o setor de seguros de automóveis, a automação não é mais um sonho distante. A automação já está integrada na forma como as seguradoras avaliam riscos, processam sinistros e interagem com os clientes. Na verdade, 87% das seguradoras investem anualmente mais de US$ 5 milhões em automação e tecnologia de IA.

Além da adoção de novas tecnologias, esta evolução representa uma reformulação completa do processo de seguros. Com a automação, as seguradoras não estão apenas simplificando as operações, mas também estabelecendo novos padrões de eficiência, precisão e serviço personalizado.

Com um investimento tão substancial em automação e IA, surge a questão: como é que estas tecnologias estão a transformar o panorama do seguro automóvel? Nas seções a seguir, exploraremos as inovações que estão se consolidando neste setor em evolução.

Uso atual da automação

A automação no seguro automóvel passou de uma visão futurista para uma ferramenta prática e cotidiana, remodelando a forma como as empresas avaliam riscos, processam sinistros e interagem com os clientes. O uso atual da automação não envolve apenas a adoção de novas tecnologias; trata-se de reimaginar e simplificar todas as facetas do processo de seguro.

Da subscrição ao atendimento ao cliente e ao processamento de sinistros, a automação está estabelecendo um novo padrão de eficiência, precisão e serviço personalizado, refletindo uma grande mudança na forma como as seguradoras operam e interagem com seus segurados.

Abaixo, discutimos cada uma dessas inovações com mais profundidade, destacando como a automação está sendo aproveitada para aprimorar a experiência de seguros.

Automação no processamento de sinistros

A mudança para a automação do processamento de sinistros marca um avanço significativo na eficiência operacional. Os sistemas orientados por IA são agora aptos a avaliar a validade dos sinistros, automatizando a avaliação de danos através de imagens e vídeos digitais e iniciando pagamentos rapidamente. Isto acelera o processo desde o envio da reclamação até a resolução e reduz drasticamente o erro humano e a intervenção.

Um exemplo notável inclui CCC Intelligent Solutions , uma plataforma de software como serviço (SaaS) para o setor de seguros de propriedades e acidentes. A empresa aumentou o uso de IA avançada para processamento de sinistros de automóveis em 60% ano após ano em 2023. Esse avanço permite uma avaliação mais rápida dos danos por meio de fotos, determinando o custo do reparo e se um carro está perdido total ou pode ser reparado, reduzindo significativamente o tempo para resolver reivindicações.​

Automação em Subscrição

Na subscrição, a utilização da IA ​​e da aprendizagem automática para analisar extensos conjuntos de dados – que vão desde registos de condução a dados telemáticos em tempo real – revolucionou a avaliação de riscos. Esta análise profunda permite uma previsão mais precisa dos níveis de risco, facilitando a criação de políticas de preços diferenciadas e personalizadas.

A Liberty Mutual colaborou com a Jupiter , uma insurtech que oferece análises meteorológicas e climáticas, para aprimorar suas capacidades de gestão de risco para clientes de seguros comerciais. Ao integrar os sofisticados dados climáticos e análises preditivas da Jupiter em seus processos de avaliação de risco, a Liberty Mutual pode agora oferecer uma abordagem mais diferenciada e dinâmica para avaliar o risco.

Esta colaboração permite à seguradora analisar com precisão os potenciais riscos climáticos para as empresas, desde danos causados ​​por inundações e tempestades até outros impactos das alterações climáticas. Como resultado, a Liberty Mutual está mais bem equipada para personalizar soluções de seguros, oferecendo preços mais precisos e personalizados.

Automação no Atendimento ao Cliente

A implantação de chatbots e assistentes virtuais com tecnologia de IA para atendimento ao cliente introduziu uma nova dimensão de interação com o cliente. Essas ferramentas oferecem suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana, tratam de consultas com eficiência, fornecem recomendações de políticas e até facilitam o início de reclamações. O resultado é uma experiência de atendimento ao cliente integrada e altamente responsiva que atende às expectativas do consumidor moderno em termos de imediatismo e conveniência.

