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Quais os desafios de catástrofes naturais para as seguradoras

Examinando volatilidade e concentração para embasar estratégias de gestão de riscos

O setor de seguros de propriedade nos EUA está passando por um momento turbulento, com o aumento das perdas por catástrofes e a volatilidade do mercado levando os clientes a buscar novas ideias para ajudar a gerenciar esses riscos. Em 2025, as perdas globais seguradas por catástrofes naturais (CAT) ultrapassaram US$ 107 bilhões e, no primeiro trimestre de 2026, os EUA responderam por cerca de 75% das perdas seguradas por desastres naturais em todo o mundo.

Volatilidade e concentração da carteira

Em entrevista recente à Insurance Business, Jason Dunn, SVP e Gerente de Produto Digital da Munich Re US, explicou que identificou dois pontos críticos para os clientes nesse segmento e revelou como a equipe da Munich Re US está perfeitamente posicionada para ajudar.

“O primeiro diz respeito à volatilidade sem precedentes”, disse ele. “Os clientes estão tendo dificuldades para gerenciar a imprevisibilidade das perdas recentes por CAT, que estão escapando das abordagens tradicionais dos modelos de CAT. O segundo ponto crítico é identificar a concentração da carteira e os acúmulos de risco ocultos em áreas que historicamente apresentavam risco baixo a moderado. Isso se deve principalmente a mudanças nos padrões climáticos ou a eventos climáticos mais extremos.”

Na Munich Re US, a equipe de Applied Analytics ajuda os clientes a compreender melhor essas duas questões em paralelo.

“Com a volatilidade sem precedentes, somos capazes de alavancar nossa posição como uma das principais resseguradoras de propriedade nos EUA, ajudando os clientes a aprimorar suas análises de benchmarking e de participação de mercado, além de identificar insights críticos para a gestão de exposição”, acrescentou Dunn. “Embora a maioria das seguradoras hoje consiga entender sua participação de mercado relativa com base nos prêmios, temos acesso a dados de cada localidade nos EUA para linhas pessoais ou comerciais e podemos fazer uma análise de participação de mercado hiperlocalizada para nossos clientes. Em seguida, combinamos isso com nossos demais conjuntos de dados disponíveis, incluindo nossos mapas de perigos de alta definição. Quando você combina essas duas coisas — a participação de mercado hiperlocalizada com insights de risco de alta definição —, conseguimos ajudar as seguradoras a direcionar suas carteiras em torno de mudanças na acumulação ou na exposição.”

Incêndios florestais ainda preocupam o Oeste dos EUA

No que diz respeito a exposições específicas a CAT, Dunn revelou que os incêndios florestais continuam sendo uma grande preocupação para os clientes. Os infames incêndios florestais na Califórnia teriam gerado cerca de US$ 40 bilhões em perdas seguradas apenas no primeiro trimestre de 2025. E as seguradoras estão, compreensivelmente, preocupadas de que 2026 possa seguir o mesmo padrão.

“Tanto os incêndios florestais quanto a fumaça que produzem continuam sendo uma preocupação para muitas pessoas”, disse Dunn à IB. “Há alguns elementos diferentes nisso. O primeiro é o impacto desses incêndios florestais, que se transformam em conflagrações urbanas, espalhando-se rapidamente por áreas densamente povoadas e destruindo bairros ou cidades inteiras. Com essa transição, vemos um aumento enorme no número de pessoas expostas à fumaça de incêndios florestais. Os incêndios florestais estão ocorrendo bem ao lado de grandes centros populacionais. Isso sobrecarrega o sistema, pressionando ajustadores de sinistros, higienistas industriais e equipes de remediação necessárias para atender a cada residência nessas áreas densamente povoadas.”

As seguradoras precisam pensar em como otimizar a alocação de seus recursos para garantir que priorizem suas equipes de sinistros e os esforços de limpeza nas áreas mais impactadas. Na Munich Re US, ajudamos os clientes fornecendo uma visão em tempo real da fumaça de incêndios florestais.

“Há muitos materiais tóxicos, como amianto, metais pesados, produtos químicos e chumbo — coisas que você realmente não quer inalar”, disse Dunn. “E você não quer isso dentro da sua casa.”

