IA no setor de seguros

17 de novembro de 2024

Autores

Keith O'Brien

Writer, IBM Consulting

Amanda Downie

Editorial Content Strategist, IBM

O que é IA no setor de seguros?

A IA no setor de seguros é o uso de inteligência artificial, automação e outras tecnologias avançadas para aprimorar a cobertura e a prestação de serviços no setor de seguros.

Como outros setores de serviços financeiros, o setor de seguros exige uma grande quantidade de dados. Esses dados ajudam as operadoras a decidir qual seguro oferecer a quais pessoas e quais prêmios elas devem cobrar. A inteligência artificial pode melhorar os recursos de tomada de decisão dos provedores, impulsionando o atendimento aprimorado aos seus clientes e melhorando seus resultados financeiros.

O setor de seguros sempre fez uso extensivo de dados e algoritmos, como no cálculo de prêmios de seguro e no processamento de dados pessoais e não pessoais no processo de subscrição para avaliar riscos e precificar apólices de seguro. Mas a IA aprimora esses recursos em maior escala e velocidade.

A ascensão das empresas de insurtech, que utilizam novas tecnologias para atender aos clientes, pode tanto oferecer serviços para os provedores tradicionais quanto desafiá-los pelo mercado.

As tecnologias impulsionadas por IA podem ajudar organizações que oferecem seguros tanto para pessoas quanto para empresas. Por isso, as seguradoras e outras organizações dentro do ecossistema de seguros devem considerar o desenvolvimento de diversas iniciativas orientadas por IA para aproveitar os benefícios dessa poderosa tecnologia.

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Tipo de IA e tecnologia avançada utilizada no setor de seguros

Há diversas aplicações de IA que as seguradoras podem utilizar para aprimorar suas operações.

  • APIs
  • Automação de processos de negócios
  • IA generativa
  • Automação inteligente
  • Aprendizado de máquina
  • Processamento de linguagem natural
  • Reconhecimento óptico de caracteres

APIs

As APIs permitem que aplicações de software se comuniquem entre si para trocar informações. Elas podem conectar os diversos tipos de organizações dentro do ecossistema de seguros para colaborar. As APIs podem integrar seguradoras, empresas terceirizadas de ajuste e requerentes, facilitando o compartilhamento e o acesso a informações. Além disso, elas desempenham um papel importante no crescimento contínuo do setor de seguros. Por exemplo, o surgimento de empresas insurtech, como intermediários e agregadores de seguros, pode utilizar APIs para se conectar às seguradoras e apresentar tarifas e ofertas aos seus clientes.

Automação de processos de negócios

Automação de processos de negócios (BPA) automatiza processos complexos e repetitivos no seguro. A BPA pode lidar facilmente com o onboarding de clientes, o processamento de reclamações, a subscrição e outros serviços de gerenciamento de políticas.

IA generativa

IA generativa utiliza grandes modelos de linguagem (LLMs) e pode ajudar as seguradoras de diversas maneiras. A IA generativa pode ajudar os funcionários de seguros a otimizar tarefas como responder a problemas de atendimento ao cliente e analisar documentos ou blocos individuais de texto. Pode ajudar os representantes de atendimento ao cliente a responder melhor aos problemas dos clientes. Pode também ajudar os clientes a resolver seus próprios problemas por meio do uso de tecnologias de IA, como chatbots e assistentes virtuais. Por exemplo, a IBM ajuda empresas a otimizar processos utilizados para lidar com grandes documentos e blocos de texto ou imagens usando IA generativa por meio da sua tecnologia WatsonX. A IBM também criou um chatbot para um cliente de seguros que ajudou os segurados a apresentar os documentos necessários e acessar a visão completa das coberturas oferecidas em seu pacote de seguro. Assim, 77% dos executivos do setor disseram que precisavam adotar a IA de geração rapidamente para se equiparar aos seus concorrentes, de acordo com um relatório do Institute for Business Value.

Automação inteligente

A automação inteligente é uma característica marcante de qualquer fluxo de trabalho orientado por IA. Ela utiliza tecnologias de automação para simplificar e ampliar a tomada de decisões em organizações. Por exemplo, uma seguradora pode empregar automação inteligente para calcular pagamentos, estimar taxas e atender às exigências de conformidade.

Aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina (ML) utiliza dados e algoritmos para possibilitar que a IA imite a maneira como os humanos aprendem, melhorando gradualmente sua precisão. As seguradoras podem usar tecnologias de ML, como deep learning, para analisar os dados de seus clientes e potencializar serviços que fazem recomendações de produtos para clientes atuais e em potencial.

Processamento de linguagem natural

Processamento de linguagem natural (PLN) é um tipo de IA que utiliza aprendizado de máquina para permitir que computadores entendam e se comuniquem com a linguagem humana. As seguradoras podem utilizar PLN para analisar as informações apresentadas pelos clientes para identificar se podem oferecer o seguro certo e o preço. Por exemplo, as organizações que oferecem seguro de saúde podem fazer perguntas aos clientes em potencial sobre seu histórico médico para avaliar melhor sua oferta de seguro.