Por exemplo, a Lemonade melhorou significativamente a eficiência operacional e o envolvimento do cliente ao alavancar chatbots de IA e modelos de aprendizado de máquina. Seu chatbot de IA, Jim, se destaca por seu histórico impressionante, gerenciando interações de forma autônoma e processando reclamações a uma velocidade que os métodos tradicionais não conseguem igualar.

Na verdade, Jim ganhou as manchetes ao estabelecer um recorde mundial na resolução de um sinistro de seguro legítimo em surpreendentes dois segundos, demonstrando a sua extraordinária eficiência e os algoritmos sofisticados que sustentam as suas capacidades de tomada de decisão.

Esta inovação mostra como a automação está refinando o processo de sinistros e elevando os padrões de atendimento ao cliente, estabelecendo uma nova referência no setor para atender às necessidades dinâmicas dos segurados.

Benefícios e desafios da automação no seguro automóvel

A adoção da automação no setor de seguros de automóveis traz uma série de benefícios, agilizando as operações, melhorando a experiência do cliente e refinando os processos de avaliação de risco.

No entanto, o setor enfrenta vários desafios. Estes exigem uma navegação cuidadosa para garantir que o potencial da automação seja plenamente realizado sem comprometer a integridade ou a inclusão dos serviços de seguros.

Benefícios da automação no seguro automóvel

• Eficiência e produtividade aprimoradas: A automação reduz significativamente o tempo necessário para subscrição e processamento de sinistros. Ao aproveitar a IA e o aprendizado de máquina, as seguradoras podem analisar rapidamente vastos conjuntos de dados, identificar padrões e tomar decisões informadas com maior velocidade. Esta redução nas tarefas manuais libera a equipe para se concentrar em atividades mais complexas e que agregam valor.
• Melhor experiência do cliente: plataformas digitais e chatbots baseados em IA oferecem aos segurados acesso 24 horas por dia, 7 dias por semana aos serviços, desde a obtenção de cotações até a apresentação de sinistros. Esse imediatismo e conveniência aumentam a satisfação do cliente, já que os segurados não precisam mais navegar em call centers demorados ou em burocracia.
• Avaliação avançada de riscos: a automação permite o uso de telemática e análise de dados em tempo real para avaliação de riscos personalizada. Ao monitorar diretamente o comportamento ao dirigir, as seguradoras podem adaptar os prêmios com mais precisão ao perfil de risco do indivíduo.
• Detecção e prevenção de fraudes: algoritmos sofisticados podem analisar sinistros e identificar padrões indicativos de fraude, economizando tempo e dinheiro ao garantir prêmios justos.

Desafios da Automação no Seguro Automóvel

• Privacidade e segurança de dados: A recolha e análise de grandes quantidades de dados pessoais levantam preocupações significativas em matéria de privacidade. As seguradoras devem navegar por regulamentações rigorosas de proteção de dados e garantir medidas robustas de segurança cibernética para proteger informações confidenciais contra violações.
• Conformidade Regulatória: O ritmo acelerado do avanço tecnológico em automação e IA pode superar as estruturas regulatórias existentes. As seguradoras devem monitorar e adaptar-se continuamente às novas regulamentações destinadas a garantir o uso ético da IA ​​e a proteção do consumidor.
• Confiança e transparência do cliente: embora a automação ofereça eficiência, a natureza impessoal das interações de IA pode afetar a confiança do cliente. As seguradoras precisam de encontrar o equilíbrio certo entre serviços automatizados e interação humana, garantindo transparência na forma como as decisões de IA são tomadas, especialmente em recusas de sinistros e ajustes de prémios.
• Integração e manutenção tecnológica: A integração de novas tecnologias com sistemas existentes pode ser complexa e dispendiosa. Além disso, é necessário investimento contínuo para atualizar e manter estes sistemas, garantindo que permanecem seguros contra ameaças cibernéticas e eficazes contra a evolução das táticas de fraude.
• Transformação da força de trabalho: À medida que a automação muda a natureza do trabalho no setor de seguros, há uma necessidade premente de requalificação e qualificação dos funcionários. As seguradoras devem investir em programas de formação para dotar a sua força de trabalho com as competências necessárias para operar novas tecnologias e concentrar-se em tarefas mais estratégicas e analíticas.