“Fazemos isso analisando dados de qualidade do ar e de densidade da fumaça ao longo do tempo, para que os clientes possam ver onde a fumaça foi mais densa ou mais prejudicial em um dia específico. A partir daí, eles também podem usar essas informações históricas ao tomar decisões sobre sinistros no futuro.”

É esse acesso a dados e análises de benchmarking que diferencia a Munich Re US. Como Dunn disse à IB, utilizar esse benchmarking para gerar insights significa que eles podem oferecer um forte apoio proativo aos seus clientes. Dunn relembrou um caso em que viu esse apoio acontecer em tempo real, quando um cliente regional enfrentava intensa pressão para reduzir sua subscrição de propriedades na Califórnia devido a grandes perdas causadas por incêndios florestais ao longo de vários anos.

Dunn disse: “No entanto, o cliente, neste caso, não tinha dados granulares para saber onde poderia expandir seus negócios ou onde estava superexposto a incêndios florestais. Aqui, a Munich Re US forneceu nossa ferramenta de benchmarking de incêndios florestais e de pontuação de risco, que trouxe os dados deles e os combinou com dados de mercado para ajudá-los a entender onde estavam superexpostos.

Também fornecemos pontuações de risco que ajudaram o cliente a entender quais localizações estavam mais expostas ao risco de incêndios florestais, acompanhadas de imagens atualizadas e em alta definição. Como resultado dessas duas coisas, o cliente conseguiu reestruturar seu apetite de subscrição. Eles otimizaram sua carteira para reduzir as exposições de maior risco e direcioná-la para áreas mais lucrativas.”

Toda essa inovação repousa sobre os ombros de um componente central: uma tecnologia líder de mercado. Ou, mais especificamente, IA.

“Nossa equipe está alavancando IA”, acrescentou Dunn. “Na Munich Re US, vemos que o impacto mais significativo é no reconhecimento de padrões em escala e na velocidade com que podemos obter insights. Usamos ferramentas baseadas em IA para avaliar grandes conjuntos de dados não estruturados, normalmente dados geoespaciais e climáticos.”

E o mercado parece concordar com Dunn nesse ponto. Dados do Relatório de Tendências de Seguros de 2026 da Earnix mostraram que 81% dos executivos de seguros relatam que a IA está incorporada, total ou parcialmente, aos seus fluxos de trabalho.

“Sentimos que temos um papel valioso aqui”

Olhando para o que os próximos três a cinco anos podem trazer, Dunn disse à IB que essa interseção entre IA, dados geoespaciais e seguros de propriedade está destinada a crescer e se tornar ainda mais forte.

“Os subscritores provavelmente buscarão acessar múltiplos pontos de dados para aprimorar sua compreensão ou serão desafiados por diferentes conjuntos de dados em um ambiente de risco em constante mudança. Trata-se de reunir visões informadas sobre como as mudanças climáticas impactarão o risco e, em seguida, traduzir essas projeções climáticas de longo prazo em visões localizadas e imediatas.

“Como uma das principais resseguradoras de propriedade nos EUA, desempenhamos um papel valioso aqui. Estamos dedicados a trabalhar com nossos clientes para compreender melhor os ambientes de risco em constante mudança e as tendências de longo prazo.”

Este artigo foi criado em parceria com a Munich Re US.

A tecnologia de seguros evoluiu, mas a jornada do consumidor continua fragmentada

A tecnologia de seguros avançou rapidamente, mas o momento crítico em que a intenção de contratar um seguro se transforma em uma solicitação organizada e acionável permanece subdesenvolvido.

Construímos diversas tecnologias voltadas à distribuição de seguros. Temos sistemas para publicidade, cotação, subscrição, CRM, gestão de leads, automação, atendimento e, agora, inteligência artificial. Mas há uma etapa da experiência, anterior ao início da maioria desses sistemas, que, na minha opinião, merece mais atenção.

Alguém precisa passar de “Preciso de ajuda com seguros” para “Aqui está uma solicitação organizada, que outra pessoa consegue realmente entender e à qual consegue dar andamento”. Hoje, muitas vezes tratamos esses dois momentos como se fossem um só.

