A inteligência artificial tem avançado nas empresas brasileiras de seguros, mas o universo de possibilidades dessa tecnologia permite imaginar um uso mais disseminado, com a exploração de seus potenciais. Como o setor de seguros é extremamente vinculado à análise de dados, o envolvimento com a IA tende a se expandir e provocar grandes impactos nos próximos anos.
As seguradoras trabalham, por ofício, com informações dos históricos de bens e pessoas, por exemplo, e procuram analisar, em cima desses dados, os riscos futuros que envolvem aquilo que pode ser objeto de uma apólice. A aceleração do uso da inteligência artificial deve tornar mais rápidas e precisas essas análises feitas em grandes bases de informações, deve incrementar o cálculo de preços e aprofundar o detalhamento das condições de cobertura dos seguros, além de agilizar processos internos que podem aumentar a satisfação dos clientes.
A Confederação Nacional das Seguradoras (CNSeg) divulgou neste mês seu primeiro estudo sobre inovação no mercado de seguros, saúde suplementar, previdência complementar e capitalização. Ele apontou que os investimentos do setor em inovação devem saltar de R$ 16,7 bilhões no ano passado para quase R$ 20 bilhões em 2024.
Uma das principais vertentes desses investimentos é em automação e agilidade com o uso de inteligência artificial. De acordo com o estudo, desenvolvido em parceria com a consultoria Capegmini, as empresas têm buscado, com os recursos investidos em IA neste ano, melhorar os processos de otimização de sinistros, de emissão de apólices e de atendimento ao cliente.
Elas procuraram alcançar resultados como a redução de custos, ter maior rapidez e eficiência operacional. Levando em conta os investimentos de inovação como um todo, 84% das empresas que participaram do estudo disseram ter atingido as expectativas na melhoria da experiência do cliente e 56% afirmaram que alcançaram as expectativas de ganhos financeiros.
"A inteligência artificial é empregada em várias etapas e processos de uma seguradora, em questões relacionadas ao atendimento ao cliente, como os chatbots, e em vistorias para seguros. Também em questões relacionadas à análise de sinistro e análise de documentos", diz Alexandre Leal, diretor técnico de Estudos e Relações Regulatórias da CNSeg.
Empresas têm muito para avançar no uso da inteligência artificial
Segundo Alessandra Montini, diretora do LabData e professora da FIA Business School, os estágios das empresas de seguros do País no uso de inteligência artificial são diversos e o setor, como um todo, "tem muita margem para avançar" na adoção dessa tecnologia, o que aumentaria a eficiência e ampliaria os ganhos.
"O setor de seguros pode colocar a IA em várias pontas do processo. Na ocorrência de um sinistro, por exemplo, em um futuro próximo, todas as empresas de seguros vão trabalhar com inteligência artificial para acelerar a vida do cliente", avalia.
Ela cita como exemplo um acidente de carro. Se o segurado consegue fazer um vídeo do veículo danificado e o envia ao atendimento da seguradora, a IA é capaz de analisar as imagens e providenciar o andamento do processo com agilidade. Em pouco tempo, ela tem condições de estimar o custo dos danos, verificar a oficina onde o reparo pode ser realizado e enviar um guincho ao local do acidente para que o veículo seja levado para o conserto.
Leal também prevê o incremento do uso de inteligência artificial no setor. Um campo em que se pode avançar, de acordo com ele, é o da subscrição, a análise de riscos que envolvem o objeto de uma apólice de seguro. "Vejo boas perspectivas de utilização mais aprofundada de IA no processo de subscrição. A IA pode ajudar a seguradora a dar um preço mais adequado ao risco que ela está assumindo. Seria uma evolução natural em função de várias empresas já terem investido em ferramentas de big data e de análise de dados."
Alessandra explica que a IA pode transformar esse processo ao analisar dados em grande escala, elaborar modelos preditivos e fazer avaliações de riscos personalizadas. Com isso, a seguradora teria melhores condições de decidir se, para ela, vale a pena ou não fazer a apólice para o potencial cliente e também de calcular o preço do seguro.
A IA, lembra a professora, é capaz de, em tempo real, "identificar padrões e tendências que humanos poderiam não perceber" ao analisar "dados de sinistros, informações demográficas e condições meteorológicas, entre outros".
"Algoritmos de aprendizado de máquina podem prever a probabilidade de eventos de risco, como acidentes ou desastres naturais, com base em dados históricos. Isso permite que as seguradoras ajustem suas apólices e preços de forma mais precisa", afirma a professora da FIA Business School a respeito dos modelos preditivos.
"A IA pode analisar o perfil individual de cada cliente, considerando fatores específicos como histórico de saúde, hábitos de direção e localização geográfica. Isso resulta em uma avaliação de risco mais precisa e personalizada", explica Alessandra Montini.
Identificação de fraudes vai ficar mais rápida com uso a IA
Segundo Leal, outra aplicação em que a IA tem "muito futuro" no setor de seguros é o da detecção de fraudes. "As empresas buscam entender o comportamento dos fraudadores, se têm indícios e antecedentes de que aquele segurado pode cometer uma fraude."
Alessandra afirma que os algoritmos da IA podem realizar uma série de tarefas para combater fraudes, como avaliar o perfil do cliente, prever comportamentos fraudulentos ao analisar dados históricos e identificar tendências, monitorar o bem segurado em tempo real, detectar padrões suspeitos, verificar a autenticidade de documentos e apontar sinistros falsos ou exagerados.
Esse conjunto de tarefas possui, segundo a professora da FIA, o potencial de fazer com que as seguradoras tomem, inclusive, medidas preventivas antes que a fraude ocorra.
Como em outros setores de finanças, a análise de dados por parte das seguradoras requer dois cuidados fundamentais, segundo Alexandre Leal. Um cuidado é com a proteção aos dados pessoais dos clientes, resguardada pela Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD).
O outro é com a escolha dos dados e o resultado da análise. O risco, neste caso, seria a IA tomar decisões ou fazer recomendações distorcidas ou discriminatórias. "Tem que ter cuidado para que não sejam dados que tenham algum tipo de viés porque a resposta da inteligência artificial também tenderá a ser enviesada", diz o diretor da CNSeg.
