Quando os dados geram confiança: como Machine Learning e GenAI estão reformulando o setor de seguros
- Marcelo Firpo
- 15 de set.
- 6 min de leitura
Resumo gerado por IA:
O artigo mostra como dados, Machine Learning e GenAI estão revolucionando o setor de seguros ao trazer mais precisão, agilidade e transparência para toda a cadeia. Exemplos incluem a precificação justa de apólices com análise comportamental, avaliação automatizada de sinistros via visão computacional (Tractable), comunicações mais empáticas com GenAI (Allstate), integração estratégica de IA na AIG, apelos automáticos contra negativas de seguros de saúde (Counterforce Health) e uso de IA explicável para decisões auditáveis (UnlikelyAI). O texto ainda apresenta um case da BlueMetrics sobre automação multimodal de validação documental, aplicável ao setor de seguros, com ganhos de eficiência, escalabilidade, segurança e melhor experiência para o cliente.
Imagine um cenário em que a decisão sobre o valor da sua apólice seja baseada em padrões históricos e dados comportamentais, em vez de estimativas genéricas. Agora, pense também no momento em que, após registrar um sinistro, você recebe em segundos uma análise de cobertura personalizada e empática, com um tom de conversa próximo ao humano, em vez de parecer uma resposta automática.
Esse futuro já está se transformando em realidade no setor de seguros. A combinação entre dados, Machine Learning (ML) e Inteligência Artificial Generativa (GenAI) não apenas agiliza processos, mas redefine como seguradoras se relacionam com clientes, reguladores e parceiros.
Segundo Gabriel Casara, CGO da BlueMetrics: “Acreditamos que a inteligência artificial, quando embasada em uma estrutura de dados bem equacionada, tem potencial para revolucionar absolutamente todos os setores da economia, e isso certamente inclui o setor de seguros. Para citar apenas algumas aplicações práticas, é possível otimizar processos, reduzir custos e oferecer experiências muito superiores aos clientes.”
A seguir, exploramos casos reais e aplicações práticas que já estão transformando esse mercado.
Precificação, subscrição e avaliação de risco com Machine Learning
Um dos pontos mais sensíveis da operação de seguros é a precificação. Se feita de forma genérica, pode afastar bons clientes e aumentar a inadimplência. Se for muito conservadora, pode comprometer a competitividade da empresa.
Com o uso de ML, seguradoras reorganizam a forma como precificam riscos e subscrevem apólices. Ao analisar grandes volumes de dados históricos e comportamentais, os modelos passam a calcular prêmios de forma mais justa e alinhada ao perfil real do segurado.
Plataformas como a Zest AI exemplificam essa tendência, aplicando aprendizado de máquina para melhorar a avaliação de risco em seguros de automóveis e vida, tornando as análises mais precisas e consistentes.
Processamento de sinistros e detecção de fraudes com visão computacional
Outra frente de inovação está no processamento de sinistros. A Tractable, por exemplo, mostra como dados e IA podem encurtar jornadas antes demoradas: por meio de visão computacional e deep learning, basta o envio de fotos dos danos para que a ferramenta gere automaticamente uma avaliação. O impacto é direto tanto na redução do tempo de espera quanto na precisão da análise.
Essa transformação não apenas agiliza processos, como também melhora a experiência do cliente, que deixa de enfrentar burocracias demoradas e passa a ter um suporte mais transparente e ágil.
Comunicação mais humana com GenAI
O seguro é, antes de tudo, um serviço baseado em confiança. Por isso, a comunicação com clientes precisa ser clara, empática e acessível. A Allstate implementou GenAI justamente nesse ponto: modelos de linguagem passaram a redigir comunicações mais simples e próximas da linguagem humana, substituindo textos técnicos e distantes.
Hoje, mais de 50 mil comunicações diárias da companhia com clientes de sinistros são escritas inicialmente por IA e depois revisadas por humanos. O feedback é positivo: os clientes relatam sentir-se mais compreendidos e respeitados. A automação, nesse caso, não reduz o caráter humano do processo, mas o potencializa.
Transformação estratégica com IA na AIG
Algumas empresas estão indo além da automação de tarefas específicas e adotando a IA como pilar estratégico. Sob a liderança de Peter Zaffino, a AIG vem integrando generative AI, LLMs e tecnologias de dados em suas operações de subscrição e underwriting.
Com parcerias estabelecidas com ecossistemas de soluções, a seguradora busca acelerar a ingestão de dados, aprimorar a tomada de decisão e reduzir o tempo de processamento de operações complexas. É um movimento que sinaliza a visão de IA não como ferramenta auxiliar, mas como infraestrutura de transformação para toda a companhia.
Apelos automatizados para negativas de seguros de saúde
A burocracia em seguros de saúde gera insatisfação e perda de confiança. A startup Counterforce Health está atacando diretamente esse problema. Sua plataforma usa IA para analisar documentos de negação, políticas internas e registros médicos, gerando automaticamente cartas de apelação personalizadas.