O consumidor preenche um formulário ou demonstra interesse, e um registro passa a circular pelo sistema. Mas talvez ele ainda não saiba quem receberá as informações, o que acontecerá em seguida ou que tipo de contato deverá esperar. O profissional de seguros que recebe a solicitação talvez ainda precise descobrir por que a pessoa está procurando um seguro, se a solicitação é adequada, o que já foi explicado e quais informações ainda faltam.

Isso gera trabalho para ambos os lados e pode fazer com que a experiência de compra de seguros, que já é confusa, pareça ainda mais fragmentada. O consumidor pode ter de repetir as mesmas informações. O profissional talvez precise reconstruir um contexto que deveria ter ficado claro desde o início. E o sistema ainda pode considerar a transferência bem-sucedida simplesmente porque as informações foram transferidas de um lugar para outro.

A camada intermediária

Acredito que o setor precise prestar mais atenção a essa camada intermediária. Não como outro funil de marketing. Nem como uma forma de fazer com que as pessoas avancem mais rapidamente. Mas como o ponto em que a intenção de contratar um seguro se transforma em uma solicitação organizada, que ambos os lados conseguem compreender.

Para o consumidor, isso significa ter expectativas mais claras. Quem poderá receber a solicitação? O que acontecerá em seguida? É provável que um profissional de seguros habilitado a analise? Que tipo de contato o consumidor deverá esperar? O objetivo não é eliminar completamente o contato. É tornar esse contato mais claro e mais controlado.

Para o profissional de seguros, isso significa contar com um contexto mais claro. Por que a pessoa está procurando um seguro? O que já foi informado? O que ainda precisa ser esclarecido? Trata-se de uma solicitação que esse profissional pode atender razoavelmente? A solicitação deve ser suficientemente organizada para que o profissional que a recebe possa tomar uma decisão relevante, em vez de começar do zero.

Isso é diferente de simplesmente coletar mais campos. Mais informações nem sempre geram mais compreensão. Um formulário extenso ainda pode resultar em uma solicitação fraca se a pessoa que o preenche não souber o que acontecerá em seguida ou se o profissional que o recebe ainda precisar descobrir o motivo da solicitação.

Onde o controle do consumidor é importante

É também nesse ponto que o controle do consumidor se torna importante. A busca por seguros costuma ser repetitiva, pressionante e difícil de controlar para quem a realiza. As pessoas se preocupam com ligações indesejadas, com quem receberá suas informações, com a possibilidade de que sejam encaminhadas para todos os lados e com a dúvida se, de fato, alguém habilitado irá ajudá-las. Essas preocupações não estão separadas do processo de solicitação. Elas fazem parte dele.

Uma camada de solicitação melhor deve preservar um nível suficiente de autorização e contexto fornecidos pelo consumidor para que o próximo passo pareça compreensível, e não surpreendente. O consumidor deve saber o que está escolhendo. O profissional deve ter informações suficientes para decidir se deseja prosseguir. E a transferência deve levar adiante os dados necessários para dar continuidade à experiência, em vez de reiniciá-la.

A inteligência artificial pode ajudar nesse ponto, mas não deve se tornar o centro da narrativa. Ela pode organizar as informações, identificar detalhes ausentes, resumir o que o consumidor já explicou e aprimorar a preparação da solicitação. Essas são capacidades úteis. Mas a tecnologia ainda precisa apoiar um processo humano claro.

Se o consumidor não entende o que está acontecendo, ou se o profissional não dispõe de contexto útil suficiente, tornar a transferência mais rápida não necessariamente melhora a experiência. Podemos simplesmente automatizar a confusão.

O que o marketing não mede

Cheguei a esse problema depois de passar anos trabalhando com aquisição digital e com o comportamento do consumidor. No marketing, tornamo-nos muito eficientes em medir cliques, preenchimentos de formulários e conversões. O setor de seguros me fez olhar para essas ações de outra maneira, porque há uma pessoa por trás de cada uma delas, e a ação muitas vezes é apenas o começo do que essa pessoa realmente precisa.

