s números são surpreendentes. ChatGPT acumulou 100 milhões de usuários em seus primeiros dois meses, apenas para esse recorde ser quebrado alguns meses depois pelo rival Threads, com 100 milhões de usuários em apenas cinco dias.

O TikTok levou cerca de nove meses para atingir esse número de usuários e o Instagram dois anos e meio, mas a aceitação do ChatGPT após seu lançamento em novembro de 2022 foi sem precedentes. A velocidade da sua adoção provocou uma onda de especulação nos meios de comunicação social e no mundo empresarial sobre o potencial disruptivo desta tecnologia.

Com a digitalização a aumentar rapidamente em muitas áreas da vida, a quantidade de dados que pode ser aproveitada está a proliferar. Sendo uma indústria orientada por dados, os seguros não são novidade na inteligência artificial (IA) ou na utilização da análise de dados em toda a sua cadeia de valor para melhorar produtos, interações, prevenção, reclamações e processos. De acordo com vários estudos, a indústria está entre aquelas com maior potencial de valor da IA.

As estimativas apontam para que o potencial de mercado da IA ​​generativa (GenAI) atinja 15 mil milhões de dólares até 2025 e 32 mil milhões de dólares até 2027 apenas nos setores de seguros e finanças. McKinsey prevê tecnologias de IA poderia acrescentar até 1,1 biliões de dólares em valor anual potencial para a indústria global de seguros.

IA versus GenAI – qual é a diferença?

Simplificando, existem dois tipos de aplicação de IA. A primeira utiliza a capacidade da IA ​​para identificar padrões nos dados e tirar conclusões ou fazer previsões a partir deles. A segunda, GenAI, utiliza grandes modelos de linguagem (LLMs) treinados em vastos conjuntos de dados existentes para gerar novos conteúdos que imitem a criatividade humana, sejam imagens, texto, codificação, música, arte ou simulações interativas.

IA permite que seguradoras para melhorar a sua proposta de valor através de uma melhor previsão e, portanto, da prevenção de riscos. A IA depende de dados de boa qualidade. Estamos constantemente evoluindo e expandindo a qualidade dos nossos dados em todos os negócios da Allianz – não apenas na Allianz Commercial, mas em todas as entidades da Allianz – para treinar os modelos que usamos. Isto pode ajudar-nos a avaliar e modelar eventos climáticos extremos, por exemplo, recolhendo dados sobre perigos secundários, como inundações. Ou, ao melhorar constantemente a granularidade dos nossos dados de localização, podemos ajudar os clientes empresariais a identificar melhor as exposições aos riscos climáticos.

A IA pode assumir o papel de “solucionador de problemas bacana”. Ao permitir-nos adotar uma abordagem mais preditiva, preventiva e proativa, a IA pode mudar a nossa perspetiva de olhar para trás no espelho retrovisor e pagar sinistros, para evoluir para uma organização com uma visão mais nítida do caminho à frente, apoiando clientes na prevenção e mitigação de riscos e na prevenção de perdas. O poder dos insights gerados pela IA pode ajudar as empresas e as sociedades a tornarem-se mais resilientes.

À medida que mais dados e informações sobre riscos se tornam disponíveis, especialmente para exposições meteorológicas ou cibernéticas, a IA poderá permitir que as seguradoras forneçam cobertura para riscos e tecnologias emergentes que ainda não são seguráveis ​​atualmente, incluindo soluções paramétricas.

Impactos na cadeia de valor dos seguros

O potencial da GenAI em toda a cadeia de valor dos seguros é uma perspectiva interessante. O ChatGPT da Open AI chegou às manchetes primeiro, mas agora se juntou ao Co-Pilot da Microsoft e ao Bard do Google como as ferramentas mais proeminentes do mercado.

Uma gama mais ampla de dados de risco permitirá que os subscritores ofereçam soluções de seguros mais direcionadas e personalizadas e preços mais inteligentes. GenAI também automatizará tarefas de subscrição, incluindo extração de dados e comparação de textos.

