Soluções baseadas em IA no setor de seguros com IA Gerenciada: Por que o setor de seguros está enfrentando sua maior virada.

O fim da "paralisia digital": como a IA gerenciada está salvando o setor de seguros.

O que funcionou durante décadas como um modelo de negócios estável, baseado na agregação de riscos e na inovação incremental, agora enfrenta uma tempestade perfeita de dívida tecnológica, custos exorbitantes e pressão regulatória. Os números falam por si: enquanto as fraudes em seguros movimentam cerca de US$ 122 bilhões anualmente em todo o mundo, paradoxalmente, até 90% dos investimentos em TI de empresas tradicionais são gastos exclusivamente na manutenção de sistemas obsoletos – uma “paralisia digital” que sufoca a inovação.

Mas o preço da estagnação não é mais apenas uma questão de perda de eficiência; está se tornando uma ameaça existencial. Em uma era em que os padrões de fraude estão se tornando mais dinâmicos e os clientes esperam experiências em tempo real, simplesmente gerenciar apólices não é mais suficiente. A resposta do setor reside na implementação estratégica de soluções de IA gerenciadas. Essas tecnologias não são mais um artifício opcional, mas sim a alavanca crucial para superar a gigantesca "armadilha do legado", acelerando radicalmente processos como o gerenciamento de sinistros e avaliando riscos com mais precisão do que nunca.

A análise a seguir examina em detalhes os aspectos econômicos dessa transformação. Das razões históricas para a existência de gigantes de TI como a Allianz aos desafios da nova Lei de IA da UE: investigamos como as seguradoras estão gerenciando o equilíbrio entre a regulamentação rigorosa e a automação necessária. Descubra por que a IA gerenciada é mais do que apenas software – é a infraestrutura para a competitividade do futuro – e quais estratégias determinarão os vencedores e perdedores da próxima década.

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Como as seguradoras estão automatizando seu futuro ou moldando-o de forma inteligente.

O setor de seguros está em um momento crucial, onde forças tecnológicas, econômicas e regulatórias convergem e impõem mudanças fundamentais. O modelo de negócios de seguros, construído ao longo de décadas com base em processos manuais, estruturas de dados descentralizadas e inovações incrementais, está sob crescente pressão. A realidade é inequívoca: o setor de seguros perde atualmente cerca de US$ 122 bilhões anualmente com fraudes em seguros de propriedade e acidentes, sendo que somente a Alemanha enfrenta perdas superiores a € 6 bilhões por ano. Ao mesmo tempo, 70% dos orçamentos de TI das seguradoras são gastos na manutenção de sistemas obsoletos que estão cada vez mais sobrecarregados por sua própria complexidade. Dois terços das seguradoras em todo o mundo ainda não conseguiram expandir a inteligência artificial além de projetos-piloto e integrá-la às suas operações diárias.

Essa situação descreve não apenas uma lacuna de eficiência, mas um problema de sobrevivência. Soluções de IA gerenciadas para o setor de seguros não são, portanto, um artifício tecnológico ou uma modernização opcional, mas uma necessidade estratégica que determina a competitividade, a rentabilidade e, em última instância, a viabilidade de mercado a longo prazo das seguradoras. Este relatório analisa os fatores econômicos, os atores institucionais e os mecanismos de mercado por trás desse processo de transformação. Ele destaca como os sistemas de IA gerenciados, enquanto plataformas de soluções integradas, permitem que as seguradoras superem sistemas legados, detectem e previnam fraudes em tempo real, acelerem os processos de sinistros e ampliem as experiências personalizadas para os clientes.

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Do processamento de dados eletromecânicos à paralisia digital

Para compreender a situação atual do setor de seguros, é necessário analisar seu desenvolvimento tecnológico. A Allianz, por exemplo, foi a primeira seguradora na Europa a introduzir o computador mainframe IBM 650 em 1956. Essa inovação revolucionou o processamento de dados e permitiu que as seguradoras gerenciassem milhões de apólices com eficiência. Nas décadas seguintes, esses sistemas foram continuamente expandidos e adaptados para atender às novas necessidades. Cada nova função não era integrada, mas sim sobreposta: administração de seguros, processamento de sinistros, faturamento e gestão de clientes emergiram como sistemas parcialmente isolados e parcialmente interligados.

