IA em seguros: Benefícios, desafios e percepções

O que é IA em seguros?

O setor de seguros é um dos setores mais ricos em dados. Dessa forma, não é de surpreender que o potencial da IA em seguros seja enorme. Ele está abrindo as portas para novos ganhos em eficiência operacional, melhor experiência do cliente e aumento da tomada de decisões.

Após a pandemia da COVID-19, as prioridades dos clientes de seguros estão mudando, passando para serviços mais personalizados e sob demanda. Nesse contexto, as ferramentas de IA de última geração são fundamentais para que as seguradoras forneçam serviços que atendam às necessidades dos clientes.

Uma visão geral do setor de seguros. Fonte. DataCamp

Com essa mudança de paradigma no setor, as seguradoras embarcaram em uma jornada de mudanças profundas, em que o investimento em novas tecnologias, incluindo aprendizado de máquina e IA generativa, é fundamental para gerar lucros e sobreviver em um cenário competitivo em constante evolução. Como Sudaman Thoppan Mohanchandralal explica no podcast do DataFramed:

No entanto, como uma tecnologia nascente, onde e como implementar adequadamente as soluções de IA é uma tarefa desafiadora para os profissionais de IA nas seguradoras. Vamos analisar as principais tecnologias de IA que estão transformando os seguros.

Principais tecnologias de IA que estão transformando o setor de seguros

Podemos destacar duas tecnologias principais que estão remodelando rapidamente os seguros: aprendizado de máquina - que tem sido amplamente utilizado pelas seguradoras nas últimas duas décadas - e, mais recentemente, soluções de IA generativas.  

• IA tradicional e aprendizado de máquina. Nas últimas décadas, as seguradoras adotaram soluções de aprendizado de máquina para aumentar os recursos analíticos preditivos. Os modelos de aprendizado de máquina são fundamentais em áreas como detecção de fraudes em sinistros de seguros, melhoria da retenção de clientes e otimização de preços em séries temporais. Ao mesmo tempo, o aprendizado de máquina está por trás dos recursos de processamento de linguagem natural (NLP) dos chatbots modernos que as seguradoras têm usado para fins de atendimento ao cliente. Você pode saber mais sobre a importância da ciência de dados e do aprendizado de máquina em seguros em um artigo separado do DataCamp.
• IA generativa. Embora a IA tradicional e o aprendizado de máquina ainda desempenhem um papel importante nas muitas rotinas diárias das seguradoras, a IA generativa é certamente a próxima grande novidade. As ferramentas de IA generativa, como o ChatGPT, estão prontas para revolucionar o setor de seguros, desenvolvendo produtos de seguros personalizados, melhorando a experiência do cliente e reformulando as estratégias de marketing. 

Se você é um novato em IA generativa e aprendizado de máquina, nossa trilha de habilidades de fundamentos de IA é um ótimo lugar para começar a usar a tecnologia mais valiosa e revolucionária da atualidade. 

Aplicações de IA em seguros em diferentes setores

A IA desempenha um papel fundamental nos seguros, independentemente do tipo de negócio. Neste setor, abordamos as aplicações mais populares nos tipos tradicionais de seguro: seguro saúde, seguro de automóvel e seguro de vida.

IA no seguro saúde

Os seguros de saúde cobrem as despesas médicas do beneficiário em decorrência de doença ou lesão. As seguradoras desse setor estão usando a IA para otimizar a precificação dos planos de seguro, também chamada de modelagem de prêmio de risco. 

Ao aproveitar a análise preditiva, as seguradoras podem avaliar com uma precisão sem precedentes o perfil de risco do cliente, o que é fundamental para oferecer preços competitivos aos indivíduos. Por exemplo, compreender e prever riscos futuros de doenças com IA é fundamental para a otimização e precificação do portfólio. 

Embora a previsão de fenômenos complexos como a pandemia da COVID-19 tenha sido um desafio, a compreensão e a previsão dos resultados de saúde permitirão que as seguradoras priorizem e personalizem seus serviços.

Um ótimo exemplo de iniciativas de seguro de saúde orientadas por IA é a Wisedocs, uma plataforma que usa IA para revisar, analisar e resumir automaticamente registros médicos longos, economizando até 30% do tempo que levaria se fosse feito manualmente. Como diz Connor Atchison, seu fundador e CEO:

IA no seguro de automóveis

Os seguros de automóveis protegem os beneficiários contra perdas financeiras em caso de acidente de carro ou roubo. As seguradoras de todo o mundo estão explorando as possibilidades dos dados e da IA para melhorar o negócio de seguros automotivos. 

Um dos casos de uso mais ilustrativos é a avaliação do perfil de risco dos motoristas. Os modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo são usados para criar categorias granuladas de clientes com base em dados, como seu histórico de direção, o tipo de carro que dirigem ou até mesmo seu histórico de crédito. Os dados telemáticos, inclusive do próprio carro e do telefone usado dentro do veículo, têm o potencial de aumentar drasticamente a precisão desses modelos.

