inteligência artificial promete revolucionar o setor de seguros com operações simplificadas, experiências aprimoradas do cliente e previsões de risco aprimoradas. No entanto, essa tecnologia de ponta frequentemente entra em conflito com a natureza avessa ao risco do setor. A abordagem cautelosa das seguradoras, essencial para gerenciar riscos, pode dificultar a agilidade e a inovação necessárias para adotar a IA. Essa tensão levou muitas seguradoras a adotar uma abordagem comedida, de "esperar para ver", atrasando a integração de tecnologias transformadoras.

O setor de seguros, historicamente, tem sido relativamente resistente a interrupções. Interações pouco frequentes com o cliente e políticas complexas de longo prazo criam "aderência" ao cliente que reduz a pressão por melhorias tecnológicas. Regulamentações rigorosas, projetadas para proteger os consumidores e garantir a estabilidade financeira, representam barreiras significativas para os disruptores.

Espera-se que barreiras naturais à entrada no setor de seguros persistam no curto prazo, mas o ritmo rápido do desenvolvimento da IA ​​apresenta um desafio. As seguradoras que não se adaptarem perderão oportunidades de aumentar a eficiência, perderão sua vantagem na previsão de risco e deixarão de atender às expectativas em evolução dos clientes.

IA na Indústria de Seguros

Imagine um mundo onde a administração de apólices e o processamento de reivindicações – tarefas que antes consumiam inúmeras horas de trabalho – são coordenadas autonomamente pela IA. Esses sistemas inteligentes podem rotear tarefas, automatizar decisões de rotina e escalar casos complexos para especialistas humanos. Essa melhoria reduzirá significativamente os custos de manutenção de grandes seguradoras.

Esses benefícios se estendem à experiência do cliente também. Chatbots e assistentes virtuais com tecnologia de IA já estão transformando essa parte da cadeia de valor, oferecendo suporte instantâneo 24 horas por dia, 7 dias por semana. Considere um cenário em que um funcionário acaba de sofrer um acidente de trabalho. Um assistente de reivindicações com tecnologia de IA o orienta durante o processo, analisando fotos do acidente, fazendo referência cruzada de detalhes da apólice e até mesmo agendando uma consulta médica — tudo em minutos. Ao lidar com essas tarefas de rotina, a IA libera agentes humanos para construir relacionamentos significativos.

A avaliação de risco, a pedra angular do setor, também deve ser transformada. Algoritmos de aprendizado de máquina podem analisar vastos conjuntos de dados, descobrindo padrões e insights que podem iludir os atuários mais experientes. A IA generativa aproveitará ainda mais os dados não estruturados, incluindo até 80% de todas as informações disponíveis nas seguradoras. Ao alavancar esses insights subutilizados, as seguradoras podem criar visões abrangentes de 360 ​​graus do segurado. Esse entendimento mais profundo leva a perfis de risco mais precisos e personalizados, melhorando significativamente a qualidade das decisões de subscrição e avaliação de sinistros.

'Tudo parece promissor, mas...'

Esse é o refrão comum dos colegas de seguros. Embora a IA tenha uma promessa imensa, há uma lacuna notável entre seu potencial e a realidade da implementação.

Um obstáculo que afeta todas as indústrias é a desconexão entre as expectativas de IA e as aplicações atuais do mundo real. Essa lacuna frequentemente leva a planos de implementação excessivamente ambiciosos e subsequente decepção quando os resultados não se materializam tão rapidamente quanto o previsto.

Há também obstáculos únicos que o setor de seguros enfrenta. Um obstáculo significativo é a dependência do setor em sistemas legados. Esses sistemas, desenvolvidos ao longo de décadas para lidar com processos complexos de seguros, não são facilmente compatíveis com ferramentas modernas de IA. A integração de IA geralmente requer uma revisão substancial, incluindo o redesenho de pipelines de dados, a criação de novas interfaces e o estabelecimento de processos para alavancar efetivamente as saídas de IA. Essas revisões são caras e demoradas, especialmente para um setor com recursos de TI limitados.

Além disso, os dados dentro desses sistemas legados, historicamente tratados como um subproduto do processo, muitas vezes carecem da qualidade, organização e acessibilidade necessárias para aplicações de IA eficazes. Na era da IA, dados de alta qualidade que representam com precisão os riscos segurados e os comportamentos do cliente são um ativo crítico, pois afetam significativamente a capacidade e a precisão das soluções de IA.

Dado o papel crítico da IA ​​nas operações de seguros, é essencial implementar salvaguardas robustas para garantir confiabilidade, precisão e segurança, incluindo medidas como verificação de saída, detecção de anomalias e supervisão humana. Além disso, a IA introduz vulnerabilidades de segurança, exigindo expertise para se defender contra riscos como ataques adversários em modelos de subscrição e violações de privacidade em chatbots de atendimento ao cliente.