Isso era historicamente compreensível e economicamente viável. Até o final do século XX, esses sistemas monolíticos constituíam o modelo de negócios padrão não apenas no setor de seguros, mas em praticamente todas as principais instituições financeiras. Na época, eles possibilitavam escalabilidade e lucratividade. Contudo, esses sistemas não foram projetados primordialmente para flexibilidade, iterações rápidas ou integração externa. Eles foram otimizados para processos estáveis ​​e previsíveis.

A virada do milênio e as duas décadas seguintes revelaram as desvantagens dessas decisões. À medida que os serviços financeiros em todo o mundo sofriam pressão devido a fusões, novas regulamentações e à ascensão das InsurTechs, as seguradoras tornaram-se cada vez mais dependentes de sistemas que elas mesmas já não compreendiam completamente. Em alguns casos, as dependências técnicas são agora tão complexas que ninguém em uma seguradora tem uma visão completa de sua própria arquitetura de software. Algumas mudanças que pareceriam triviais, como adicionar um segundo endereço de e-mail ao sistema, acarretam custos na casa das centenas de milhares de euros porque exigem ajustes em centenas de pontos do sistema.

Os investimentos em TI ilustram a dimensão do problema. Somente as seguradoras alemãs aumentaram seus investimentos em TI para um recorde de € 6,2 bilhões em 2024, principalmente para solucionar problemas existentes em vez de investir em inovação futura. Uma grande parte desses recursos, estimada entre 70% e 90%, é gasta simplesmente na manutenção de sistemas legados. Isso representa um exemplo clássico de ineficiência econômica: as empresas pagam somas cada vez maiores para manter o mesmo nível de funcionalidade, enquanto sua competitividade diminui. A dívida técnica cresce exponencialmente, enquanto os investimentos em inovação e crescimento são sufocados.

Análise dos principais fatores: Ineficiências sistêmicas e as estruturas de incentivo da transformação.

O setor de seguros baseia-se em informações assimétricas, agregação de riscos e lógica de prêmios. As seguradoras coletam dados sobre riscos, avaliam esses riscos e calculam os prêmios com base nessa avaliação. Para essa avaliação, elas combinam dados históricos, informações externas e modelos de cálculo estabelecidos. Tradicionalmente, esses eram processos manuais ou semiautomatizados. Um analista de risco precisava de anos de experiência para realizar essas avaliações de forma consistente. O processamento de sinistros era semelhante: um analista de sinistros tinha que ler documentos, comparar os fatos com a apólice, identificar possíveis indícios de fraude e, então, tomar uma decisão.

Nesse contexto, as soluções de IA gerenciadas atuam como um catalisador. Elas permitem que essas tarefas cognitivas sejam executadas não apenas mais rapidamente, mas também com mais precisão e escalabilidade. Mas a vantagem econômica vai muito além:

Em primeiro lugar, a prevenção de fraudes é fundamental. As perdas globais quantificadas devido a fraudes em seguros de propriedade e acidentes (P&C) chegam a aproximadamente US$ 122 bilhões anualmente. Na Alemanha, a estimativa é de mais de € 6 bilhões por ano, e esse valor está em constante crescimento. A detecção de fraudes convencional baseia-se em conjuntos de regras: padrões suspeitos são definidos por especialistas e, em seguida, incorporados aos sistemas. O problema é que os fraudadores se adaptam aos padrões conhecidos, desenvolvem novas técnicas e se tornam mais criativos. A detecção de fraudes baseada em aprendizado de máquina funciona de maneira diferente: ela reconhece padrões anômalos que nunca foram descritos por humanos antes. Análises da McKinsey mostram que a detecção de fraudes de última geração aumenta a taxa de detecção em 15% a 20%, enquanto reduz simultaneamente os falsos positivos em 20% a 50%. Isso tem consequências econômicas imediatas: menos fraudes significam menos indenizações pagas. Menos falsos positivos significam menos investigações desnecessárias e verificação mais rápida para os segurados honestos.

