inteligência artificial se tornou onipresente. Quando o ChatGPT foi lançado, a atenção rapidamente se concentrou em quão longe a tecnologia havia chegado. O boom da IA acendeu nossa imaginação, e as pessoas começaram a sonhar com todas as possibilidades (e a se preocupar com potenciais impactos negativos).
A IA não é nenhuma novidade para as seguradoras. Muitas adotaram a IA e a automação inteligente há anos. Mas o foco maior em torno da IA generativa e dos grandes modelos de linguagem estimulou o aumento de investimentos em todo o setor de seguros. As organizações viram o potencial da IA para simplificar a experiência do cliente, introduzir novos produtos de seguros, melhorar o risco e a definição de políticas e descarregar tarefas repetitivas de back-office.
Então, se 2023 foi o ano em que a IA capturou as manchetes e demonstrou potencial, o que podemos esperar no próximo ano? Quais serão os impactos dessa nova e empolgante tecnologia? Este post abordará as tendências que podemos esperar ver em torno da IA no negócio de seguros ao longo de 2024 (e além).
1. Os encargos de conformidade aumentarão.
As organizações já carregam um fardo pesado dos reguladores de seguros. Além das regulamentações padrão do setor, leis, diretivas e diretrizes específicas de IA começaram a surgir, o que pode aumentar uma carga já pesada de tarefas de conformidade. Em particular, preste atenção a:
- A Lei de Inteligência Artificial da União Europeia, que define padrões rigorosos para aplicações de IA. Ela classifica aplicações em baixo e alto risco e define padrões rigorosos para transparência, qualidade de dados e supervisão humana.
- Nos Estados Unidos, a Associação Nacional de Comissários de Seguros (NAIC) publicou padrões para seguradoras para garantir práticas éticas e justas no uso de sistemas de IA.
- Outros países, como a Austrália, já estão divulgando estruturas sobre o uso responsável de IA e tecnologias digitais.
A maioria delas é motivada por fraquezas nos modelos de IA. Primeiro, os reguladores estão preocupados com o viés. Como a IA opera rapidamente e muitas vezes semi (ou totalmente) independente dos humanos, poderíamos, sem saber, entrincheirar o viés humano não verificado nos sistemas de IA. Isso pode fazer com que os sistemas, por exemplo, aumentem indevidamente as taxas de seguro para pessoas que vivem em uma região específica de uma cidade que se sobrepõe fortemente a uma classe protegida. Os reguladores buscarão reduzir vieses como esses — e é fundamental que sua organização trabalhe para reduzir sua potencial exposição ao risco.
Outro problema são os modelos de IA descontrolados. Os modelos descontrolados podem ser excessivamente rigorosos ou frouxos em suas tomadas de decisão. Vimos isso nos Estados Unidos com histórias de negações desenfreadas de reivindicações de seguro saúde que levaram a vários processos judiciais. Para combater isso, o AI Act exigirá que as seguradoras mostrem provas de como seu sistema de IA chegou a uma decisão específica.
À medida que as notícias continuam se concentrando nos aspectos negativos da IA, espere que os reguladores continuem divulgando novas diretrizes e leis.
2. A privacidade de dados se tornará ainda mais complexa (e importante).
As seguradoras constroem seus negócios com base em anos de aquisição de dados, cálculos atuariais e dados de clientes. Manter esses dados privados é essencial tanto para a conformidade quanto para manter uma vantagem competitiva.
Infelizmente, muitos provedores de IA não respeitam a privacidade. Por exemplo, grandes provedores de nuvem pública geralmente usam dados de clientes para suas próprias análises ou até mesmo para treinar algoritmos de IA que eles fornecem a outras seguradoras. Isso significa que sua concorrência se beneficia de seus anos de trabalho duro. Em vez disso, procure provedores de IA e automação que adotem uma filosofia de IA privada para garantir que seus dados permaneçam sob seu controle.
Em relação à privacidade, as seguradoras também devem prestar atenção às posturas de segurança de seus fornecedores de software. Verifique seus centros de confiança para ter uma boa noção das práticas que eles empregam para manter os dados seguros de agentes maliciosos (ou vazamentos de dados não maliciosos). Também vale a pena verificar suas certificações de conformidade além de apenas suas certificações de seguro — passar por estruturas e regulamentações rigorosas como PCI DSS, FEDRAMP, UK Cyber Essentials ou DISA é um excelente indicador de uma empresa que leva a segurança extremamente a sério.
3. As seguradoras verão resultados tangíveis da IA.
No ano passado, empresas de todos os setores experimentaram novas formas de IA. Este ano, espere que as organizações de seguros acertem em cheio. À medida que surgem casos de uso pragmáticos, mais seguradoras alavancarão a IA em suas operações comerciais para aumentar a eficiência, impulsionar os lucros e gerenciar melhor seus processos.
Alguns casos de uso comuns que podemos ver incluem:
- Subscrição: A IA pode analisar vastos conjuntos de dados rapidamente. Isso pode ajudar a fornecer inteligência e insights para analistas e tomadores de decisão que os permitem fazer avaliações de risco mais precisas e definir melhores políticas e preços durante o processo de subscrição.
- Processamento de reivindicações: ferramentas de IA podem ser usadas para tornar o processamento de reivindicações recebidas muito mais rápido. A IA pode acelerar o processo gerando respostas por e-mail ou permitindo que os processadores de reivindicações encontrem respostas rapidamente via chatbot.
- Experiência do cliente: a IA pode ser incorporada em aplicativos ou sites. As organizações podem treinar seus chabots em sua própria base de conhecimento, permitindo que os clientes se autoatendam para perguntas sobre políticas, preços ou reivindicações. Isso pode melhorar muito a satisfação do cliente.
- Gerenciamento de documentos: Organizações de seguros enfrentam uma enxurrada de documentos e e-mails recebidos. A IA pode ser usada para rotear e-mails automaticamente, classificar documentos e extrair dados críticos desses documentos.
4. As seguradoras reconhecerão a importância da automação entre processos.
Além dos casos de uso mencionados acima, em 2024, as seguradoras expandirão seu uso de IA de forma mais ampla em toda a empresa, visando processos críticos de toda a empresa, como prevenção de fraudes. Mas isso requer alguns elementos adicionais além de apenas IA. Requer uma base firme de dados fortes e automação de processos.
Os dados são fundamentais para qualquer esforço de IA. Muitas vezes, silos de dados impedem a criação de modelos de IA. Dados dispersos produzem resultados ruins. Mas você pode resolver isso com um data fabric. O data fabric conecta dados de toda a empresa em uma camada virtual, tornando os dados mais acessíveis e evitando um longo esforço de migração de dados.
O processo também desempenha um papel crítico. A IA é uma ferramenta entre muitas. A plataforma de automação de processos de IA certa oferece várias ferramentas de automação que se complementam. Além disso, os humanos ainda desempenham um papel integral. Uma boa plataforma oferece uma camada de orquestração de processos que permite que você facilmente encaminhe o trabalho entre humanos e trabalhadores digitais.
Inteligência artificial, resultados reais.
Em 2023, a IA recebeu muita publicidade. 2024 será o ano dos resultados. Embora o setor de seguros já tenha investido em IA antes de sua ascensão em 2023, podemos esperar que o uso se expanda. Mas, mais importante, as seguradoras começarão a colher os benefícios de implantações eficazes de IA e verão resultados financeiros.
O que impulsionará esses resultados? A combinação de IA, dados e processo. Esses três elementos juntos criam efeitos em cascata em qualquer empresa. As seguradoras com todos os três em vigor superarão seus concorrentes ao ver retornos descomunais em suas transformações digitais.