Tecnologias emergentes

As tecnologias emergentes estão a revolucionar o setor dos seguros automóveis, oferecendo oportunidades sem precedentes de inovação e eficiência. Na vanguarda, a IA e o machine learning (ML) estão liderando essa transformação, cada um trazendo vantagens distintas:

IA em seguro automóvel

O advento da IA ​​no seguro automóvel marca uma mudança fundamental em direção a serviços mais personalizados, eficientes e seguros para os segurados, sublinhando o papel da IA ​​nas finanças na transformação da abordagem da indústria à avaliação de riscos, atendimento ao cliente e processamento de sinistros. Ao integrar tecnologias de IA – que vão desde a análise preditiva para avaliação de riscos até a visão mecânica para análise de danos – as seguradoras não estão apenas simplificando os processos operacionais, mas também melhorando significativamente os benefícios proporcionados aos segurados.

Na detecção de fraudes, a Verisk aproveita a IA para refinar estratégias de detecção de fraudes. Ao analisar dados estruturados e não estruturados, incluindo imagens e texto, as ferramentas de IA da Verisk podem detectar padrões e comportamentos suspeitos que sinalizam reivindicações fraudulentas. Isto não só melhora significativamente a eficiência e a precisão da análise de fraude, mas também protege os segurados dos custos indiretos da fraude, como prémios mais elevados.

Passando da detecção de fraudes para a velocidade e transparência do processamento de sinistros, a aplicação da tecnologia de visão mecânica por "Ding Sun Bao" da Ant Financial representa um salto em direção ao aumento da satisfação dos segurados.

Usando tecnologia de visão mecânica, esse aplicativo compara imagens de danos em veículos com um banco de dados abrangente de níveis de danos e custos de reparo associados. Ele automatiza o processo de avaliação e relatório.

A IA da Ant Financial demonstrou notável eficiência no processamento de sinistros, superando os avaliadores humanos ao processar sinistros em apenas seis segundos, em comparação com a média humana de quase sete minutos.

Da mesma forma, o software de IA da Tractable automatiza o processo de sinistros por meio de visão mecânica. Ao avaliar os danos através de imagens e compará-los com uma vasta base de dados, fornece estimativas imediatas de custos de reparação. Isto não só agiliza o processo de sinistros, mas também oferece uma compreensão clara e imediata dos custos potenciais para seguradoras e segurados, contribuindo para uma experiência de sinistros mais tranquila e eficiente.

Finalmente, o chatbot de IA "Flo" da Progressive exemplifica outra dimensão do atendimento ao cliente que melhora o impacto da IA. Flo aproveita o processamento de linguagem natural para fornecer respostas instantâneas a consultas relacionadas a políticas e suporte a reclamações. Este canal de comunicação direto e imediato reflete os benefícios mais amplos que a IA traz aos segurados: maior acessibilidade, interação personalizada e rápida prestação de serviços.

Aprendizado de máquina

Além do impacto transformador da IA, as tecnologias de ML refinam ainda mais o cenário dos seguros, especialmente no domínio dos modelos de preços personalizados. A capacidade do ML de aproveitar dados telemáticos permite uma análise mais detalhada dos comportamentos de condução individuais, garantindo que os prémios refletem com mais precisão o perfil de risco do condutor.

