Efeito da utilização dos dados da Dataprev para precificação do prêmio de risco do seguro de vida no ramo de construção de edifícios no Rio Grande do Sul

Abstract

No seguro de vida em grupo, ao utilizar de taxa de mortalidade que não reflita a experiência do grupo segurável para cálculo do prêmio de seguro, coloca em risco o equilíbrio técnico atuarial de uma apólice. Diante disso, o objetivo do estudo é evidenciar o impacto da utilização de dados históricos da plataforma administrativa DATAPREV para precificação do prêmio de risco dos seguros para trabalhadores no ramo de construção de edifícios do Rio Grande do Sul. Inicialmente, foi adotada a taxa de mortalidade da tábua BR-EMSmt masculina de 2015 e capital segurado hipotético como base para simulação do cálculo do prêmio de risco. Após coletar e analisar os dados da DATAPREV, foi possível mensurar a variação em percentual da mortalidade dos trabalhadores de construção de edifícios em relação à mortalidade média dos trabalhadores do RS. Essa variação resultou em agravo de 30,51% sobre tarifação de risco do seguro, e consequentemente, impactando sobre o valor do prêmio. O estudo evidencia a importância da utilização da ferramenta de DATAPREV para apoio à precificação do seguro, trazendo assim, melhoria na qualidade da elaboração de custo.

In group life insurance, when using mortality rate that does not reflect insurable group experience for insurance premium calculation can distort the actuarial technical balance of a policy. Given this, the objective of the study is to highlight the impact of using historical data from the DATAPREV administrative platform to price insurance risk premium for workers in the construction industry of Rio Grande do Sul. Initially, the 2015 BR-EMSmt male mortality rate was adopted as the basis and hypothetical insured capital to simulate the risk premium calculation. After collecting and analyzing data from DATAPREV, it was possible to measure the percentage change in the mortality of building construction workers on the average mortality of RS workers. This variation resulted in an increase of 30,51% on insurance risk pricing, and consequently impacting the premium amount. The study highlights the importance of using the DATAPREV tool to support insurance pricing, thus improving quality in costing.