Em segundo lugar, houve um aumento significativo na eficiência do processamento de sinistros. Uma grande seguradora holandesa que implementou o processamento de sinistros baseado em IA conseguiu automatizar 91% de todos os sinistros de automóveis elegíveis. O tempo médio de processamento por sinistro diminuiu 46% e a satisfação do cliente (medida pelo Net Promoter Score) aumentou 9 pontos. Uma seguradora nórdica que introduziu soluções de inteligência de documentos conseguiu extrair e interpretar corretamente os dados de 70% dos documentos recebidos em tempo real, em vez de manualmente e com atrasos. Isso não foi apenas tecnicamente significativo, mas também transformador do ponto de vista econômico: os analistas de sinistros puderam se libertar de tarefas rotineiras e se concentrar em casos complexos e de alto valor, nos quais a expertise humana realmente agrega valor.

Em terceiro lugar, a avaliação dinâmica de risco por meio de IA permite uma melhoria radical na precisão da precificação. Enquanto a subscrição tradicional se baseava em algumas variáveis ​​(idade, histórico de condução, código postal), os modelos de IA podem analisar e combinar centenas ou milhares de pontos de dados em tempo real. Isso permite prêmios mais precisos que refletem o risco real, em vez de prêmios médios que subsidiam uma grande parte da base de clientes. Um estudo de caso da Allianz demonstra como o sistema de IA BRIAN (Underwriter Guidance Tool) utiliza integração de dados e análise semântica para fornecer recomendações baseadas em risco que informam os subscritores de forma mais rápida e eficaz.

Em quarto lugar, a personalização impulsionada por IA melhora significativamente a aquisição e a retenção de clientes. A IA generativa e os grandes modelos de linguagem permitem comunicar com os clientes de seguros em linguagem natural, oferecer soluções automatizadas de autoatendimento e fornecer recomendações de produtos individualizadas. Um consultor de clientes que normalmente lida com 100 consultas por dia útil pode duplicar ou triplicar essa capacidade com assistentes de IA, aumentando simultaneamente a qualidade do aconselhamento.

No entanto, essas alavancas só funcionam sob condições institucionais específicas. A maioria das seguradoras não conseguiu perceber esses efeitos porque seus sistemas legados não são flexíveis o suficiente para suportar integrações rápidas. Um projeto de IA em uma seguradora tradicional pode levar anos, pois cada nova interface cria centenas de dependências existentes. Essa é a principal razão pela qual dois terços das seguradoras em todo o mundo ainda não expandiram a IA além de projetos-piloto.

Situação atual: Inventário orientado por dados e desafios

O mercado global de IA para seguros está crescendo a um ritmo excepcional. Em 2024, o mercado de IA em seguros foi avaliado entre US$ 6,44 bilhões e US$ 11,33 bilhões, dependendo da fonte. As previsões para a próxima década são impressionantes: projeta-se que o mercado cresça para entre US$ 45,74 bilhões e US$ 246 bilhões até 2031-2035, com uma taxa média de crescimento anual entre 32% e 33%.

Esses números não são abstrações matemáticas, mas sim expressões de transformações econômicas reais. Seguradoras do mundo todo estão investindo somas enormes em tecnologia de IA, aquisição de talentos e projetos de transformação. As maiores seguradoras, como Allianz, Munich Re e Zurich, estabeleceram unidades de investimento, laboratórios e parcerias de pesquisa. A Zurich anunciou a inauguração de um novo laboratório de IA em 2025, em colaboração com a Universidade de St. Gallen e a ETH Zurich, para transformar o próprio modelo de negócios do setor de seguros. A Allianz está construindo uma plataforma de dados corporativa para integrar dados de todas as fontes e, assim, viabilizar aplicações de IA.

