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IA em seguros: como a inteligência artificial está transformando o setor
A IA em seguros ganha espaço à medida que seguradoras buscam mais eficiência, capacidade analítica e agilidade em processos que tradicionalmente exigem grande volume de informações e trabalho operacional.
O potencial se estende por diferentes etapas da cadeia, desde a análise de documentos até subscrição, sinistros e relacionamento com clientes. Para transformar essas possibilidades em resultados, as seguradoras precisam conectar tecnologia, processos, pessoas, governança e métricas de negócio.
A IA pode apoiar atividades que envolvem grande volume de dados, documentos, imagens e decisões recorrentes. Em seguros, isso cria oportunidades em diferentes pontos da operação.
Entre as principais aplicações estão:
Quanto maior a integração dessas aplicações aos processos da seguradora, maior a necessidade de definir indicadores capazes de mostrar seu impacto sobre produtividade, custos e desempenho.
Leia mais sobre a relação entre tecnologia e geração de resultado.
Subscrição e regulação de sinistros estão entre as frentes com maior potencial para ampliar o uso de IA no setor segurador.
Esses processos concentram informações que podem ser analisadas pela tecnologia, como documentos, imagens e registros. Isso permite automatizar etapas, apoiar análises e direcionar a atuação humana para atividades que exigem maior julgamento.
Na subscrição, a IA pode ampliar a capacidade de processar informações utilizadas na avaliação de riscos. Na regulação de sinistros, pode apoiar a interpretação de documentos e outros registros envolvidos na análise de cada ocorrência.
O avanço dessas aplicações está relacionado à capacidade de incorporá-las ao fluxo operacional da seguradora. A discussão passa pela forma como tecnologia, dados e processos são estruturados para sustentar o uso da IA.
O estudo Gerando valor com GenAI, realizado pela Peers em parceria com o TEC.Institute e publicado pela MIT Technology Review Brasil, aprofunda como empresas brasileiras estão transformando a GenAI em uma capacidade de geração de valor. No setor financeiro, a pesquisa reúne experiências de bancos, meios de pagamento e seguradoras, ambientes em que escala, governança e mensuração assumem papel especialmente relevante. unda como empresas brasileiras estão transformando a GenAI em uma capacidade de geração de valor. No setor financeiro, a pesquisa reúne experiências de bancos, meios de pagamento e seguradoras, ambientes em que escala, governança e mensuração assumem papel especialmente relevante.
No recorte de seguros, 25% das empresas afirmam ter superado o business case inicial, enquanto 37,5% atingiram as expectativas. O estudo identifica Engenharia e Operações e Capacitação e Pessoal entre as principais oportunidades de evolução para o segmento.
A experiência da CNP Seguros Holding Brasil, apresentada no estudo, ajuda a mostrar como essa discussão chega à operação. Segundo Vinicius Serafim, Head de TI da companhia, os projetos precisam apresentar um business case e demonstrar o retorno financeiro esperado para os três anos seguintes. Em algumas iniciativas de desenvolvimento, a empresa já registrou ganhos de produtividade entre 30% e 40%.
A priorização também ocupa papel central. Em workshops realizados com diferentes áreas da empresa, foram identificadas cerca de 40 iniciativas potenciais de IA, mas apenas duas conseguiram demonstrar claramente o valor esperado e justificar o investimento. A companhia concentra seus esforços em iniciativas capazes de gerar eficiência e alinhadas ao planejamento estratégico.
Para os próximos anos, Vinicius aponta subscrição e regulação de sinistros como as aplicações de GenAI com maior potencial de transformação no setor. O volume de documentos, imagens e registros presentes nesses processos abre espaço para automatizar etapas relevantes e ampliar a eficiência operacional.
A experiência mostra que gerar valor com IA em seguros passa pela capacidade de priorizar oportunidades com impacto claro e criar condições para incorporá-las à operação.
O valor da IA em seguros pode aparecer em diferentes indicadores de negócio. O ponto central está em definir previamente qual resultado cada iniciativa pretende gerar e acompanhar sua evolução.
Alguns indicadores possíveis são:
Esse acompanhamento ajuda a estabelecer critérios para decidir quais projetos devem receber novos investimentos e ganhar escala.
Um exemplo aparece no case da Mitsui Sumitomo: como GenAI aumentou em 92% o fechamento de negócios. A iniciativa mostra como a aplicação da tecnologia em um processo diretamente relacionado ao negócio pode ser acompanhada por indicadores concretos de desempenho.
Seguradoras lidam com dados pessoais, informações sensíveis e processos que podem impactar diretamente seus clientes. Por isso, a expansão da IA exige mecanismos capazes de acompanhar as aplicações ao longo de seu ciclo de vida.
O estudo Gerando valor com GenAI destaca que instituições financeiras operam em ambientes altamente regulados e dependem de arquiteturas resilientes, processos auditáveis e mecanismos de governança para ampliar soluções de GenAI com segurança.
Na prática, isso envolve definir responsabilidades, critérios de aprovação, níveis de acesso, monitoramento, segurança e formas de intervenção humana.
A governança também precisa acompanhar o nível de risco de cada aplicação. Uma solução interna de apoio à produtividade possui implicações diferentes de uma aplicação que utiliza dados de clientes ou participa de processos sensíveis da operação.
Aprofunde-se no tema e leia mais sobre IA híbrida e os caminhos para escala e governança.
Uma estratégia de IA em seguros precisa conectar oportunidade tecnológica a problemas concretos do negócio.
Um caminho possível começa pela identificação dos processos com maior potencial de impacto. A partir deles, a organização pode estabelecer o resultado esperado, definir indicadores, avaliar os requisitos de dados e governança e validar a aplicação antes de ampliar sua utilização.
A lógica pode ser resumida em cinco etapas:
Problema de negócio → caso de uso → resultado esperado → validação → escala
Esse processo ajuda a concentrar investimentos nas aplicações com maior capacidade de gerar impacto e cria aprendizado para as próximas iniciativas.
Para seguradoras, a maturidade em IA tende a avançar à medida que cada implementação contribui para construir capacidades reutilizáveis em dados, arquitetura, governança, processos e pessoas.
A IA em seguros abre oportunidades para transformar processos que concentram grande volume de informação, trabalho operacional e conhecimento especializado.
Subscrição, sinistros, atendimento e análise documental estão entre as frentes em que a tecnologia pode ampliar produtividade e eficiência. A geração de valor depende da capacidade de escolher aplicações relevantes, estabelecer indicadores, integrá-las à operação e criar condições para sua evolução.
Para as seguradoras, a maturidade em IA está diretamente relacionada à capacidade de transformar iniciativas individuais em competências que possam ser aplicadas de forma consistente em diferentes processos.