Quais casos de uso de IA geraram mais eficiência em subscrição e sinistros?

Os casos de uso de inteligência artificial (IA) que mais geraram ganhos operacionais na subscrição e na gestão de sinistros no setor de seguros demonstram uma transformação profunda nas operações dessas áreas-chave.

A seguir, sintetizo os principais insights, complementando com dados e referências dos relatórios mais relevantes do setor:

1. Eficiência na subscrição (underwriting)

a. Triagem automatizada e tomada de decisão em tempo real

• Soluções baseadas em IA, como a triagem automatizada de submissões (Submission Triage), aumentam a assertividade e priorizam propostas com maior aderência ao apetite de risco da seguradora. Isso permitiu, por exemplo, uma redução de até 89% no tempo de processamento de cotações e de até 40% no tempo de decisão.

• Sem essa automação, subscritores perdem até 26% do tempo com propostas que não serão convertidas.

b. Precificação e avaliação de risco mais inteligentes

• A IA analisa dados estruturados e não estruturados, como históricos de sinistros, perfis comportamentais e dados de sensores (IoT), aumentando a precisão do pricing e da previsão de sinistralidade.

• A subscrição deixa de ser apenas reativa e passa a atuar como alavanca estratégica, alinhando o portfólio em tempo real às condições do mercado.

c. Melhoria da experiência do corretor e do subscritor

• Plataformas com IA oferecem uma visão unificada de dados (single pane of glass), reduzindo tarefas repetitivas e permitindo que o subscritor se concentre em decisões de maior valor agregado.

2. Eficiência na gestão de sinistros

a. Processamento mais rápido e preciso

• A IA generativa automatiza o registro e triagem do primeiro aviso de perda (FNOL), melhora o tempo de resposta e direciona automaticamente casos para os reguladores mais adequados.

• Empresas como a Tractable já aplicam IA no Brasil para acelerar sinistros de automóveis e propriedades.

b. Análise preditiva e melhoria da experiência

• A IA monitora sentimento do cliente durante o FNOL, antecipando conflitos e redirecionando casos com potencial de litígio.

• Chatbots 24/7 e assistentes virtuais aumentam a agilidade e a satisfação do segurado.

3. Automação inteligente e tecnologias habilitadoras

a. Processamento inteligente de documentos (IDP)

• Tecnologias como LLMs e machine learning extraem dados complexos de PDFs, contratos e e-mails, acelerando tanto a subscrição quanto a liquidação de sinistros.

b. Detecção de fraudes com IA

• A IA detecta padrões suspeitos em tempo real e ajuda a reduzir perdas com fraudes, que, somente no Brasil, somaram R$ 825 milhões em 2022.

c. Governança e explainable AI

• O uso de técnicas como o Chain-of-Thought (CoT) permite explicar o raciocínio dos modelos, garantindo conformidade e transparência com clientes e reguladores.

Impacto geral e tendências para 2026

• Adoção acelerada de IA: 78% dos executivos brasileiros pretendem reduzir custos com iniciativas apoiadas por IA até 2030.

• Investimento em transformação: seguradoras estão alocando até 30% do orçamento operacional em iniciativas de transformação digital, com foco em eficiência e crescimento sustentável.

• Capacitação de pessoas: embora 95% das empresas usem IA, 71% dos líderes admitem que suas equipes não estão preparadas para explorá-la plenamente, o que torna a gestão da mudança um fator decisivo para o sucesso.

Esses casos de uso mostram como a IA, quando aplicada com estratégia e governança, pode redefinir as operações de seguros, promovendo eficiência, mitigando riscos e melhorando a experiência do cliente em toda a jornada.