Mas esses investimentos não são ilimitados. Os recursos geralmente ficam presos em sistemas legados. As seguradoras alemãs gastam aproximadamente de € 5,9 a € 6,2 bilhões anualmente em TI, mas de 70% a 90% desse valor é destinado à manutenção da infraestrutura existente. Isso significa que apenas de 10% a 30% dessa quantia está disponível para inovação genuína e investimentos futuros. As seguradoras de pequeno e médio porte têm ainda menos recursos. Portanto, a entrega rápida e integrada de soluções de IA a partir de uma única fonte representa uma enorme vantagem.

Os desafios mais prementes são os seguintes. Primeiro, a complexidade técnica da integração: cada seguradora possui um conjunto único de sistemas legados, cada um com suas próprias APIs, estruturas de dados e lógica de negócios. Um verdadeiro fornecedor de soluções deve oferecer não apenas algoritmos de IA, mas também uma estrutura de conectores configurável que se adapte a essa diversidade. Segundo, a complexidade regulatória: com a Lei de IA da UE, que entrou em vigor em agosto de 2024 e será totalmente aplicável a partir de maio de 2026, os sistemas de IA de alto risco, especialmente aqueles para avaliação e precificação de riscos, estão sujeitos a requisitos rigorosos em relação à governança, documentação, transparência e minimização de vieses. Terceiro, a questão da proteção e confiança dos dados: dados sensíveis de clientes, informações de saúde e detalhes financeiros devem ser tratados com o mais alto nível de segurança. As seguradoras não podem simplesmente terceirizar esses dados para provedores de nuvem externos sem incorrer em riscos regulatórios. Elas precisam de soluções que sejam executadas localmente ou em ambientes controlados e que ofereçam trilhas de auditoria e total transparência.

Plataforma de IA Gerenciada - Imagem: Xpert.Digital

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Estudos de caso práticos: Análise comparativa de diferentes estratégias de transformação

Para ilustrar as implicações práticas desta análise, estudos de caso com diferentes abordagens são úteis.

A seguradora nórdica, que implementou inteligência de documentos baseada em IA, ilustra o caminho de sua implantação faseada e específica para cada processo. A empresa tinha décadas de experiência com documentos em papel e digitais no processamento de sinistros. O processo manual era extremamente complexo: um sinistro era recebido, a documentação externa era fotografada ou digitalizada, os funcionários a liam manualmente e copiavam os dados para diversos sistemas. As taxas de erro eram significativas. Com o EY Fabric Document Intelligence, esse fluxo de trabalho foi transformado. Setenta por cento dos documentos agora são interpretados corretamente em tempo real, e os dados são extraídos e transferidos automaticamente para os sistemas de back-end. Essa solução não foi um desenvolvimento completamente novo, mas sim um componente integrado construído sobre os sistemas de gestão de sinistros existentes. O resultado: processamento de sinistros significativamente mais rápido, redução de erros e funcionários que puderam se concentrar em tarefas mais analíticas e voltadas para o cliente.

Uma grande seguradora holandesa está demonstrando uma abordagem ainda mais radical: a automação completa das decisões tradicionais de sinistros. A empresa tinha uma hipótese muito clara: aproximadamente 91% de todos os sinistros de veículos seguem lógicas de decisão padronizadas e poderiam ser totalmente automatizados se um sistema aprendesse essa lógica. A seguradora treinou um agente de IA que modelou os padrões de decisão de analistas de sinistros experientes. O agente foi projetado para classificar sinistros, revisar as condições dos sinistros e aprovar automaticamente casos simples. Essa implementação foi tecnicamente desafiadora, pois exigiu a conexão de dezenas de sistemas legados. Mas o argumento comercial era tão convincente que o investimento se justificou. Após a implementação completa, o tempo médio de processamento de sinistros diminuiu 46%, 91% de todos os sinistros de veículos elegíveis foram automatizados e a satisfação do cliente aumentou 9 pontos no NPS (Net Promoter Score). No entanto, não se tratava de uma automação completa do trabalho humano, mas sim de uma divisão inteligente do trabalho: o agente lidava com as tarefas rotineiras, enquanto os humanos cuidavam das complexidades.

