Como a inteligência artificial pode reduzir a lacuna de acesso aos seguros
A inteligência artificial (IA) tem o potencial de viabilizar cobertura personalizada para todos, ampliando o acesso a seguros em áreas como segurança cibernética, saúde e desastres naturais. No entanto, para que isso se concretize, é fundamental estabelecer confiança na IA, o que só será possível com uma estrutura de governança bem definida, padrões éticos rigorosos no uso de dados e IA, além de uma comunicação transparente.
Por Manuela Diviach, head de Operações, Organização e Dados e IA do Grupo Allianz
Salvador, 14/07/2025 – A inteligência artificial já vem gerando valor agregado mensurável em todo o setor de seguros. Seguradoras e startups têm corrido cada vez mais à IA para aprimorar a interação com clientes, produtos e serviços, bem como para otimizar processos de backoffice – muitas vezes invisíveis para os consumidores – ao longo de toda a cadeia de valor.
No entanto, o potencial da tecnologia vai muito além. Ela pode contribuir para enfrentar um dos maiores desafios sociais da atualidade: a redução da lacuna global de seguros, que se refere à parcela de danos a propriedades não cobertas por seguros em relação às perdas econômicas totais.
De acordo com a Global Federation of Insurance Association (GFIA), a lacuna de cobertura, especialmente nas quatro áreas mais críticas devido à sua escala, presença global, impacto na vida e nos meios de subsistência e crescimento projetados, representa aproximadamente 2,8 trilhões de dólares (ou 2,7 trilhões de euros) por ano, o equivalente a cerca de 3% do Produto Interno Bruto (PIB) global. A maior defasagem está no setor de previdência, com um déficit anual de 1 trilhão de dólares em todo o mundo. Em seguida, aparecem os riscos cibernéticos, com 0,9 trilhão de dólares; a proteção à saúde, com 0,8 trilhão; e os desastres naturais, com 0,1 trilhão de dólares.
As lacunas de seguros precisam ser eliminadas
Por trás desses números expressivos, escondem-se consequências muitas vezes severas para as pessoas afetadas pela falta de cobertura adequada. A perda de renda causada por uma doença ou acidente pode destruir a segurança financeira de toda uma família. E, quando esses meses deixam de receber os cuidados médicos urgentes de que não sejam devidamente seguros, as consequências podem ser graves.
Perder a casa pela ocorrência de um desastre, como um incêndio ou uma importância natural, pode destruir, em um instante, tudo o que foi construído ao longo da vida. Esses cenários não são riscos abstratos, mas são uma realidade para muitas pessoas que não contam com cobertura de seguro adequada. Reconhecer e enfrentar essas falhas na proteção é essencial para resguardar a população contra ameaças de caráter existencial.
Mas por que essas falhas na proteção surgem, afinal? Na minha visão, há três fatores principais: muitas pessoas não têm acesso facilitado aos seguros de que precisam, não estão cientes dos riscos específicos que correm ao longo da vida ou, ainda, não fornecem arcar com os prêmios. A inteligência artificial já começa a ajudar a superar esses desafios.
A IA pode tornar o seguro mais acessível
A inteligência artificial torna os produtos de seguros mais acessíveis e fáceis de entender ao utilizar ferramentas com suporte dessa tecnologia para oferecer soluções personalizadas e amigáveis ao cliente. Um exemplo é a IA conversacional, uma tecnologia capaz de conduzir conversas semelhantes às humanas. A possibilidade de interagir com um agente digital em linguagem natural ajuda as seguradoras a oferecer atendimento 24 horas por dia, 7 dias por semana, além de estar disponível em diferentes plataformas e diversos idiomas. Embora o contato humano continue sendo essencial para consultas completas e definidas em situações específicas, um IA conversacional pode responder de forma rápida e eficaz a centenas de perguntas que nossos clientes e clientes em potencial possam ter. O feedback recebido indica que essa é uma forma prática e útil de solucionar problemas.
No futuro, seremos capazes de avaliar os riscos de vida específicos de nossos clientes com ainda mais precisão do que atualmente. O cliente poderá descrever sua situação e estilo de vida com suas próprias palavras, permitindo que seus riscos individuais sejam identificados e apresentados de forma transparente. A pedido do cliente, o resultado dessa análise com suporte de IA poderá ser utilizado por um consultor, que então oferecerá soluções de seguro adequadas ao perfil específico, cobrindo as vulnerabilidades identificadas.
A prevenção de danos alivia os consumidores
A acessibilidade aos produtos de seguro obrigatórios é uma questão crucial para muitas pessoas de baixa renda em todo o mundo. A IA também atua nesse campo: em algumas regiões, ela já contribuiu para reduzir custos das seguranças, permitindo uma melhor prevenção e um processamento mais rápido dos sinistros por meio da análise de dados. Por exemplo, um serviço de alerta para eventos climáticos severos funciona como prevenção de danos: a IA prevê com alta confiabilidade a localização, o local e o impacto de características climáticas extremas. O cliente recebe uma mensagem de texto avisando sobre uma tempestade, podendo assim tomar medidas para proteger objetos que serão levados para um local seguro, como móveis ou veículos. Em casos de danos menores ao carro, um aplicativo de sinistros com suporte de IA já é capaz de avaliar a extensão e a gravidade dos prejuízos com base em fotos, além de liquidar e pagar o sinistro em poucos minutos.
Muitas seguradoras de grande porte já oferecem suas apólices em diversos países e trabalham para alcançar ainda mais pessoas em diferentes continentes. Ao tornar as soluções baseadas em IA amplamente disponíveis, elas são significativamente significativas para reduzir as lacunas de cobertura ao longo do tempo, fornecendo a muito mais pessoas acesso acessível ao seguro de que não há.
Dados qualitativos são necessários
Por que o enorme potencial da IA para minimizar a lacuna do seguro só produziu frutos muito limitados até agora? Para que a IA cumpra as expectativas depositadas nela, uma série de pré-requisitos devem ser atendidos. A chave para isso é a confiança. Dados confiáveis são baseados em: para que funcionem de forma eficaz, ela precisa de dados precisos, seguros e confiáveis. As partes envolvidas devem poder confiar que os dados são seguros, de alta qualidade e que as recomendações da IA são baseadas em uma base confiável. Isso requer dados sólidos e governança, bem como medidas de proteção da privacidade, controle de qualidade e diretrizes internacionais claras.
Construir a confiança do cliente também é crucial: os consumidores devem poder confiar que os aplicativos de IA trabalharão em seus melhores interesses, protegendo sua privacidade e não os discriminando.
As empresas também envolvem seus colaboradores no processo de construção de confiança, pois sua satisfação e comprometimento são os pré-requisitos mais importantes para a fidelização do cliente. Os colaboradores devem enxergar a IA como uma ferramenta que facilita seu trabalho.
Estou convencido de que podemos superar este desafio social e reduzir a lacuna global em seguros. Para isso, as empresas precisam conquistar a confiança dos consumidores e colaboradores, por meio de uma estrutura de governança clara, altos padrões de ética em dados e IA e comunicação transparente. Se atingirmos esses objetivos, poderemos ajudar muitas pessoas a obter melhor proteção financeira.