Esse é o problema que estou trabalhando para resolver por meio da Ensurance, uma empresa norte-americana de busca de seguros que está começando pelo seguro de automóveis. Estamos desenvolvendo a empresa com base na ideia de que o consumidor deve poder iniciar uma única solicitação organizada, com mais clareza e controle, enquanto os profissionais habilitados participantes recebem um contexto melhor sobre as solicitações com as quais podem optar por interagir.

Como parte desse trabalho, estamos desenvolvendo a CATE, nossa Controlled Access Trust Engine — ou “Motor de Confiança de Acesso Controlado” — como uma camada de acesso controlado e inteligência de solicitações. Sua função é ajudar a estruturar solicitações, melhorar seu nível de preparação, apoiar o acesso controlado e criar um contexto mais útil sobre as oportunidades, preservando a autorização do consumidor. A CATE está em desenvolvimento, e os recursos de inteligência artificial planejados também estão em desenvolvimento.

O ponto mais amplo não diz respeito a uma única empresa. À medida que os seguros se tornam mais automatizados, a qualidade do que entra nesses sistemas torna-se mais importante. O setor não precisa de outra maneira de transformar consumidores em registros com mais rapidez. Precisa de uma forma mais clara de transformar a intenção de contratar um seguro em uma solicitação organizada, que ambos os lados compreendam.

Essa é a camada ausente à qual, na minha opinião, o setor deveria dedicar mais atenção.

Escrito por Ethel Rio Cohen, fundadora e CEO da Ensurance, uma empresa de busca por seguros dedicada a criar uma forma mais clara e protegida para que as pessoas peçam ajuda com seguros e tenham acesso a mais opções.

Anthropic e outras empresas veem a IA reformulando a forma como seguradoras compram e vendem

A Anthropic, empresa responsável pelo Claude, ocupa uma posição privilegiada para observar a disrupção que a IA generativa está provocando no setor de seguros. Mas ela não é a única a testemunhar uma mudança fundamental nesse mercado.

As insurtechs enfrentam o desafio de apresentar uma nova proposta de valor em um mundo em que a IA reduziu a barreira de entrada para o desenvolvimento de software. Ao mesmo tempo, as seguradoras estão descobrindo que os programas de conversação baseados em IA facilitam o contato com potenciais clientes ao reduzir a lacuna de conhecimento entre consumidores e agentes de seguros. A Employers, uma seguradora de compensação trabalhista, chegou a desenvolver seu próprio aplicativo de ChatGPT para facilitar essas conversas.

Confira alguns insights sobre esse tema:

Ferramentas de programação de IA alteram o cálculo entre desenvolver e comprar

A IA agêntica está redefinindo a linha entre desenvolver internamente e comprar de fornecedores — uma distinção que definiu as relações entre seguradoras e fornecedores durante décadas —, segundo Eoghan Scully, arquiteto de IA aplicada da Anthropic.

Seguradoras com grandes equipes de engenharia estão descobrindo cada vez mais que é economicamente viável replicar internamente funcionalidades de SaaS, enquanto outras estão adicionando ferramentas agênticas aos sistemas de fornecedores que já utilizam.

O resultado mais provável para a maioria das seguradoras será o uso de agentes de IA como interface para acessar as plataformas de fornecedores, preservando esses sistemas como infraestrutura de dados e registros. Essa abordagem oferece às insurtechs uma posição estratégica clara: priorizar a acessibilidade dos dados para agentes de IA, em vez de investir em experiências de usuário legadas.

Ainda assim, 77% dos líderes de serviços financeiros afirmam não obter retorno mensurável dos investimentos em IA, segundo a PwC, o que sinaliza que essa mudança ainda está em estágio inicial.

IA aumenta a demanda por consultores humanos, aponta pesquisa da NY Life

A pesquisa Wealth Watch, da New York Life, com 2.278 adultos, constatou que a IA está reforçando — e não substituindo — a demanda por consultores financeiros humanos.

Vinte e sete por cento dos entrevistados disseram que o acesso à IA aumenta a necessidade de contar com um consultor. Entre a geração Z, esse percentual sobe para 40%.

Apenas 24% dos norte-americanos se sentem confortáveis em usar IA para obter orientação financeira, e 62% afirmam que as ferramentas de IA não compreendem bem suas situações pessoais.