Considerações estratégicas

Um passo importante para as seguradoras é investir na qualidade e disponibilidade de dados atuais e futuros. Isso abre caminho para o sucesso futuro da IA ​​e é desafiador retificar retroativamente, tornando-se uma alta prioridade para aqueles que buscam alavancar a IA ao máximo. Sem dados acessíveis e de alta qualidade, mesmo os modelos de IA mais sofisticados ficarão aquém de seu potencial.

Outro fator-chave é a governança. Estabelecer uma governança de IA eficaz exige que as seguradoras desenvolvam estruturas que abordem os desafios únicos impostos por essa tecnologia. Isso envolve criar políticas e diretrizes claras para o uso de IA, incorporando considerações éticas e definindo processos transparentes de tomada de decisão.

Também é necessário investir em capital humano. As seguradoras precisam de especialistas com profundo conhecimento de aplicações de IA, incluindo cientistas de dados, engenheiros de IA e especialistas em segurança de IA. No entanto, essas habilidades estão em alta demanda e em oferta escassa, com grandes empresas de tecnologia competindo ferozmente por esse talento. Para enfrentar esse desafio, as seguradoras devem adotar uma estratégia dupla: recrutar ativamente talentos especializados e, ao mesmo tempo, desenvolver essas capacidades internamente por meio do treinamento da equipe existente.

Igualmente importante é trazer o resto da organização a bordo com a IA. Isso inclui funcionários de todos os departamentos de operações, risco e RH que irão interagir com ferramentas de IA em seu trabalho diário. Uma estratégia é identificar um grupo central de usuários entusiasmados. Ao fornecer treinamento adicional a esses usuários-chave, as empresas podem criar campeões internos para a adoção da IA. Esse investimento no desenvolvimento de habilidades não apenas capacita os funcionários a colaborar efetivamente com a IA, mas também estabelece as bases para uma compreensão e aceitação mais amplas em toda a organização.

Comunicação transparente sobre a estratégia de IA da empresa e seus benefícios potenciais é essencial. A discussão em toda a empresa deve destacar as oportunidades que a IA cria para os funcionários, como a capacidade de se concentrar em tarefas de maior valor. À medida que a IA avança, muitos funcionários ficarão apreensivos sobre suas funções futuras. Ao construir confiança e articular claramente as metas e o futuro da IA, as empresas podem abordar essas preocupações de forma eficaz. Essa abordagem proativa à comunicação renderá dividendos, promovendo uma força de trabalho que esteja preparada e entusiasmada com a integração da IA.

Comece pequeno, pense grande

Como as seguradoras podem avançar sem ficarem atoladas em implementações complexas com recursos de TI limitados?

Uma abordagem prática é começar com projetos piloto em áreas de baixo risco e alto impacto onde a IA pode entregar valor tangível. Chatbots de serviço direcionados a funcionários ou verificação de documentos são pontos de partida ideais.

Os chatbots podem recuperar rapidamente detalhes da cobertura da apólice ou explicar procedimentos comuns de reivindicação. A verificação de documentos com tecnologia de IA pode agilizar os pagamentos de reivindicações extraindo e validando automaticamente informações de recibos enviados ou relatórios médicos. Esses projetos permitem que as seguradoras ganhem experiência prática com implementações de IA enquanto constroem confiança em suas capacidades. Esses projetos iniciais servem como trampolins, facilitando a implementação mais ampla de IA e minimizando os riscos.

A colaboração com empresas de insurtech ajuda as seguradoras a explorar o potencial da IA. Esses parceiros, livres de sistemas legados, podem acelerar a integração da IA. Essa colaboração fortalece as bases da IA, ao mesmo tempo em que mantém a governança e a conscientização da força de trabalho.

As seguradoras também devem modernizar os sistemas principais juntamente com a implementação de IA, garantindo soluções orientadas por dados de longo prazo. As principais etapas incluem melhorar a qualidade dos dados, atualizar a infraestrutura e garantir a compatibilidade entre plataformas. Uma base de dados sólida é crucial antes de avançar as integrações de IA conforme a tecnologia evolui.

Conclusão

O potencial da IA ​​em seguros reside mais em suas possibilidades futuras do que em sua realidade presente. O conservadorismo inerente da indústria, embora essencial para gerenciar riscos, cria uma tensão única com o ritmo rápido do desenvolvimento da IA. Isso apresenta um desafio e uma oportunidade para as seguradoras dispostas a navegar neste cenário complexo.

Uma abordagem estratégica que equilibre a necessidade de cautela do setor com a crescente necessidade de inovar é ideal. Ao adotar essa abordagem, as seguradoras podem preencher a lacuna entre a promessa da IA ​​e as realidades pragmáticas do negócio de seguros. Essa estratégia permite que elas naveguem no hype, abordem os desafios reais dos sistemas legados e da qualidade dos dados e abram caminho para uma integração significativa da IA.