IA no setor de Seguros

Que a Inteligência Artificial tem mudado nosso cotidiano e suas utilizações são (praticamente) infinitas, você já sabe. Afinal, já falamos bastante sobre IA aqui no perfil, desde noções básicas sobre o que é IA, até diferentes tipos de modelos.

Mas e aplicações práticas?

A IA está presente em diversas áreas, como saúde, onde auxilia no diagnóstico de doenças; no setor financeiro, ajudando na detecção de fraudes; na indústria, otimizando processos de produção; e até mesmo no nosso dia a dia, em assistentes virtuais e recomendações personalizadas em plataformas de streaming e e-commerce. Cada vez mais, essas tecnologias estão se integrando às nossas rotinas, proporcionando maior eficiência e novas possibilidades.

E no Setor de Seguros não seria diferente.

Para alguns players do mercado, a Inteligência Artificial representa um futuro brilhante, enquanto para outros, se trata de algo mais cauteloso e levanta algumas dúvidas, mesmo que, o investimento em IA pelo mercado das seguradoras tenha arrecadado quase US$2 Bilhões no ano de 2023.

Segundo a Forbes, os ambientes empresariais em rápida evolução estão aumentando a concorrência e o risco na área de seguros, além de outros desafios como fraudes e roubos que acabam criando obstáculos adicionais.

Como resultado, as seguradoras procuram melhores formas de gerar insights precisos a partir de dados para melhorar os mecanismos de preços, compreender os clientes, proteger a fraude e analisar riscos. Pensando nisso, existem algumas aplicações emergentes de tecnologias envolvendo IA no setor de seguros, como:

Análise Preditiva

Vamos lá, análise preditiva é um ramo da análise de dados que faz previsões sobre resultados futuros usando dados históricos combinados como modelagem estatística, técnicas de mineração de dados e machine learning.

Com base na pesquisa realizada pela WTW, uma seguradora global, mais de dois terços das seguradoras conseguiram reduzir sinistros e custos de apólices por meio de análises preditivas. Além disso, 60% das empresas entrevistadas afirmaram que os dados coletados ajudaram a impulsionar suas vendas.

As seguradoras utilizam modelos preditivos para extrair insights valiosos, permitindo análises como avaliação de prêmios, identificação de potenciais cancelamentos, detecção de fraudes, classificação de ressarcimentos, otimização e personalização de preços, além de gerenciamento de sinistros. As ferramentas de análise preditiva também possibilitam a coleta de dados de portais de clientes, sistemas de CRM e outras fontes, enriquecendo produtos personalizados, melhorando a experiência do cliente e aumentando a lucratividade.

Documentação Digital

A maioria das seguradoras e instituições financeiras analisam dezenas de documentos diariamente. Com o advento da documentação digital, é possível eliminar a necessidade de registros em papel. Esses documentos digitais tornam-se ativos valiosos quando as seguradoras adotam métodos de reconhecimento óptico de caracteres (OCR).

O OCR é uma tecnologia capaz de identificar texto manuscrito e digital. Com isso, as empresas podem adicionar rapidamente dados ao perfil digital do cliente a partir de fotos e formulários de identificação. Além disso, a verificação e a recusa de documentos podem ser realizadas eletronicamente de forma automatizada.

Atualmente, os desenvolvedores estão se esforçando para aprimorar a precisão dos principais algoritmos de machine learning utilizados no OCR. A inteligência artificial não só facilita a leitura de documentos, mas também auxilia na análise de discrepâncias ou imprecisões nas informações. Com a utilização de aplicativos móveis, as empresas conseguem integrar digitalmente clientes e funcionários de maneira eficiente.

Telemetria Veicular

A telemetria é uma técnica que permite medir e monitorar dados ou indicadores remotamente em tempo real. No campo da tecnologia, esse conceito se aplica ao acompanhamento à distância de máquinas, equipamentos ou sistemas.

Quando bem implementada, a telemetria facilita a coleta de informações, aprimorando o monitoramento das operações, destacando áreas que necessitam de atenção e identificando oportunidades para manutenção.

Ou seja, a telemetria veicular consegue coletar dados de veículos, como velocidade média, velocidade excedida, frenagens bruscas, distância percorrida, consumo de combustível e temperatura do motor. A partir dessa informações, seguradoras tem conseguido precificar melhor os seguros para veículos e até mesmo bonificar motoristas pelo bom comportamento no trânsito, com gift cards ou descontos na fatura.

