A essência da gestão de riscos | Conheça o Risk Labs

Márcio dos Santos é o líder do laboratório de análise de riscos da Horiens, o Risk Labs. O engenheiro civil com mestrado em incertezas e riscos geotécnicos está desde a idealização e concepção do projeto. Nesta entrevista para a série “Enxergando além” ele detalha como funciona o trabalho de análise preditiva associada ao olhar humano.

Como o material ficou bastante rico, dividiremos em três publicações. Nesta primeira, Márcio conta como começou o Risk Labs e de que forma ele é usado para apoiar os clientes em seus desafios.

Como foi idealizado o Risk Labs?

O Risk Labs nasceu em 2017 para ser uma estrutura temporária. Já tínhamos uma base de dados muito substancial, acumulada ao longo das décadas de experiência da Horiens, e uma vontade de entrar nesse mundo de analytics e análise preditiva. Fizemos um benchmark no mercado para saber como funcionam os laboratórios. Vimos bancos, indústrias, grandes empresas de varejo. Com isso criamos uma forma de atuar, que era capitanear as iniciativas e montar por projetos, com essas estruturas temporárias.

O primeiro desafio foi de modelagem de saúde. Desde o começo ficamos muito impressionados com os números e com o resultado. Mesmo sem ter modelagem preditiva nem aprendizagem de machine learning, conseguíamos ter um entendimento muito interessante da nossa carteira de saúde em análises mais simples ou exploratórias, como chamamos. Depois prosseguimos até chegar no modelo preditivo de fato, para predizer sinistralidades de saúde e, com isso, apoiar negociações e estratégias de reorganização na carteira.

A estrutura que era temporária acabou se perenizando, porque vimos que tinha muitos benefícios, um apelo comercial importante e de posicionamento da nossa marca e forma de trabalho também. Acabaram surgindo novas demandas conforme as empresas souberam que fazíamos isso. Então começamos a trabalhar com outros temas. Logo depois de saúde foi análise de riscos de acidentes e responsabilidade civil em uma operação ferroviária no Rio de Janeiro. Fizemos modelos para predizer as decisões judiciais a respeito das ações de responsabilidade civil envolvendo o cliente. Fizemos esse trabalho para poder discutir com a seguradora a renovação da apólice de seguros de responsabilidade civil, fixar franquia, enfim, tomar decisões empresariais relativas a seguros.

Depois de responsabilidade civil veio a precificação de um novo seguro de vida. Na sequência seguros operacionais de modelagem de barragens. E assim se perenizou. Hoje as pessoas já compreendem como o Risk Labs pode apoiar nos mais diversos temas.

Foi necessário um investimento inicial em estrutura?

Inicialmente existiu um investimento, especialmente em pessoas e capacitação. Contamos com a aceleração de uma empresa de egressos do IME-USP (Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo). Eles nos ajudaram no início dessa jornada com aculturamento, capacitação sobre modelagem etc, sobretudo em uma ferramenta que utilizamos, que se insere na abordagem low code.

Assim que o Labs nasceu já sabíamos que não queríamos um grupo de programadores para a busca do código perfeito. Buscávamos aplicações pragmáticas, rápidas e que trouxessem resultados tangíveis. Por isso fomos para a abordagem low code, de baixa codificação. Em vez de fazer as linhas de comando na programação, fazemos essa abordagem para poder acelerar os resultados e focar naquilo que a gente precisa. Investimos em uma ferramenta chamada Knime analytics, que é de uma plataforma germano-suíça de advanced analytics e inteligência artificial. A ideia é ter funções pré-programadas e caixinhas de linhas de programação embutidas, que se conectam e vão executando automaticamente os códigos. Nosso maior investimento é em pessoas e estrutura, de software, processamento e armazenamento de dados. Saímos do zero e ainda é um processo em evolução, fazendo ajustes. Temos tido desafios, por exemplo, para processar em nuvem na hora de “interfaciar” o processamento com base de dados, deploy, acesso.

O Risk Labs é usado no momento de montar uma proposta nova?

Sim, é um investimento nosso. Fazemos essa análise para propor melhorias e trazer benefícios para os clientes, como, por exemplo, estar menos protegido do que a sua necessidade.

Como se dá o processamento das informações?

Nem todo problema lida com dados. O que temos sempre são informações. Dados nem sempre. Mesmo com informações, conseguimos fazer análise de riscos. É assim que se faz em algumas áreas em que não se tem tantos dados para suportar análises preditivas com base em frequência de observação. As informações de especialistas no assunto já podem ser suficientes para apoiar análises de riscos. Os dados melhoram isso, mas a informação é o primordial. Então depende muito da natureza do problema. Para o desafio de modelagem da exposição da responsabilidade civil da operação, tínhamos muitos dados, que ainda precisavam ser estruturados, mas permitiram que construíssemos modelos preditivos de chance de procedência de processos e tamanho da sucumbência caso o processo fosse julgado procedente. Chamamos esse tipo de análise de frequentista, que é quando tem massa de dados. Essa é a mais usual, mais conhecida no mercado.

Tem um outro tipo, como para riscos de segurança de barragens ou túneis, por exemplo, em que há muito mais informação sobre projeto, geologia, etc., mas não dados de colapso. Precisaria ter milhares de informações de barragens em vários anos para poder construir um modelo com base de frequência, para falar qual é a chance de uma barragem cair. Dado pronto para ser usado para análise de risco raramente está disponível. Há dados da qualidade do concreto, do solo etc. Utilizar essas informações e dados da engenharia, associados a modelos de engenharia, possibilita simular e construir modelos probabilísticos de simulação para avaliar a segurança, a chance de sinistros dessas ocupações. Não tem dados de sinistros, mas se consegue simular a chance de um sinistro a partir desses dados indiretos. É um desafio mais de engenharia do que de estatística ou cálculo atuarial.

Isso serve para tomar decisões a respeito do tamanho do risco que o cliente quer transferir ou reter. Não só para esse tipo de risco, mas para definir franquias, por exemplo, que são riscos menores e mais frequentes. Aqui na Horiens, estamos nos especializando cada vez mais nessa abordagem ligada à engenharia.

A tecnologia do Risk Labs está disponível para apoiar todas as empresas em sua tomada de decisões referente a riscos. Acesse https://www.horiens.com/quem-somos/risk-labs/ e consulte nossos especialistas para saber mais.