Doug McElhaney, sócio da área de seguros da McKinsey & Company, fala sobre essas novas possibilidades neste artigo:

Outro caso de uso importante está relacionado à detenção de fraudes. Com a IA e o aprendizado de máquina, as seguradoras podem ter uma ideia melhor do comportamento dos motoristas, o que é fundamental para identificar possíveis sinistros fraudulentos. As variáveis que podem ser rastreadas para levantar suspeitas são as milhas esperadas que serão dirigidas anualmente, o local da garagem onde um veículo está estacionado ou a extensão dos ferimentos de alguém após um acidente ou os tratamentos médicos apropriados. 

Matthew Carrier, diretor da Deloitte Consulting, destaca os benefícios da IA para a detecção de fraudes:

IA no seguro de vida

O seguro de vida é um contrato no qual uma seguradora garante o pagamento aos beneficiários de um segurado quando ele morre. 

Há enormes possibilidades para a IA no setor de seguros de vida. Dada a natureza de longo prazo desses tipos de serviços (os termos dos contratos de seguro de vida podem se estender de 1 a 40 anos ou mais), oferecer um preço de prêmio justo é fundamental para aumentar a satisfação e a retenção do cliente. É por isso que a IA está se tornando uma ferramenta essencial durante o processo de subscrição.  

Essas ferramentas são usadas em todo o processo, desde a coleta e avaliação de dados até a avaliação de riscos e o cálculo do prêmio.

IA em tarefas diárias de seguros

Vamos analisar em detalhes como a IA e o aprendizado de máquina funcionam em algumas das operações diárias mais comuns das seguradoras.

IA na subscrição de seguros

A subscrição é um processo de avaliação em que a seguradora avalia se um candidato pode ser segurado e calcula o prêmio da apólice. O processo de subscrição é comum em todos os tipos de seguro, desde seguro de saúde e de vida até seguro de automóvel e de viagem. 

O processo de subscrição visa a definir um prêmio justo com base no perfil de risco dos indivíduos. Tradicionalmente, esse tem sido um processo tedioso e demorado, que exige a coleta e a avaliação de grandes quantidades de dados, muitas vezes classificados de forma caótica e fragmentada. A subscrição tradicional é propensa a erros e complexidades, o que torna o processo demorado, ineficiente e complicado. A capacidade limitada de abordar a subscrição geralmente leva a prêmios mais altos e à falta de personalização.

É nesse ponto que a IA e o aprendizado de máquina entram em cena. A análise avançada de dados desempenha um papel crucial na subscrição moderna, aumentando a eficiência operacional, aprimorando a precisão das avaliações de risco e permitindo que as seguradoras ofereçam apólices personalizadas.

Um ótimo exemplo de como a IA pode ajudar nos processos de subscrição é a Indigo, uma empresa especializada em seguro de responsabilidade civil profissional médica. Seu processo de subscrição baseado em IA examina milhares de pontos de dados para fornecer preços personalizados de acordo com as necessidades dos profissionais de saúde e suas especialidades médicas. 

IA no processamento de sinistros de seguros

Os sinistros são o outro lado da moeda no negócio de seguros. Um sinistro é uma solicitação formal feita por um segurado a uma companhia de seguros para obter cobertura ou compensação por um sinistro coberto ou evento da apólice.

Como ocorreu com a subscrição, o processamento de sinistros tem sido historicamente uma tarefa repetitiva e demorada, que envolve a análise minuciosa de cada caso específico e das informações fornecidas pelo segurado. Esse processo geralmente leva a erros humanos e a sérios gargalos, e a probabilidade de sofrer fraude é relativamente alta. 

A IA está revolucionando o processamento de sinistros de seguros. Ao analisar grandes quantidades de dados, simplificar o processo de gerenciamento de sinistros e automatizar tarefas de rotina, as ferramentas de IA podem melhorar a eficiência, identificar possíveis fraudes com maior precisão e liberar os agentes de seguros para se concentrarem em outras tarefas.

Um ótimo estudo de caso para ilustrar os efeitos da IA no processamento de sinistros pode ser encontrado neste artigo, em que uma seguradora nórdica conseguiu analisar automaticamente 70% dos documentos após a implementação de uma solução de IA desenvolvida pela EY wavespace Madrid.

Desafios e considerações para a adoção de IA em seguros

Embora os benefícios da IA sejam claros, a implementação de uma solução de IA bem-sucedida nem sempre é fácil, especialmente em um setor como o de seguros, em que há muitos dados confidenciais envolvidos. Vamos analisar os desafios mais importantes.

Desafios éticos e regulatórios

Apesar dos recursos exclusivos da IA, é importante considerar seus possíveis riscos e preocupações regulatórias no setor de seguros. Christian Westermann, diretor de IA da Zurich, resume as principais preocupações de uma perspectiva técnica:

Além disso, a conformidade com o cenário jurídico em rápida evolução é obrigatória para que as seguradoras garantam a proteção de dados e o uso justo e seguro da IA. Um ótimo exemplo de como será o futuro da conformidade é a recém-aprovada Lei de IA da UE, uma regulamentação abrangente que exige que as empresas, inclusive as seguradoras, adotem medidas regulatórias rigorosas. 