A Allianz, como empresa global, está adotando uma estratégia de integração de dados e IA que abrange toda a organização. A empresa reconheceu que os projetos de IA só são bem-sucedidos de forma sustentável se a qualidade dos dados for alta e se eles forem acessíveis a toda a organização. Portanto, a Allianz está investindo fortemente em sua Plataforma de Dados Allianz, governança de dados e na criação de cargos de Diretor de Dados (Chief Data Officer) em suas unidades operacionais. Este é um caminho de transformação de longo prazo, mas aborda o problema central: uma boa IA precisa de bons dados, e bons dados precisam de estrutura e cultura organizacional.

Em contraste, a Zurich está adotando uma abordagem de pesquisa e inovação por meio de seu novo Laboratório de IA. A Zurich reconheceu que a simples aplicação de tecnologias de IA existentes é insuficiente para alcançar uma transformação genuína do modelo de negócios. A empresa firmou parcerias com universidades de ponta para desenvolver novas tecnologias e métodos de IA. O Laboratório concentra-se em sistemas de IA baseados em agentes que operam de forma mais autônoma e podem tomar decisões complexas. Trata-se de um jogo para o futuro, não de obter ganhos de eficiência hoje.

A comparação revela várias informações importantes. Primeiro, não existe uma solução única e infalível. Soluções de IA específicas para processos (como a Inteligência de Documentos), automação completa de processos (como a seguradora holandesa), estratégias de dados corporativas (Allianz) e pesquisa fundamental (Zurique) são todas válidas e abordam diferentes desafios econômicos. Segundo, a velocidade de implementação é um fator competitivo crucial. Um sistema que pode ser implementado em meses, e não em anos, oferece vantagens econômicas. Terceiro, a integração com os sistemas existentes é fundamental. Seguradoras que investem em IA como um projeto isolado têm sucesso limitado. Aquelas que integram a IA ao seu ambiente tecnológico existente escalam com mais eficácia.

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Caminhos de desenvolvimento futuro e potenciais rupturas

Com base na análise realizada até o momento, é possível delinear vários caminhos de desenvolvimento prováveis.

O cenário mais provável é uma fragmentação progressiva do setor de seguros. Grandes empresas com recursos, como Allianz, Munich Re e Zurich, conseguirão expandir com sucesso a IA e a integração de dados, consolidando assim suas vantagens competitivas. Elas também permanecerão inovadoras sob a supervisão regulatória, pois possuem os recursos necessários para a conformidade. Seguradoras de médio e pequeno porte enfrentarão um dilema: ou investem pesadamente em IA e modernização (o que reduzirá sua lucratividade no curto prazo), ou ficam para trás tecnologicamente e perdem participação de mercado. Muitas optarão pela terceirização ou por parcerias estratégicas com plataformas de IA (como provedores de soluções de IA gerenciadas). Isso poderá levar à consolidação, com as maiores seguradoras atraindo os melhores talentos em IA, enquanto as menores recorrerão a distribuidores ou buscarão estratégias de nicho.

Um segundo cenário provável é o surgimento de novos modelos de seguros fundamentalmente construídos em IA e análise de dados. Novas InsurTechs, ou empresas de tecnologia que entram no setor de seguros (como o Google no setor de seguros), têm menos dívida técnica e podem integrar IA em sua arquitetura desde o início. Elas poderiam dominar rapidamente nichos de mercado verticais. Isso pressiona as seguradoras tradicionais não apenas a otimizar seus processos existentes, mas também a repensar seus modelos de negócios. A Zurich reconheceu isso e está investindo em pesquisa sobre novos modelos de negócios.

