)

– Seguros

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2. Disrupção: Offline para Online

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Ex. pelo mundo• Música (napster, spotify, deezer)• Software (Saas)• Banca de crédito (wonga)• Retalho (amazon)• Agências de Viagens (Kayak, skyscanner )• Seguros (money supermarket, compare the

market)• Transportes (taxi apps, waze)

2. Disrupção: Offline para Online

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Ex. no Brasil• Transporte – taxi (99, easy taxi, uber)• Retalho: Dafiti(rocket internet)• Sharing economy(tripda, air bnb, uber)• Impressão(printi, zocprint)• Seguros(tacerto, bidu, minuto serguros,

compara online)• Crédito (crivo)

2. Disrupção: Offline para Online

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Ex. específico - Táxis• Rádio Táxis vs Aplicativos• Uber vs Taxistas

2. Disrupção: Offline para Online

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3. Disrupção: Indústria de Seguros

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United Kingdom

3. Disrupção: Indústria de Seguros

VS

Brasil

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3. Disrupção: Indústria de Seguros

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• Oportunidade sem precedentes:– A internet e os celulares vieram para ficar– Empresas offline poderão desaparecer– A complexidade do mercado e tecnologia irão

abrir a indústria – Sofisticação do usuário: 4 a 6 anos

3. Disrupção: Indústria de Seguros

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• Seguradoras na disrupção:– Mais investimento em tecnologia– Liderarem o caminho da disrupção – Análise de big data já existente

• Redução da complexidade da venda de seguros

3. Disrupção: Indústria de Seguros

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4. Startups

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• No papel da disrupção:– Estruturas flexíveis– Clean slate – projetos green field– Nada a perder– Investimentos agressivos– Uso das tecnologias de ponta

4. Startups

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• Seguradoras e Startups– Criação de grupos de trabalho para emular

startups• Visão holística dos problemas• Disrupção dentro da corporação• Flexibilidade• Aproximação agressiva aos problemas• Velocidade

4. Startups

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• Comunicação com parceiros e competição – Reduzir a complexidade da venda de seguros – Abrir as plataformas de integração (APIs) – Renovação das plataformas de integração– Unificação de processos entre seguradoras – Análise da big data já existente

4. Startups

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5. Big Data

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• O que é?– Volume grande de dados– Dados não estruturados– Origem em fontes não tradicionais– Dados obtidos em tempo real

5. Big Data

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5. Big Data

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• Indústria de crédito (exemplo prático)– Facebook

• Análise de mercado• Análise de risco • Dados não estruturados de difícil análise

5. Big Data

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• Indústria de crédito (exemplo prático)– Formulários online

• Medição do comportamento do usuário• Geração de um subscore • Dados não estruturados de dificil análise

5. Big Data

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6. Big Data na indústria de seguros

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• Comportamento dos segurados– Sensores, celulares

• Risco (fraude interna e externa)• Análise de reclamações (ativações)

6. Big Data na indústria de seguros

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7. Big Data - Implementação

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• Desafios:– Processamento de terabytes – Rapidez de análise

• Identificação de oportunidades• Identificação de riscos

– Custos• Plataforma• Equipe

7. Big Data - Implementação

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• Plataforma Tecnológica– Google:

• Cloud DataFlow (infra)• Big Query (data analysis – BI and machine learning)

– Microsoft• HDInsight (hadoop)• Azure Intelligent Systems Service• Azure Machine Learning

– Amazon• Kinesis• Simple Storage Service (S3)• Dynamo DB – NOSQL• Redshift• EMR (hadoop)

7. Big Data - Implementação

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• Equipe Agile em grande escala– Squads (Esquadrões)

• Product Owner (demandas)• Project Manager-Agile Coach• Equipe de implementação:

– Designers– Data Scientists – Developers– Systems Architects– Testers

7. Big Data - Implementação

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• Equipe Agile em grande escala– Tribes (Tribos)

7. Big Data - Implementação

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7. Big Data - Implementação

• Comunicação de equipe

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• Big Data Squad– Data Scientists– Data systems architects-developers– Systems Admin (Cloud expert)

7. Big Data - Implementação

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• Estrutura equipe TI @tacerto:– Squads:

• Web Product• Phoenix (CRM)• Thor (Telefonia)• Ford (Big Data serve BI e BPM)

– Cada squad comporta-se como uma startup

7. Big Data - Implementação

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• Organização de trabalho– Product Owner

• Geração continua de demandas e especificações

– Project Manager• Priorização junto do stakeholder • Construção e gestão dos sprints• Agile coach• Team management • Quality Assurance

7. Big Data - Implementação

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• Organização de trabalho– CTO – Diretor técnico

• É o arquitecto da big picture• Decisões técnicas de grande impacto• É a cola da equipa• Lidera a visão tecnológica da empresa• Inspira a sua equipe• Eleva as fronteiras da empresa (parceiros)

7. Big Data - Implementação

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