Inteligência Artificial Está Mudando a Análise de Riscos em Seguros

A história da análise de riscos no setor de seguros remonta a épocas antigas, quando comerciantes chineses e árabes distribuíam suas mercadorias entre várias embarcações para minimizar perdas potenciais. Este princípio básico de mutualismo evoluiu consideravelmente ao longo dos séculos, transformando-se em modelos sofisticados que hoje incorporam tecnologias avançadas.

Anteriormente, a avaliação de sinistros era conduzida predominantemente de forma manual por peritos e ajustadores. Este processo tradicional enfrentava desafios consideráveis, como períodos de regulação extensos e subavaliação de danos devido à insuficiência de informações e processos não otimizados. A subscrição — processo de decisão sobre oferecer uma apólice e definir preços adequados — dependia fortemente da experiência pessoal e análises limitadas.

Atualmente, o setor está passando por uma transformação fundamental, transitando do modelo "detectar e reparar" para "prever e prevenir". Esta mudança é impulsionada principalmente pelo uso intensivo de dados e inteligência artificial na análise de riscos. Conforme dados da IBM, a utilização da IA para analisar grandes volumes de informações permite às seguradoras precificar suas apólices com maior precisão e minimizar surpresas.

Os benefícios dessa evolução são múltiplos e significativos:

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• Análise de dados em tempo real, permitindo decisões mais ágeis e precisas

• Previsão de desastres através de algoritmos que processam dados históricos

• Avaliação de danos mais eficiente utilizando análise de imagens

• Detecção de fraudes através de identificação de padrões suspeitos.​

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O caso da HDI Seguros exemplifica esta transformação: após implementar modelos estatísticos baseados em machine learning, a empresa aumentou seu EBITDA em 13% e melhorou a assertividade da análise de risco de roubo e furto em até 20%.

Por outro lado, os executivos precisam compreender que a IA não deve substituir integralmente a decisão humana, mas ser uma ferramenta para aprimorar processos. A gestão de riscos moderna implica no planejamento integrado de recursos humanos e materiais, utilizando dados para eliminar ou minimizar riscos e identificar oportunidades de melhoria.

Dessa forma, enquanto avançamos para 2025, as seguradoras que adotarem abordagens orientadas por dados não apenas otimizarão sua eficiência operacional, mas também criarão experiências mais personalizadas, transformando potenciais pontos problemáticos em transições perfeitas para seus clientes.