Um terceiro cenário é a regulamentação progressiva e a formalização dos padrões de IA. A atual Lei de IA da UE é apenas o começo. Espera-se que outras regulamentações sejam implementadas, seja em relação à explicabilidade, à minimização de vieses ou à credibilidade dos sistemas de IA. Isso pode levar a uma situação em que apenas fornecedores de soluções de IA especializados e altamente regulamentados, com certificações genuínas de segurança e conformidade, terão sucesso. Ferramentas genéricas de IA de gigantes da tecnologia podem se tornar inadequadas para setores regulamentados, como o de seguros.

Um quarto cenário, menos provável, mas não impossível, é uma reação negativa contra a automação por IA no setor de seguros, impulsionada pelo debate público sobre perda de empregos ou discriminação. Isso poderia levar à pressão política para limitar ou proibir a IA em certos contextos. No entanto, isso é improvável, pois os benefícios econômicos são muito grandes.

Possíveis interrupções que poderiam afetar negativamente esses caminhos:

1. Vazamento massivo de dados em uma grande seguradora prejudica fundamentalmente a confiança em sistemas de IA.
2. Os efeitos discriminatórios demonstrados pelos sistemas de IA em casos de alto risco (como um caso semelhante ao escândalo de contratação da Amazon, mas no setor de seguros) desencadearam uma reação regulatória negativa.
3. Avanços em IA baseada em agentes ou sistemas de decisão de IA autônomos que transformarão ainda mais os modelos de seguros.
4. Os efeitos combinados das mudanças climáticas e da melhoria na avaliação de riscos por meio da IA ​​estão levando a distorções massivas no mercado (por exemplo, quando a IA reconhece que certas regiões são muito mais arriscadas do que se supunha anteriormente).

Implicações estratégicas: A necessidade de uma transformação coordenada.

A análise empírica revela um quadro claro: as soluções de IA gerenciadas não são opcionais para as seguradoras, mas sim essenciais. As ineficiências atuais são tão drásticas, as forças competitivas tão intensas e os requisitos regulatórios tão claros que a inação equivale a conceder uma vantagem competitiva aos concorrentes.

Para os legisladores, isso significa que o quadro regulatório (Lei da UE sobre IA, RGPD, leis nacionais de seguros) deve ser reforçado, mas também aliado a um apoio prático às seguradoras de menor porte. Sem esse apoio, poderá surgir um setor de seguros de duas camadas, no qual as grandes seguradoras se mantenham inovadoras e forcem as menores a serem adquiridas ou a saírem do mercado.

Para os executivos do setor de seguros, as implicações estratégicas são claras. Implementar projetos individuais de IA não é suficiente. As seguradoras precisam:

1. Desenvolva uma estratégia de dados para toda a empresa que trate os dados como um ativo crítico.
2. Desmantelar ou modernizar progressivamente os sistemas legados, em vez de instalar patches indefinidamente.
3. A IA não deve ser vista como um projeto isolado, mas como um componente integral da arquitetura operacional.
4. Integre a governança e a conformidade à implementação do projeto desde o início, e não como uma reflexão tardia.
5. Tomando decisões estratégicas sobre desenvolver, comprar ou estabelecer parcerias: quando faz sentido desenvolver suas próprias soluções de IA e quando um provedor de soluções de IA gerenciadas é a escolha certa?

Para investidores e partes interessadas, a principal conclusão é que as seguradoras que conseguirem navegar com sucesso por essa transformação podem esperar vantagens competitivas, maior lucratividade (por meio da redução de fraudes, eficiência de custos e maior precisão na precificação) e relacionamentos mais sólidos com os clientes. As seguradoras que não conseguirem fazer isso perderão relevância em um cenário cada vez mais competitivo e regulamentado.

A tese central desta análise, portanto, não é que a IA seja uma opção tecnológica, mas sim que a IA é uma necessidade estratégica que determinará a viabilidade das seguradoras na próxima década. Soluções de IA gerenciadas, devidamente configuradas e ancoradas em governança, são o instrumento econômico para transformar essa necessidade em realidade.

Konrad Wolfenstein

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