Conjuntos de dados maiores também proporcionarão mais espaço para a GenAI detectar anomalias ou padrões incomuns de comportamento que possam indicar fraude. Os gatilhos de perdas poderiam ser detectados e os sinistros futuros poderiam ser melhor previstos, incluindo aumentos de sinistros. A capacidade da GenAI de analisar imagens e vídeos pode ser outra ferramenta útil no processo de sinistros.

Riscos e desafios

Embora sejam foco de grande entusiasmo, as soluções GenAI estão nos estágios iniciais de desenvolvimento, com riscos e limitações que as seguradoras devem enfrentar antes que as tecnologias possam ser implementadas com segurança.

Quando chega a afetar o emprego nos seguros, vemos o impacto da IA ​​como uma evolução e não como uma revolução, criando novos empregos e alterando gradualmente os perfis profissionais existentes ao longo de vários anos. A IA não substitui a inteligência emocional humana, que é tão importante no local de trabalho. Vemos novas funções sendo criadas para profissionais que podem desenvolver, implementar e gerenciar sistemas de IA e evoluir os existentes. A IA afetará em grande medida os perfis profissionais enquanto tecnologia de apoio e complementar, proporcionando vastas oportunidades para a melhoria das competências digitais.

Juntamente com as oportunidades oferecidas pela GenAI surgem riscos significativos, como proteção de dados, confidencialidade, preocupações éticas e exposição a responsabilidades. As soluções de IA e GenAI são tão eficazes quanto os dados sobre os quais são treinadas, e os dados históricos podem refletir desigualdades que a GenAI poderia perpetuar através da criação de conteúdo tendencioso, possivelmente levando à discriminação.

A GenAI também pode criar informações de aparência convincente que são factualmente incorretas, um processo denominado alucinações. Isto já está sendo usado por criminosos cibernéticos para cometer novos tipos de fraude, e-mails de phishing ou gerar falsificações profundas — vídeos fraudulentos alterados digitalmente usando imagens de pessoas reais.

A IA tem sido um tema estratégico fundamental na Allianz há vários anos, e as novas tendências são continuamente monitoradas e exploradas pela equipe global de cientistas de dados e especialistas em IA da empresa. Os dados são um elemento central do negócio. A tecnologia e a análise de dados estão cada vez mais no centro do que as seguradoras fazem.

Como a IA está acelerando os ataques cibernéticos

Os atores de ameaças já estão usando modelos de linguagem baseados em IA, como ChatGPT, para escrever código. A GenAI pode ajudar agentes de ameaças menos proficientes tecnicamente a escrever seu próprio código ou criar novas cepas e variações de ransomware existentes, aumentando potencialmente o número de ataques que podem executar.

Podemos esperar uma maior utilização da IA ​​por agentes maliciosos no futuro, necessitando de medidas de segurança cibernética ainda mais fortes.

A IA pode ser usada para realizar ataques mais automatizados, bem como desenvolver novas técnicas para roubar ou envenenar dados. Quando se pensa no potencial de combinar a IA com a proliferação da Internet das Coisas (IoT) e a velocidade do 5G, por exemplo, podemos ter sérios problemas no horizonte.

O software de simulação de voz foi uma adição recente ao arsenal do cibercriminoso. Em 2019, o CEO de um fornecedor de energia britânico transferiu 220.000 euros (240.670 dólares) para um burlão depois de este ter recebido uma chamada do que parecia ser o chefe da empresa-mãe da unidade, pedindo-lhe que transferisse dinheiro para um fornecedor. A voz foi gerada usando IA. Em agosto de 2023, pesquisadores documentaram casos de tecnologia de vídeo deepfake projetada e vendida para golpes de phishing. A taxa atual? Apenas 250 euros (273 dólares) por um vídeo completo.

Mas nem tudo são más notícias. A IA ajudará os agentes de ameaças, mas também é uma ferramenta poderosa de detecção. Nossa empresa tem uma parceria com o provedor de seguros cibernéticos Coalition para oferecer aos clientes cobertura cibernética com ferramentas de segurança baseadas em IA que os ajudam a detectar, prevenir e responder a riscos cibernéticos. Poderemos ver mais incidentes cibernéticos possibilitados pela IA no futuro, mas o investimento na detecção apoiada pela IA também deverá detectar mais incidentes antecipadamente.