Esta análise permite a criação de modelos de seguro baseado no uso (UBI), como Pay-As-You-Drive (PAYD) e Pay-How-You-Drive (PHYD). Estes modelos são fundamentais para garantir que os prémios refletem com precisão o perfil de risco do segurado, ligando diretamente os custos do seguro a práticas de condução mais seguras. O benefício aqui é duplo: os segurados podem potencialmente obter prémios mais baixos através de uma condução mais segura, e as seguradoras podem promover uma cultura de condução mais segura.

O sistema "Auto Insurance Points" da Ant Financial analisa pontos de dados tradicionais e não tradicionais - variando de comportamentos de direção a hábitos de consumo - para atribuir uma pontuação de risco aos segurados.

Esta pontuação de risco é usada para preços personalizados, permitindo que as seguradoras ofereçam taxas que se alinhem estreitamente com o nível de risco real do indivíduo. Este método garante justiça nos preços e capacita os segurados a influenciar diretamente os seus custos de seguro através dos seus comportamentos de condução.

Para os segurados, a capacidade de comparar cotações de seguros automóveis torna-se ainda mais valiosa neste contexto. Com as seguradoras adotando cada vez mais tecnologias de IA e ML, os segurados podem avaliar de forma mais eficaz quais apólices que oferecem o melhor valor com base em seus hábitos pessoais de condução e perfis de risco. Esta comparação não só ajuda a encontrar preços competitivos, mas também a identificar ofertas de seguros que recompensem práticas de condução mais seguras.

Potencial Futuro da Automação em Seguros

O futuro da automação no seguro automóvel está sendo significativamente moldado pelo advento da IA ​​generativa (GenAI), que permite a automação completa do processo de sinistros. Ao aproveitar as ferramentas GenAI, as seguradoras podem automatizar a avaliação de sinistros com base em imagens carregadas de danos a veículos, agilizando o processo de liquidação.

A Simplifai lançou uma ferramenta generativa de IA, InsuranceGPT , que é o primeiro grande modelo de linguagem (LLM) treinado especificamente em informações relacionadas a seguros, incluindo apólices, reclamações e interações de atendimento ao cliente. O InsuranceGPT pretende melhorar a forma como as seguradoras interagem com os seus clientes, garantindo que as respostas não são apenas rápidas, mas também precisas e altamente relevantes para as necessidades dos clientes.

O profundo conhecimento da InsuranceGPT sobre terminologias e apólices de seguros permite-lhe lidar com consultas complexas com facilidade, oferecendo aconselhamento personalizado e agilizando o processo de sinistros, identificando discrepâncias nas submissões de sinistros e iniciando procedimentos de forma autónoma, melhorando significativamente os tempos de resposta e a eficiência operacional.

A Verisk também introduziu recentemente uma ferramenta de IA inovadora e generativa para agilizar o processamento de reclamações de seguros em sua plataforma Discovery Navigator. Essa ferramenta automatiza o resumo de registros médicos para sinistros de propriedades e acidentes, reduzindo significativamente o tempo necessário para que os responsáveis ​​pelos sinistros revisem os registros. Promete processamento até 90% mais rápido que os métodos manuais, com até 95% de precisão, aumentando a eficiência.

A CorVel também lançou uma iniciativa generativa de IA por meio de sua plataforma de sinistros Care MC, com o objetivo de redefinir sinistros e gerenciamento de casos. Este sistema automatiza tarefas, como resumir documentos médicos e extrair informações importantes, agilizando o processo de sinistros e permitindo que os avaliadores se concentrem mais nas interações diretas com os reclamantes. Esta inovação marca um passo significativo em direção a uma gestão de sinistros mais eficiente e precisa.

Pensamentos finais

À medida que estamos à beira de uma nova era na IA nos seguros, permanece uma questão: como é que estas tecnologias continuarão a moldar as nossas experiências e expectativas?

Com exemplos como a ferramenta de revisão rápida de sinistros da Verisk e o chatbot envolvente da Simplifai, o futuro é promissor, mas repleto de desafios. Uma coisa é certa: as mudanças futuras devem equilibrar os benefícios tecnológicos e a segurança para garantir o sucesso neste cenário em evolução.