Seguradoras e distribuidores podem aproveitar essa dinâmica, posicionando os consultores como parceiros que utilizam IA: 76% dos entrevistados disseram sentir-se confortáveis com o uso de IA por parte de seu profissional financeiro, especialmente em tarefas administrativas e organizacionais.

Como uma seguradora transformou o ChatGPT em canal de subscrição

A Employers Holdings lançou, em abril, um aplicativo de ChatGPT que gera propostas de seguro de compensação trabalhista e cotações indicativas a partir de apenas seis dados, utilizando APIs desenvolvidas pela empresa em 2017.

O número de propostas diárias pelo canal vem crescendo, embora os executivos afirmem que o objetivo seja facilitar a geração de leads, e não substituir diretamente os agentes.

A integração exigiu pouco desenvolvimento adicional, pois a infraestrutura de APIs existente já se conectava diretamente à OpenAI. Para seguradoras que não fizeram esse trabalho preparatório, o caminho é mais difícil: a compatibilidade com sistemas legados, e não as APIs em si, é o principal obstáculo.

Enquanto isso, 29% dos clientes de seguros de automóveis e residenciais já usam IA para pesquisar informações, e a confiança dos consumidores na IA para seguros caiu para 40% neste ano, ante 46%, reforçando a relevância contínua dos agentes.

IA reproduz, para os agentes, o cenário vivido na era da internet, afirma especialista

A disrupção provocada pela IA que preocupa os agentes de seguros é semelhante à ansiedade gerada pela ascensão da internet no fim dos anos 1990 — uma transição que, no fim, ampliou as oportunidades para os agentes, em vez de eliminá-las.

Robert Hartwig, diretor do Centro de Gestão de Riscos e Incertezas da Universidade da Carolina do Sul, disse ao público, em uma transmissão online da Travelers, que as agências que se prepararem para adotar ferramentas de IA poderão aumentar sua eficiência e melhorar a experiência dos clientes.

A automação de atividades administrativas eliminará tarefas rotineiras, mas o relacionamento entre agente e cliente continuará central. Hartwig também observou que a IA cria novos riscos seguráveis — e novas oportunidades de receita para corretores e seguradoras.

Lacunas de explicabilidade reduzem o retorno da IA para as seguradoras, aponta estudo da SAS

Incorporar explicabilidade e supervisão humana aos fluxos de trabalho de IA tornou-se um diferencial competitivo para as seguradoras, segundo um estudo da SAS e da IDC.

Entre as líderes em IA no setor de seguros, 59% relatam retorno forte ou elevado sobre os investimentos em IA; entre as empresas que estão atrasadas, nenhuma registra retorno.

O setor obteve sua menor pontuação em qualidade de dados e governança de modelos, com 60%, e a maior em políticas de IA responsável, com 70%.

Os investimentos iniciais das seguradoras em estruturas de governança as colocam em uma posição favorável. No entanto, ampliar a implementação sem controles técnicos equivalentes pode prejudicar tanto a precisão quanto a confiança dos consumidores.

A IA agêntica aumenta ainda mais os riscos. Segundo Bryan Harris, diretor de tecnologia da SAS, as taxas de erro em tarefas complexas podem superar 25%, tornando essencial uma supervisão integrada ao conhecimento especializado do setor.

Ferramenta de avaliação de IA da NAIC mira aprovações de sinistros e vieses dos modelos

A Ferramenta de Avaliação de Sistemas de IA da NAIC, em fase piloto desde março, avança para uma possível adoção na reunião dos comissários em novembro — o que abre às seguradoras uma janela estreita para avaliar sua estrutura de governança de IA.

A ferramenta analisa não apenas sinistros negados, mas também os aprovados, pois os órgãos reguladores alertam que aprovações excessivas representam risco de solvência e distorcem a precificação.

Ela também examina possíveis vieses nos modelos de IA. Os reguladores estão preocupados com a possibilidade de modelos opacos e não atuariais produzirem resultados discriminatórios sem serem detectados.

Os responsáveis por compliance devem documentar, desde já, a supervisão dos sistemas de IA, os relacionamentos com fornecedores e os protocolos de monitoramento de desvios.

As startups enfrentam uma pressão específica para demonstrar competência perante reguladores que ainda não estão familiarizados com abordagens de modelagem não tradicionais.

