Notícias | 25 de outubro de 2023 | Fonte: CQCS l Ítalo Menezes com informações do Valor Econômico
Uma das maiores ondas de transformação originadas da inteligência artificial generativa pode ser aplicada pelo setor de seguros, tendo em vista que a indústria de coberturas e gestão de riscos funciona a base de dados. Segundo informações do site Valor Econômico, especialistas dizem que o ano de 2023 pode vir a ser conhecido, no futuro, como um marco na era das IAs no Mercado de Seguros.
As aplicações baseadas em redes neurais vão permitir às seguradoras individualizar a avaliação de riscos e se antecipar a uma necessidade de cobertura de um cliente. Processo de sinistros poderão levar minutos ou até segundos da abertura ao recebimento da indenização. As IAs vão permitir a criação de novos produtos e mesmo o surgimento de mercados inteiros. O uso de inteligência artificial tende a trazer a necessidade de surgimento de seguros para lidar com os riscos de aplicação dessa tecnologia em questões como privacidade de dados e responsabilidades pelos impactos da tecnologia. As ferramentas vão permitir precificar riscos hoje considerados muito complexos, como os relacionados às mudanças climáticas. Isso porque os modelos de avaliação vão se tornar mais preditivos e menos dependentes de dados históricos, que nem sempre correspondem ao novo padrão.
O CMO e cofundador da insurtech Azos, Bernardo Ribeiro, afirma que “a IA vai causar uma transformação tão grande quanto o smartphone trouxe no mundo digital. O especialista explica que o primeiro nível de transformação dentro do setor trazido pelas IAs ocorre na automatização de processos. Mas as aplicações vão muito além. “Às vezes, comportamentos considerados triviais, com um cliente indo e voltando de uma área em um site, também vira um dado e um aprendizado. Precisamos ter todas essas interações no banco de dados, desde os artigos que os clientes leem mais até se as pessoas estão lendo a lista de itens excluídos. Desse modo, podemos entender se existe algum tipo de demanda não atendida ou interesse em determinado tipo de proteção”, disse.
O executivo ressalta ainda a importância da jornada de contratação e destaca a IA da Azos. “Esse é um dos principais usos da IA e algoritmos, ou seja, como capturar o máximo de dados possível durante a jornada de contratação. Isso permite que nós consigamos emitir uma apólice de seguro de vida em até 30 segundos, às vezes em menos tempo. A nossa IA da Azos se chama Fred. Depois de beber de todas as fontes de dados possíveis no momento, o Fred recusa, aprova ou indica a necessidade de uma análise humana para a demanda de apólice. 90% de todas os seguros de vida são emitidos em menos de um dia útil”, pontuou.
O CEO da Akad Seguros, Danilo Gamboa, enxerga como uma das grandes aplicações do uso de IAs generativas o seguro a possibilidade de personalizar o risco e, com isso, ajudar em um processo mais eficiente de subscrição. “Dois restaurantes têm o mesmo tamanho, estão no mesmo CEP e hoje, provavelmente, pagam o mesmo prêmio de seguro. Isso independe da infraestrutura de segurança, da qualidade de gestão e outros fatores individuais que tornam o risco diferente para cada estabelecimento. A indústria de seguros não consegue avaliar o risco individual e a IA vai permitir isso.”
Tiago Prado, CEO da insurtech BRZ Insurance, que opera nos Estados Unidos, afirma que a empresa já usa, desde 2017, soluções de inteligência artificial para customizar soluções de seguros de acordo com necessidades individuais e locais. “A IA no setor de seguros vai revolucionar, principalmente, processos como avaliação de riscos, detecção de fraudes e no aprimoramento da jornada do cliente.”
O presidente da Confederação Nacional das Seguradoras (CNseg), Dyogo Oliveira, afirmou, durante o Congresso Interamericano de Seguros (Fides), que o impacto das IAs na indústria será “brutal”. Segundo o dirigente, as transformações vão acontecer mais rápido do se que imagina.