Confira nossa trilha de habilidades sobre os fundamentos da Lei de IA da UE para saber mais sobre essa regra inovadora e ambiciosa e como manter a conformidade.

Christian Westermann apresenta as principais implicações da Lei de IA da UE para o setor de seguros:

Integrações e escalabilidade

Como integrar soluções de IA aos sistemas existentes e torná-las escalonáveis pode ser complexo e requer uma infraestrutura moderna, que muitas seguradoras não possuem. Essas empresas geralmente têm sistemas legados que podem não interagir facilmente com ferramentas de IA de ponta. 

A combinação de tecnologias de aprendizado de máquina e inteligência artificial com esses processos estabelecidos requer planejamento e personalização cuidadosos para evitar interrupções. As seguradoras precisam avaliar sua infraestrutura atual, identificar possíveis desafios de integração e investir nas atualizações necessárias para garantir que ambos os sistemas funcionem harmoniosamente com as tecnologias existentes.

Capacitação de equipes e pessoas

A criação de uma estratégia de IA bem-sucedida exige esforços e recursos consideráveis, mas mesmo as empresas com grandes recursos não conseguem implementar soluções de IA. Por quê? Porque eles não têm funcionários qualificados suficientes com conhecimento em IA. 

A implementação e o gerenciamento bem-sucedidos dos sistemas de IA exigem uma força de trabalho qualificada. Cientistas de dados, especialistas em IA e outros profissionais com experiência em IA e aprendizado de máquina são essenciais para desenvolver, interpretar e gerenciar essas tecnologias. 

Recrutar e reter talentos com o conjunto adequado de habilidades pode ser um desafio, especialmente devido ao mercado competitivo para profissionais de tecnologia. Investir em treinamento e desenvolvimento para a equipe existente também pode ajudar a preencher a lacuna de habilidades e garantir que a organização possa aproveitar totalmente os recursos de IA. Conforme observado no gráfico abaixo, uma das barreiras mais importantes para a adoção da IA na descoberta de medicamentos é a falta de pessoal adequado e a falta de compreensão da IA.

Felizmente, a DataCamp está aqui para ajudar as seguradoras. Com a nossa solução DataCamp for Business, podemos ajudar sua empresa a se familiarizar com dados e IA. Com uma solução dimensionável que pode funcionar para equipes de qualquer tamanho, além de caminhos de aprendizagem personalizáveis e relatórios detalhados, o DataCamp for Business pode ajudar você a transformar sua empresa e se preparar para a IA. 

Temos o prazer de compartilhar nossa experiência com empresas de seguros consolidadas, como a Allianz. Neste estudo de caso, exploramos como a Allianz capacitou mais de 6.000 funcionários com o DataCamp.

Tendências futuras em IA para seguros

O setor de seguros embarcou em uma jornada de mudanças nos últimos anos com implicações imprevisíveis. O mundo está mudando, assim como o setor de seguros, que está enfrentando cinco tendências importantes, de acordo com a PWC:

Cinco tendências que afetam o futuro do seguro. Origem. PWC

Nesse cenário, as soluções de IA e as tecnologias de ponta, como blockchain ou a Internet das Coisas, desempenharão um papel importante nas estratégias das seguradoras para enfrentar as incertezas do mundo atual.

Conclusão

A IA é um dos principais fatores de mudança no setor de seguros. A aplicação da IA e do aprendizado de máquina em seguros tem o potencial de acelerar o processo de subscrição e automatizar o processamento climático, aumentando assim a eficiência operacional e melhorando a satisfação e a retenção do cliente ao oferecer apólices mais personalizadas. 

À medida que esses sistemas se tornam mais inteligentes, as seguradoras com um sólido domínio dos fundamentos da IA provavelmente terão uma vantagem significativa sobre seus concorrentes. Falaremos mais sobre a importância de ter uma cultura sólida de dados e IA em nosso próximo webinar Aumentando a maturidade de dados e IA da sua organização

Solicite uma demonstração para saber como o DataCamp pode orientar você no processo de capacitação de toda a sua equipe e na criação de uma cultura positiva de dados. Enquanto isso, confira nossos materiais dedicados sobre IA:

• Fundamentos de IA
• Certificação de fundamentos de IA
• Como aprender IA do zero em 2024: Um guia completo para especialistas
• Webinar sobre o futuro da ciência de dados em seguros 
• Ciência de dados em seguros hoje | DataCamp
• IA em finanças: Revolucionando o futuro da gestão financeira
• IA no setor bancário: Como a IA está transformando o setor bancário
• IA no setor de saúde: Aprimorando o diagnóstico, personalizando o tratamento e simplificando as operações
• Treinamento prático em dados e IA para sua equipe financeira
• 10 maneiras de usar o ChatGPT para finanças
• O que é a Lei de IA da UE? Um guia resumido para líderes
• Fundamentos da Lei de IA da UE