Lacunas na responsabilidade por IA aumentam à medida que riscos silenciosos desafiam os limites de cobertura

A chamada IA silenciosa — aquela incorporada a produtos e processos existentes sem reconhecimento explícito nas apólices — está criando lacunas de cobertura que subscritores, especialistas jurídicos e executivos apenas começam a dimensionar.

Apólices existentes, incluindo as de responsabilidade de administradores e diretores (D&O) e as de instituições financeiras comerciais, estão excluindo cada vez mais perdas relacionadas à IA. Ao mesmo tempo, produtos específicos de responsabilidade civil por IA oferecidos por sindicatos do Lloyd’s e MGAs dos Estados Unidos apresentam limites modestos e tetos agregados rígidos, que podem ficar abaixo da exposição real.

À medida que a IA agêntica transfere a responsabilidade pelos resultados para ações autônomas, os subscritores precisam mapear os casos de uso de IA dos segurados — distinguindo os provedores de modelos-base dos responsáveis pela implementação — para avaliar corretamente os perfis de responsabilidade.

Será necessária uma capacidade muito maior de seguros primários e de resseguros à medida que a IA for incorporada a processos empresariais críticos.

Apenas 10% das seguradoras de vida conseguem conectar consultores e compradores, aponta relatório

Metade dos consumidores se sente confortável em usar IA para pesquisar seguros de vida, mas 85% querem interagir com um consultor humano em algum momento do processo de compra. Metade prefere consultores com o mesmo perfil demográfico.

Menos de 25% das seguradoras conseguem estabelecer esse tipo de conexão. Enquanto isso, um em cada quatro consumidores abandona o processo de compra por causa de jargão técnico, preocupações com a acessibilidade e a percepção de que o produto não é relevante.

Eliminar essa lacuna exige uma infraestrutura de dados capaz de transformar informações dos clientes em interações personalizadas e proativas.

Segundo o World Life Insurance Report 2027, do Capgemini Research Institute e da LIMRA, apenas 10% das seguradoras atendem atualmente a esse padrão. O relatório entrevistou 6.175 consumidores em 18 países.

Insurtechs: credibilidade não pode ser “hackeada” para gerar crescimento

Demonstrações chamativas e estratégias de crescimento rápido não substituem resultados de subscrição nem confiança conquistada, alertam líderes de insurtechs.

Andrew Engler, da RockRose Risk, recomenda proteger o histórico de resultados “religiosamente”, observando que mesmo uma tecnologia avançada tem dificuldade em compensar perdas das seguradoras ou o uso inadequado da capacidade de subscrição.

Sean Eldridge, da Crosstie, alerta para não confundir novidade com valor. Os compradores precisam de soluções que se integrem aos sistemas legados, atendam aos requisitos de compliance e produzam resultados mensuráveis após a implementação.

Paul Templar, da VIPR Solutions, acrescenta que a conformidade com o padrão SOC 2 e uma infraestrutura operacional de nível empresarial tornam-se requisitos indispensáveis para conquistar grandes clientes.

O tema comum é claro: a especialização profunda e o foco no cliente superam a busca por tendências.

Falhas na cobertura cibernética colocam 30 milhões de microempresas em risco

Quase 30 milhões de empresas norte-americanas não têm funcionários, mas suas exposições cibernéticas se parecem cada vez mais com as de grandes organizações.

Perdas relacionadas a transferências eletrônicas de fundos e engenharia social frequentemente ultrapassam US$ 25 mil — valor que muitas vezes excede os sub-limites das coberturas.

As coberturas tradicionais de seguros residenciais e os endossos para negócios administrados em casa não cobrem os riscos associados a plataformas de terceiros, como interrupções de serviços em nuvem, falhas de APIs e fraudes potencializadas por IA.

As seguradoras que atendem a esse segmento precisam tratar o risco cibernético como uma cobertura fundamental, e não como um adicional; transferir proativamente operações domésticas em expansão para apólices comerciais independentes; e ampliar a resposta a incidentes para além do simples reembolso financeiro, incluindo suporte forense, negociação em casos de extorsão e comunicação simplificada de sinistros.