A taxa de reversão das negativas chega a cerca de 70%, acima da média da indústria. Isso representa não apenas economia para segurados, mas também uma forma de devolver credibilidade ao setor, mostrando que a tecnologia pode equilibrar relações historicamente assimétricas entre empresas e clientes.
Claro e escalável: governança e confiabilidade da IA
Nenhuma dessas transformações seria sustentável sem governança. Um desafio recorrente é a explicabilidade da IA: como garantir que decisões automatizadas sejam transparentes e auditáveis?
A UnlikelyAI, fundada por um dos criadores da Alexa, propõe uma resposta. Sua arquitetura combina LLMs com raciocínio simbólico, gerando decisões passíveis de auditoria. Em um piloto com a SBS Insurance Services, foi possível automatizar 40% dos casos de sinistros com impressionantes 99% de precisão. A iniciativa mostra que eficiência não precisa estar dissociada de confiança e que a IA explicável pode se tornar diferencial competitivo.
A experiência da BlueMetrics: um case de automação aplicável ao mercado de seguros
Contexto
Uma fintech de grande destaque no setor financeiro buscava aprimorar seus processos de validação de documentos como CNH e RG, que eram manuais, lentos e propensos a erros.
A dificuldade em lidar com diferentes formatos e orientações dos documentos elevava custos, gerava retrabalho e impactava negativamente a experiência do cliente.
A solução desenvolvida pela BlueMetrics oferece um modelo facilmente adaptável ao setor de seguros, cujo segmento também lida com diversos tipos de documentação (identificação, comprovantes e laudos médicos, por exemplo) e precisa de agilidade e precisão nas operações.
Problema: o desafio de validar com eficiência
A prestação de serviços exigia validação rápida e eficaz de documentos financeiros, mas havia os seguintes entraves:
Processos manuais demorados e sujeitos a falhas humanas;
Dificuldade para extrair dados precisos de documentos com diferentes layouts e orientações;
Volume elevado de documentos dificultava escalabilidade operacional.
Esses desafios são diretamente transponíveis ao setor de seguros, onde documentos como comprovantes de residência, carteiras de habilitação, laudos médicos e relatórios de sinistro demandam a mesma eficiência e confiabilidade para acelerar a subscrição ou liquidação de apólices.
Solução: automatização, extração de dados e categorização inteligente
A BlueMetrics desenvolveu uma solução de IA Generativa multimodal, com as seguintes características:
Automatização no processamento de documentos de identificação (CNH, RG) em múltiplos formatos e orientações;
Extração precisa de dados (nome, data de nascimento, número de documento etc.) com modelos GenAI multimodais;
Sistema de categorização inteligente e processamento paralelo, baseado em arquitetura cloud-native, para alta escalabilidade.
No contexto de seguros, essas mesmas tecnologias podem ser empregadas para processar diferentes tipos de documentos, acelerando a aprovação de propostas, automatizando autorização de sinistros ou facilitando auditorias com governança integrada.
Resultados
A implementação resultou em benefícios concretos:
Eficiência operacional: redução de custos e do tempo médio de onboarding, com eliminação de gargalos no processamento de documentos;
Qualidade e precisão: alta acurácia na extração e categorização de dados, com significativa redução de erros e retrabalhos;
Escalabilidade: capacidade de atender a picos de demanda com flexibilidade para processar múltiplos tipos de documentos;
Conformidade e segurança: rastreabilidade completa, cônsonos com regulamentações financeiras, e melhor detecção de fraudes.
Para seguradoras, esses resultados significam maior agilidade na análise de riscos, melhora na experiência do cliente e base sólida para detectar inconsistências ou tentativas de fraude em grande escala.
Conclusão
Esse case real demonstra como uma solução tecnológica centrada em GenAI pode transformar processos críticos de validação documental com precisão, segurança e escalabilidade, fatores igualmente essenciais para o setor de seguros.
Ao adaptar essa arquitetura à sua operação, sua empresa ganha em eficiência, qualidade e confiança na automação documental.
Que ver soluções de GenAI, Machine Learning e dados fazendo a diferença na sua empresa?
Conclusão: dados, ML e GenAI como pilares de confiança e eficiência
Os exemplos analisados deixam claro que a integração de dados, Machine Learning e GenAI não é mais opcional no setor de seguros. Essas tecnologias estão se tornando elementos centrais de competitividade, trazendo impactos diretos em:
Precisão na precificação e avaliação de riscos;
Agilidade e transparência no processamento de sinistros;
Humanização da comunicação com clientes;
Automação de recursos e revisões de apelos;
Governança e confiança por meio de IA explicável.
O setor de seguros, historicamente associado à prudência e à análise criteriosa, encontra agora na IA uma aliada para equilibrar eficiência operacional e confiança do cliente.
Se sua empresa busca transformar operações de seguros com soluções baseadas em dados e IA, ou se é de outro segmento, mas acredita que cases como estes podem ser adaptados ao contexto do seu mercado, este é o momento ideal para dar o próximo passo.
Vamos conversar sobre isso?
Conheça alguns Casos de Uso.