Principais casos de uso da inteligência artificial nas decisões de risco em seguradoras

A inteligência artificial já é uma realidade estratégica no setor de seguros. Em um cenário marcado por riscos complexos - como fraudes sofisticadas, eventos climáticos extremos e transformações regulatórias -, as seguradoras que adotam IA conseguem decidir com mais rapidez, precisão e alinhamento ao seu apetite de risco.

Estudos recentes mostram que o investimento em IA deve mais que dobrar nos próximos cinco anos, saltando de 8% para 20% do orçamento médio de TI. Isso reflete uma convicção do mercado: a IA não é mais uma aposta, mas um imperativo competitivo.

A seguir, exploramos os principais casos de uso que estão redefinindo como decisões de risco são tomadas, com destaque para aplicações práticas já adotadas por seguradoras líderes e soluções desenvolvidas pela Brick.

1. Subscrição inteligente e seleção estratégica de riscos

A IA está mudando radicalmente o papel do subscritor. Se antes ele operava como agregador de dados, hoje passa a atuar como estrategista de risco, apoiado por tecnologia que filtra, prioriza e recomenda ações em tempo real.

Priorização baseada em chance de sucesso da submissão

Em vez da tradicional fila de chegada (First in first out - FIFO), sistemas com IA realizam triagem inteligente de submissões, atribuindo scores com base no alinhamento ao apetite de risco e na probabilidade de fechamento do negócio. Com isso, os subscritores concentram esforços nas oportunidades mais promissoras.

Avaliação de risco com dados não estruturados

Plataformas avançadas analisam grandes volumes de dados estruturados e não estruturados (como PDFs, e-mails, notícias públicas e redes sociais) para prever probabilidade de sinistro e rentabilidade. Segundo levantamento da KPMG, 68% dos executivos destacam a precisão como o maior benefício esperado da IA.

Precificação dinâmica

A IA incorpora sinais de mercado em tempo real e sugere ajustes finos nas cotações, melhorando tempo de resposta e consistência nas ofertas. Sistemas automatizados já são capazes de sugerir exclusões contratuais e validar requisitos legais com altíssima precisão.

2. Combate à fraude e aceleração no processo de sinistros

Fraudes geram perdas bilionárias no setor. A IA oferece uma nova linha de defesa - ativa, preditiva e precisa - para identificar comportamentos suspeitos e acelerar a resposta a sinistros legítimos.

Detecção de anomalias em tempo real

Modelos de IA analisam padrões históricos e contextuais para identificar inconsistências lógicas ou comportamentos atípicos, como incongruências entre renda declarada e ocupação. Isso reduz falsos positivos e melhora a taxa de recuperação de sinistros indevidos.

Análise automatizada de sinistros

Ao integrar dados de diferentes fontes e aplicar automações (como OCR e análise de sentimento), a IA reduz drasticamente o tempo de análise em casos simples e destaca os complexos para revisão humana. O uso de análise emocional no primeiro aviso de sinistro (FNOL) permite detectar clientes em risco de litígio ou frustração, ativando protocolos de retenção ou mitigação.

Apoio investigativo com IA generativa

Soluções como a da Brick oferecem resumos inteligentes e painéis de investigação assistida, que permitem intervenções manuais nos fluxos automatizados com total rastreabilidade, fortalecendo a governança de decisões sensíveis.

3. Gestão de portfólio em tempo real e autonomia operacional

Mais do que decisões individuais, a IA permite que as seguradoras gerenciem suas carteiras com visão sistêmica, proativa e orientada por dados atualizados.

Visibilidade dinâmica do portfólio

Com dashboards alimentados em tempo real, é possível visualizar exposições acumuladas por classe de risco, região ou perfil de cliente. Se um limite técnico estiver se aproximando, a IA alerta automaticamente os subscritores e ajusta suas recomendações — evitando concentrações indesejadas.

Autonomia com plataformas no-code

Plataformas como a da Brick oferecem ferramentas sem código para que áreas como Subscrição, Sinistros e Prevenção à Fraude possam modelar regras, fluxos de decisão e testar hipóteses sem depender da TI. Isso reduz o tempo de resposta de semanas para horas.

Otimização de fluxos e comunicação com parceiros

A IA também automatiza tarefas como a extração de dados de documentos, a geração de e-mails de recusa com linguagem humanizada e o preenchimento de formulários regulatórios — liberando as equipes para atividades de maior valor agregado.

IA como núcleo estratégico das decisões de risco

A aplicação da inteligência artificial nas decisões de risco vai muito além da automação. Ela inaugura um novo paradigma de inteligência operacional, onde cada decisão é informada, precisa e conectada à estratégia global da seguradora.

Ao investir nos casos de uso certos - da triagem de riscos à gestão de portfólio, passando pela prevenção à fraude - as seguradoras ganham velocidade, qualidade e previsibilidade. Mais do que isso, constroem um diferencial competitivo sustentável num mercado cada vez mais dinâmico.