Cada vez mais a tecnologia vai ajudar no aspecto de cruzamento de dados” — Ilan Kajan
O vice-presidente de sinistros e riscos corporativos da Alper, Ilan Kajan, explica que a tecnologia vai ampliar a capacidade preditiva dos modelos de análises de riscos em várias áreas do seguro. “Cada vez mais a tecnologia vai ajudar no aspecto de cruzamento de dados, tanto de áreas de risco, quanto regiões próximas, por exemplo, se um excesso de chuvas pode causar um transbordamento onde historicamente não ocorre esse tipo de evento. Outro uso são as análises preditivas para a saúde”, diz.
O diretor-executivo da Marsh Brasil, Ricardo Ciardella, cita como oportunidade no Brasil o desenvolvimento de produtos como o seguro agro paramétrico, ou seja, que leva em consideração de parâmetro climáticos, como temperaturas, quantidade de chuvas e outros, como gatilho para o pagamento de indenizações. O uso da IA pode acelerar a viabilização desse tipo de produto com uma abordagem mais preditiva e preventiva. “Nesses momentos que temos vivido de eventos climáticos mais catastróficos, esse tipo de seguro poderia ser uma solução mais rápida e eficaz em termos de cobertura. Pouquíssimos mercados têm produtos do gênero aprovados. A penetração é baixíssima na América Latina, que não deve ter mais do que 50 apólices em vigor.”
Conforme Gamboa, da Akad, “usar dados históricos para tentar prever catástrofes climáticas não vai mais ajudar, porque as condições estão mudando”. Mas, segundo o especialista, “a IA consegue usar dados e olhar diversos outros ângulos para prever riscos de novas maneiras. E, quanto mais você ensina, mais eficiente se torna a ferramenta.”
A seguradora já usa a inteligência artificial em produtos como o seguro transporte para cargas. “Um risco importante nesse ramo, por exemplo, é o motorista. O profissional, em alguns momentos, trabalha exaustivamente, por exemplo, em períodos de safra. Se o motorista começa a piscar ou agir de uma forma que a IA entende haver risco de dormir no volante a aplicação notifica o motorista e quem está monitorando a carga. Isso ajuda a proteger o cliente e a vida dos profissionais e vai além de ter uma solução para indenizar um acidente ou outro evento.”
Gamboa cita ainda o exemplo de um cliente do grupo na área de transporte. “A empresa faz 300 mil entregas de produtos no Brasil por semana e a gente faz o seguro de todas essas viagens. Tem muita entrega roubada e perdida no meio do caminho e estamos usando modelos de IA para ajudar a indenizar rapidamente o cliente e, ao mesmo tempo, evitando fraude. O grande problema de pagar sinistro rapidamente é aceitar muita fraude. E a tecnologia permite diferenciar rapidamente os casos legítimos das fraudes em potencial.”
Bernardo Ribeiro, CMO da Azos cita ainda outro uso dentro da insurtech de ferramentas que ajudam a prever o comportamento do consumidor em relação aos pagamentos. “Por exemplo, nossa ferramenta identifica se a pessoa exibe comportamento mais irregular de pagamentos ou se mudou de comportamento e passou a ter uma regularidade menor. Nesse caso, existe chance de o cliente querer cancelar [a apólice]. Então fizemos uma campanha para clientes que percebemos que têm alta chance de cancelar o uso do produto.”
O uso disseminado de IAs entre várias indústrias também pode se revelar uma oportunidade. Segundo relatório da corretora e consultoria americana The Mahoney Group, os principais riscos ligados ao uso de inteligência artificial que podem ser cobertos por produtos de seguros incluem quebra de segurança de dados e privacidade, vieses embutidos em algoritmos, ou seja, análises tendenciosas, em geral, inseridas pelos programadores humanos, violação de direitos autorais, falhas do sistema, disseminação de informações falsas e impactos negativos de produtos trazidos por componentes de IAs embutidos.
A interação com consumidores também tende a ficar mais “natural”. “Chatbot, por exemplo, não tem a ver com IA”, afirma o CMO da Azos. “As novas aplicações vão, literalmente, entender o problema do jeito que o cliente escreve, como se fosse uma pessoa e os menus usados atualmente pelos bots vão ser substituídos por linguagem natural”, acrescenta.