Reconhecimento óptico de caracteres 

O reconhecimento óptico de caracteres (OCR), também conhecido como reconhecimento de texto, utiliza a extração automatizada de dados para converter rapidamente imagens de texto em um formato legível por máquina. É um componente crucial na abordagem de digitalização das seguradoras, transformando ativos legados em conteúdo digital pesquisável. Usar o OCR para digitalizar formulários e reivindicações antigos, armazenando-os em um banco de dados, pode ajudá-las a compreender melhor todo o histórico de seus negócios e serviços oferecidos.

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Casos de uso de IA no setor de seguros

As soluções de IA impulsionam diversos casos de uso para provedores de seguros.

  • Gerenciamento de sinistros
  • Modernização dos códigos
  • Detecção de fraudes
  • Gerenciamento de riscos
  • Desenvolvimento de novos produtos
  • Subscrição

Gerenciamento de sinistros

As ferramentas de IA podem melhorar o processo de gerenciamento de sinistros, acelerando o processamento e a liquidação de sinistros. Usando Processamento de Linguagem Natural (PLN), as seguradoras podem ler, interpretar e processar documentos e imagens para decidir se devem ou não conceder um sinistro.

Reunindo grandes quantidades de dados históricos, a IA discriminativa pode ser utilizada para avaliar a plausibilidade e promover a qualidade e uniformidade no processo de análise. De forma complementar, a IA generativa pode auxiliar o perito em seguros a resumir os dados e gerar um relatório preliminar.

Modernização dos códigos

As seguradoras, especialmente as fundadas há décadas, podem usar uma combinação de tecnologias legadas, como Cobol, Assembly e PL1. A IBM utiliza IA generativa para ajudar empresas de seguros estabelecidas a modernizar seus sistemas de TI e criar códigos que funcionem com as tecnologias existentes. A operadora de seguros Sun Life usou a solução IBM Application Discovery and Delivery Intelligence (ADDI) para editar código, depurar e iniciar a descoberta de aplicativos para análise de impacto em seus sistemas IBM Z mainframe.

As ferramentas de IA podem melhorar o processo de gerenciamento de sinistros, acelerando o processamento e a liquidação de sinistros. Usando Processamento de Linguagem Natural (PLN), as seguradoras podem ler, interpretar e processar documentos e imagens para decidir se devem ou não conceder um sinistro.

Reunindo grandes quantidades de dados históricos, a IA discriminativa pode ser utilizada para avaliar a plausibilidade e promover a qualidade e uniformidade no processo de análise. De forma complementar, a IA generativa pode auxiliar o perito em seguros a resumir os dados e gerar um relatório preliminar.

Detecção de fraudes

A detecção de fraudes é o processo de identificação de atividades suspeitas que indicam que pode estar ocorrendo uma atividade criminosa em seguros. O maior exemplo de fraude em potencial em seguros envolve reivindicações falsas de seguro por meio da invenção de um acidente ou exagerando o que aconteceu. Outros exemplos incluem registros médicos falsificados, uso da identidade de outra pessoa ou outras declarações incorretas. A IA pode analisar os dados apresentados e compará-los com dados históricos para determinar melhor se uma reivindicação é precisa ou não.

O software de detecção de fraudes orientado por IA monitora transações, aplicações, APIs e comportamentos de usuários para ajudar as organizações a prevenir ou interromper melhor fraudes em andamento.

Gerenciamento de riscos

O gerenciamento de riscos e a avaliação de riscos são componentes essenciais da estratégia de negócios de uma seguradora. Para incentivar a lucratividade, as transportadoras e resseguradoras devem entender o risco de cada um de seus clientes precisar fazer um sinistro. Isso é válido para todos os tipos de seguro. O uso da IA para analisar as grandes quantidades de dados que uma seguradora tem de eventos externos e os dados apresentados por seus clientes pode ajudá-la a precificar suas apólices corretamente e tentar minimizar grandes surpresas.

Atualmente, a IBM está utilizando a subscrição de seguros imobiliários e a investigação de sinistros para criar modelos de base na plataforma de IA e dados IBM watsonx. O objetivo do modelo é melhorar o sucesso e a eficiência dos processos de avaliação de risco e tomada de decisão.

Desenvolvimento de novos produtos

Um estudo do Institute for Business Value revelou que 60% das seguradoras previram que produtos e serviços não tradicionais logo gerariam tanta receita quanto os produtos tradicionais existentes. As seguradoras podem se envolver em ambientes de risco diferenciados, como seguros baseados em comportamento. Eles precisarão de ferramentas de IA para entender melhor esses ambientes e saber como definir preços precisos para suas políticas.

Subscrição

A subscrição é o processo de decisão de oferecer uma apólice de seguro a um candidato e definir Preços adequadamente. Os modelos de IA podem ajudar as empresas a melhorar a subscrição analisando os dados apresentados pelos clientes. A seguradora pode optar por deixar a IA decidir se deve ou não fazer a oferta e usar os dados apresentados para precificar a apólice.

Benefícios da IA no setor de seguros

A adoção da IA gera diversos benefícios para seguradoras e outras organizações do setor de seguros.

