Aos poucos, exatamente após o emblemático escândalo do Lava Jato ou, em proporções menores, o rompimento da barragem de Mariana, as seguradoras começam a constatar que existe algum gap em suas modelagens de exposições presentes e futuras a riscos na linha de Responsabilidades. Tudo porque seus modelos ainda usam dados históricos para avaliá-las, sem considerar o ambiente de mutação ao qual seu negócio está submerso, tais como as mudanças tecnológicas, econômicas, jurídicas e sociais, e a natureza de cauda longa dos riscos, às vezes.

O resultado disso pode ser, como é fato, um inesperado aumento da sinistralidade de D&O, puxado, por exemplo, pela cobertura de custos de defesa dos segurados, já que parte dos executivos envolvidos no escândalo fez uso dessa garantia. Embora a ação dolosa esteja entre os riscos excluídos, como fica patente na delação premiada, dependendo do momento em que o réu decide colaborar com a Justiça, há o risco de boa parte dos recursos antecipados a título de custos de defesa já ter sido consumida, tornando-se difícil reavê-la. “Até que o juiz defina a culpa, as seguradoras devem antecipar recursos para a defesa do segurado. Apenas se houver a delação premiada antes da instauração do processo, aí fica claro que é risco excluído, porque é a confissão do dolo”, diz Sérgio Narciso, executivo da Trans RE e presidente da Comissão de Responsabilidade Civil da Fenaber.

Foi justamente o debate sobre a troca dos modelos retrospectivos pelos prospectivos que dominou a cena na palestra “Riscos sistêmicos e o impacto na subscrição de RC: um novo enfoque de modelagem”, realizada durante o 5ª Encontro de Resseguro do Rio de Janeiro. E coube ao executivo Florian Kummer, diretor do Centro de Subscrição de Resseguros P&C para a América Latina da Swiss Re, detalhar algumas das principais características do modelo prospectivo da resseguradora patenteado nos Estados Unidos há pouco mais de dois anos.

Trata-se do Liability Risk Driver (LRD), que inclui uma perspectiva prospectiva nos modelos de Responsabilidade Civil (RC). A carteira de RC está entre aquelas cuja modelagem de exposição ao risco está entre as desafiadoras do mercado, afirma Kummer. O mérito do LRD é propor uma mudança de paradigma em todo o setor. “Em vez de dados estatísticos de sinistros passados, a abordagem via LRD trabalha com cenários que dão origem a possíveis perdas no ambiente de jurisdição onde o risco se origina- como a localização da instalação ou dos clientes- para avaliar os fatores de riscos, incluindo-se, por exemplo, cenário econômico ou jurídico”, explica.

Esta modelagem avalia previamente os riscos novos gerados por alguma mudança tecnológica, econômica, sem esperar que os pedidos de indenizações pipoquem. Em um mundo globalizado, o modelo permite a transferência de dados entre diferentes mercados, dos mais consistentes para outros onde não há grande abundância de números. A vantagem é aprimorar a seleção de riscos, gerando diferenciais competitivos para a resseguradora e seus parceiros de negócios.

Na modelagem tradicional, a subscrição faz correlação entre os dados de perdas e exposições, sem levar em conta problemas da carteira em termos de acumulação e contágio de riscos ou catástrofes de responsabilidade civil. No novo modelo para RC, que é inspirado na modelagem prospectiva de catástrofes naturais, reflete-se a cadeia de causa e efeito das perdas, usando uma metodologia baseada em cenários, quantificando o impacto dos principais fatores que afetam a frequência e a severidade nesse tipo de negócio. O modelo LRD, em 2015, continha cerca de 800 cenários de perdas com suas respectivas descrições. Cada um dos cenários representa um conjunto de possíveis sinistros, como se realmente tivessem ocorrido no mundo real. A seu ver, a nova ferramenta permitirá que a Swiss Re e seus clientes colaborem e cresçam com segurança em mercados emergentes e melhorem a seleção de riscos por meio do aumento na transparência e de uma melhor compreensão do risco.

Ainda não é um modelo completo, mas já é um passo importante para tornar a subscrição mais assertiva.

Fonte: CNseg