Potenciais Armadilhas pelo uso de IA

Como nem tudo são flores, em meio a eficiência e rentabilidade que a Inteligência Artificial proporciona, existem os riscos, desvatagens e desafios que exigem preocupações cautelosas, como a preservação da privacidade e a ética na manipulação de dados.

Um ponto problemático a ser levado em consideração são as inúmeras críticas por práticas que podem levar IA’s a reproduzirem preconceitos e discriminação. No caso do setor de seguros, há quem acredite que as empresas usem informações como código postal e pontuação de crédito para definir os preços dos seguros e avaliar os riscos. Contudo, existem argumentos que esses fatores podem, indiretamente, levar à discriminação racial ou socioeconômica.

A corrida contra o tempo também é uma das maiores preocupações das seguradoras, tanto pelo atraso na adoção de softwares e tecnologias que auxiliam nos processos quanto na urgência de preencher essa lacuna.

E como pudemos evidenciar com o recente apagão digital, nada feito com pressa apresenta bons resultados.

O medo de ser deixado para trás pelos concorrentes por não usarem tecnologias avançadas acomete cerca de 61,5% das empresas de seguro, que segundo relatório do ISG, pretendem alocar recursos para a criação de experiências digitais para os clientes.

Contudo, reagir muito rápido e sem analisar os benefícios do sistema utilizado pode deixar os clientes desiludidos com os produtos e serviços da empresa.

Jamie Wilson da hyperexponencial fala sobre:

“A integração bem-sucedida de IA nas operações existentes também depende da capacidade da organização de adaptar a sua cultura e fluxos de trabalho às novas possibilidades. A resistência à mudança é um obstáculo comum, especialmente em indústrias com tradições e práticas de longa data. As empresas devem promover uma cultura de inovação e aprendizagem contínua para aproveitar plenamente o potencial transformados da IA.”

Quais companhias líderes de seguro estão adotando o uso de IA?

Para ter certeza que algo funciona, nada melhor do que nos basearmos nas grandes empresas que atuam no mercado das seguradoras.

A Lemonade, por exemplo, aproveita a IA e a economia comportamental para remodelar soluções de seguros para proprietários e locatários. Ainda, o uso de inteligência artificial se estende a áreas cruciais como subscrição e processamento de sinistros, garantindo uma experiência rápida e contínua ao cliente.

Do outro lado do mundo, a gigante Ping An Insurance está profundamente comprometida em aproveitar o pontencial da IA, big data e tecnologia de nuvem. Suas iniciativas envolvendo Inteligência Artificial abrangem a utilização de modelos generativos para tarefas como subscrição, avaliação de risco e atendimento automatizado ao cliente.

Uma forma de automatização no atendimento ao cliente se dá através do uso combinado de LLM’s e ChatBots. Essas tecnologias permitem a resolução rápida de problemas, respostas a perguntas frequentes e a execução de processos simples, como agendamentos e consultas de informações, com maior eficiência e disponibilidade 24/7. Além de reduzir custos operacionais, elas melhoram a experiência do cliente, oferecendo respostas imediatas e personalizadas, liberando os atendentes para se concentrarem em questões mais complexas e estratégicas.

A gigante chinesa foi pioneira na inovação em seguros impulsionada pela IA.

Por fim, a Liberty Mutual, seguradora global de Boston, desenvolveu um estimador de danos automotivos baseado em IA, demonstrando seu compromisso com os avanços tecnológicos na indústria.

Conclusão

A Inteligência Artificial veio para ficar e está reformulando a forma como interagimos com diversos setores, incluindo o de seguros. A incorporação de IA oferece às seguradoras a oportunidade de aprimorar suas operações e serviços, desde a análise preditiva e documentação digital até a personalização da experiência do cliente e a otimização de processos. No entanto, é essencial que o setor adote essas tecnologias de maneira cuidadosa e ética.

Embora a IA possa proporcionar vantagens competitivas significativas, como demonstrado por líderes de mercado. a implementação bem-sucedida requer uma abordagem equilibrada. As seguradoras devem enfrentar desafios como a privacidade de dados, o risco de viés e a necessidade de uma adaptação cultural interna para maximizar os benefícios da IA.

Portanto, ao buscar inovação e eficiência através da Inteligência Artificial, as empresas devem garantir que a adoção seja feita de forma informada e responsável. Só assim será possível aproveitar plenamente o potencial transformador da IA, ao mesmo tempo em que se preserva a confiança e a satisfação dos clientes. A era da Inteligência Artificial é promissora, e sua integração no setor de seguros é um reflexo do futuro em que a tecnologia e a estratégia caminham lado a lado.