  • Maior eficiência
  • Cibersegurança aprimorada
  • Experiências personalizadas para os clientes
  • Análise de dados preditiva
  • Redução de reclamações

O uso de ferramentas de IA, como IA generativa e aprendizado de máquina, ajuda as organizações do setor de seguros a concluir melhor tarefas manuais, como processamento de sinistros, inscrições de novos clientes e atividades de marketing e comunicação. Usar IA para gerenciar muitas dessas tarefas ajuda os funcionários a lidar com tarefas mais importantes, como resolver problemas mais difíceis dos clientes. A IA também ajuda a melhorar os fluxos de trabalho. A IBM usou sua oferta IBM® Cloud Pak for Business Automation para ajudar a transformar os fechamentos trimestrais do departamento financeiro da Swiss Re usando ferramentas de baixo código, relatórios e painéis, juntamente com análises orientadas por IA.

Cibersegurança aprimorada

A IA pode ajudar as organizações a detectar melhor possíveis fraudes ou problemas de segurança. A cibersegurança orientada por IA pode detectar problemas mais rápido e até mesmo corrigir um problema sem intervenção humana. Como as seguradoras hospedam dados pessoais importantes, o uso de IA ajuda a evitar grandes problemas de reputação e regulatórios.

Experiências personalizadas para os clientes

A IA ajuda as organizações a melhorar a experiência do cliente fazendo marketing para grupos específicos com mensagens personalizadas. Ela também aprimora o suporte ao cliente, disponibilizando ferramentas de autoatendimento mais poderosas para atendimento ao cliente, como chatbots e assistentes virtuais, e equipando os representantes de atendimento ao cliente com mais informações por meio de IA generativa. A pesquisa do Institute for Business Value survey revelou que as seguradoras que usaram IA tiveram uma taxa de retenção 14% maior e um Net Promoter Score 48% maior.

Análise de dados preditiva

As seguradoras podem usar IA em seus procedimentos de gerenciamento de dados para melhorar sua coleta e análise de insights. Elas precisam saber o que provavelmente acontecerá no futuro que possa afetar suas responsabilidades em relação às políticas em vigor. O uso da IA para gerar insights preditivos dos dados existentes pode ajudá-las a moldar uma estratégia que capitalize o ambiente atual e evite possíveis problemas no futuro.

Redução de reclamações

A IA pode ser utilizada em residências para tecnologias IoT, como detectores de monóxido de carbono e fumaça, que alertam os proprietários em tempo real sobre incidentes possivelmente danosos. A IA utilizada em dispositivos inteligentes também pode ajudar a reduzir o risco de morte em sinistros de seguro de vida, identificando situações que podem ameaçar a vida ou problemas de integridade.

Desafios da IA nos seguros

A incorporação de IA no setor de seguros traz alguns possíveis riscos que as empresas devem prever.

  • Qualidade dos dados
  • Potencial de discriminação
  • Problemas regulatórios
  • Lacunas de habilidades

Qualidade dos dados

O uso exclusivo de IA pode gerar alguns problemas de dados. Como a tecnologia ainda está em evolução, é possível que ela cometa erros, como gerar dados fictícios que não existem ou fazer suposições incorretas sobre uma solicitação. Um erro de cálculo ou a inserção de dados fantasmas pode ter um impacto significativo nas decisões estratégicas baseadas nesses dados. Isso destaca a necessidade de contar com funcionários para verificar os resultados produzidos pela IA ou adotar outros métodos de controle e equilíbrio.

Potencial de discriminação

Como a IA é treinada em conjuntos de dados humanos, os modelos podem discriminar, recusando-se a oferecer seguro a determinados grupos ou cobrando prêmios excessivos. Pode haver preocupações regulatórias se as empresas não tomarem as medidas adequadas para reduzir possíveis problemas de discriminação. Dessa forma, as seguradoras provavelmente não devem usar as ferramentas de IA generativas mais genéricas, como o ChatGPT, e trabalhar com empresas que desenvolvam ferramentas específicas para casos de uso, como a IBM, ou desenvolver suas próprias ferramentas.

Problemas regulatórios

As seguradoras devem tomar medidas para proteger os dados dos clientes. A IA pode ajudar a proteger esses dados, mas usá-los em ferramentas externas de IA pode violar regulamentos específicos. As seguradoras devem investigar profundamente qualquer ferramenta de IA que estejam considerando usar e buscar a orientação de profissionais da área jurídica antes de expor quaisquer dados de clientes a essas tecnologias. O toolkit watsonx.governance da IBM para governança de IA ajuda as seguradoras a monitorar e governar todo o seu ciclo de vida de IA, minimizando problemas de risco e conformidade.

Lacunas de habilidades

As empresas do setor de seguros podem não ter os recursos internos certos para aproveitar ao máximo a IA. Podem não ter o pessoal certo ou os funcionários atuais podem não ter as habilidades certas. Assim como em outros setores, as seguradoras devem investir em upskilling de IA e reskilling de IA para preparar esses funcionários para futuros empregos que incluam a IA como um componente importante. E deve procurar contratar novos funcionários que já tenham habilidades relacionadas à IA quando surgirem vagas.

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