Confira artigo de Inon Neves, vice-presidente da Access
A transformação digital tem sido um dos principais motores de inovação e eficiência no setor de seguros, e a inteligência artificial (IA) surge como uma ferramenta crucial para acelerar os processos de atendimento, desde a contratação de novas apólices até a análise de documentos relacionados a sinistros. Compreender como a IA pode otimizar essas operações é essencial para manter a competitividade e atender às crescentes expectativas dos clientes.
No contexto brasileiro, a adoção de IA nas seguradoras está em franca expansão. De acordo com um estudo da McKinsey & Company, as seguradoras que implementaram soluções baseadas em IA relataram uma redução de até 30% nos custos operacionais e um aumento de 20% na eficiência do processamento de sinistros. Esses números são particularmente relevantes considerando a complexidade do sistema regulatório brasileiro e as altas expectativas dos consumidores por atendimento rápido e eficiente.
Para começar, a triagem de documentos é uma área onde a IA tem mostrado um impacto significativo. Tradicionalmente, a triagem manual de documentos era um processo demorado e sujeito a erros humanos. No entanto, com a IA, as seguradoras podem automatizar a classificação e a análise de grandes volumes de documentos com velocidade e precisão.
Por exemplo, algoritmos de processamento de linguagem natural (PLN) podem ser utilizados para extrair informações relevantes de apólices de seguros, relatórios de sinistros e outros documentos administrativos. Essa tecnologia permite que os sistemas de IA “leiam” e compreendam o conteúdo dos documentos, categorizando-os e identificando dados críticos com uma eficiência que seria impossível de alcançar manualmente.
Além disso, a IA pode ser integrada a sistemas de reconciliação automática, permitindo a verificação cruzada de informações entre diferentes documentos. Isso não só acelera o processo de triagem, mas também garante a consistência e a precisão dos dados, reduzindo o risco de fraudes e erros. Por exemplo, um sistema de IA pode comparar automaticamente os detalhes de uma reclamação de sinistro com as informações da apólice original, identificando discrepâncias e sinalizando possíveis problemas para uma análise mais aprofundada.
Tecnologia também acelera a entrada de novos clientes
A contratação de novas apólices de seguro é outro processo que pode ser significativamente acelerado com a IA. Utilizando tecnologias como a análise preditiva e o machine learning, as seguradoras podem avaliar riscos e determinar prêmios com maior precisão. Os modelos preditivos podem analisar dados históricos e identificar padrões que indicam o nível de risco de novos clientes, permitindo uma personalização mais precisa das apólices.
Isso não só melhora a experiência do cliente, oferecendo produtos mais adaptados às suas necessidades, mas também ajuda as seguradoras a precificar seus produtos de forma mais competitiva e rentável.
Além disso, a IA pode automatizar a coleta de dados durante o processo de contratação. Por meio de chatbots e assistentes virtuais, os clientes podem fornecer informações necessárias para a emissão da apólice de maneira rápida e conveniente.
Esses sistemas podem guiar os clientes através de perguntas e formulários, coletando dados em tempo real e preenchendo automaticamente os campos necessários. Essa abordagem não só acelera o processo de contratação, mas também reduz a incidência de erros de entrada de dados, garantindo que as informações coletadas sejam precisas e completas.
Processos de sinistros: velocidade para análise documental
A análise de sinistros é um processo complexo que envolve a revisão de documentos médicos, relatórios policiais, estimativas de reparo e outros dados relevantes.
A IA pode automatizar grande parte desse trabalho, utilizando algoritmos de PLN e visão computacional para extrair informações importantes e avaliar a validade das reclamações. Por exemplo, um sistema de IA pode analisar imagens de danos a veículos para estimar os custos de reparo e comparar essas estimativas com os dados históricos de sinistros semelhantes. Isso não só acelera o processo de avaliação, mas também aumenta a precisão das decisões, ajudando a evitar pagamentos indevidos e fraudes.
Além disso, a IA pode ser utilizada para monitorar padrões de sinistros e identificar comportamentos suspeitos. Utilizando técnicas de análise de dados em tempo real, os sistemas de IA podem detectar anomalias e padrões que poderiam indicar atividades fraudulentas. Por exemplo, a análise de redes sociais e outras fontes de dados externas pode revelar inconsistências nas informações fornecidas pelos clientes, permitindo que as seguradoras tomem medidas preventivas antes que os pagamentos sejam efetuados.
Os benefícios da IA no setor de seguros não se limitam apenas à eficiência operacional. A implementação de soluções baseadas em IA também pode melhorar significativamente a experiência do cliente. Atendimento rápido e eficiente é um fator crítico para a satisfação do cliente, e a IA permite que as seguradoras respondam às solicitações e processem sinistros em tempo recorde.
Chatbots e assistentes virtuais podem fornecer suporte 24/7, respondendo a perguntas frequentes e guiando os clientes através de processos complexos sem a necessidade de intervenção humana. Isso não só melhora a conveniência para o cliente, mas também libera os funcionários das seguradoras para se concentrarem em tarefas mais complexas e de maior valor agregado.
Na realidade, a adoção da IA representa uma oportunidade estratégica para transformar as operações e melhorar a competitividade. No entanto, é importante abordar essa transformação com uma visão clara e um planejamento cuidadoso, já que essa tecnologia requer investimentos em infraestrutura tecnológica, bem como a capacitação de funcionários para operar e manter esses sistemas.
No mercado brasileiro, onde a demanda por eficiência e inovação é alta, a adoção da IA pode ser um diferencial competitivo crucial. Para os líderes empresariais, investir em tecnologias de IA não é apenas uma questão de acompanhar as tendências, mas sim uma estratégia essencial para garantir a sustentabilidade e o crescimento a longo prazo.