Tecnologia e subscrição são as áreas mais difíceis de contratar, enquanto planos de admissão aumentam

Quase metade das seguradoras (49%) planeja aumentar o quadro de funcionários nos próximos 12 meses. No entanto, o Semi-Annual U.S. Insurance Labor Market Study, do Jacobson Group e da Aon, indica que grande parte dessas contratações destina-se à reposição de profissionais, e não à expansão.

As posições atuariais, de tecnologia e executivas continuam sendo as mais difíceis de preencher — situação agravada pela baixa rotatividade voluntária, que reduz o número de candidatos que buscam ativamente novas oportunidades.

Dezoito por cento das empresas afirmam que contratar se tornou mais difícil em comparação com o ano anterior. Como a automação está levando à redução de equipes em 11% das empresas, as seguradoras que ampliam seus canais de recrutamento precisam desenvolver estratégias para alcançar candidatos passivos, especialmente para funções técnicas e de liderança.

Por que o seguro integrado é a próxima grande oportunidade

O seguro integrado (embedded) incorpora coberturas de seguros patrimoniais e de responsabilidade civil diretamente às jornadas de compra, criando experiências fluidas para os clientes e abrindo novos canais de distribuição para as seguradoras.

O setor de seguros patrimoniais e de responsabilidade civil (P&C, na sigla em inglês) está evoluindo rapidamente à medida que as expectativas dos clientes se voltam para experiências digitais mais fluidas. Os consumidores de hoje esperam conveniência, rapidez e personalização em todas as interações — inclusive com seguros. Esse cenário em transformação impulsionou o crescimento do seguro integrado, um modelo em rápida expansão que incorpora produtos de seguros diretamente às jornadas de compra dos clientes.

Em vez de contratar seguros separadamente por meio de agentes tradicionais ou canais independentes, os clientes agora podem adquirir proteção exatamente no momento em que compram um produto ou serviço. Seja adicionando uma cobertura automotiva durante a compra de um veículo, contratando um seguro-viagem ao reservar um voo ou adquirindo a proteção de um dispositivo no momento do pagamento, o seguro integrado simplifica a experiência do cliente e, ao mesmo tempo, abre novas oportunidades de crescimento para as seguradoras.

À medida que os ecossistemas digitais continuam se expandindo, o seguro integrado surge como um dos mais promissores motores de crescimento no segmento de seguros P&C. Mas por que esse modelo está ganhando tanto impulso e o que as seguradoras devem saber sobre seu potencial futuro?

1. O que é seguro integrado em P&C?

O seguro integrado consiste na incorporação de uma cobertura de seguros diretamente ao processo de compra de produtos ou serviços. Em vez de procurar apólices separadamente, os clientes encontram o seguro como parte integrada ou opcional de uma transação.

No segmento de seguros P&C, o seguro integrado pode aparecer de várias formas:

Seguro automotivo

Clientes que compram veículos em concessionárias ou plataformas automotivas on-line podem receber ofertas de seguros instantaneamente durante a finalização da compra.

Seguro-viagem

Sites de reservas de viagens geralmente oferecem cobertura para cancelamento de viagens, proteção de bagagem ou acidentes no momento da reserva.

Seguro residencial e para locatários

Instituições que oferecem financiamento imobiliário, plataformas imobiliárias e marketplaces de aluguel podem integrar recomendações de seguros à jornada do cliente.

Proteção para eletrônicos de consumo

Varejistas podem oferecer planos de proteção para dispositivos quando os clientes compram smartphones, notebooks ou eletrodomésticos.

O objetivo é tornar o seguro mais conveniente, contextualizado e sem atritos, oferecendo uma cobertura relevante exatamente no momento em que ela é necessária.

Para os clientes, isso reduz a complexidade. Para as seguradoras, cria acesso a canais de distribuição totalmente novos.

2. Por que o seguro integrado está se tornando uma grande oportunidade

O seguro integrado está crescendo rapidamente porque se alinha perfeitamente às mudanças no comportamento dos clientes e nos hábitos de compra digital.

Os clientes querem conveniência

Os consumidores modernos preferem cada vez mais experiências integradas a jornadas de compra fragmentadas. Em vez de procurar seguros separadamente, os clientes valorizam opções de cobertura instantâneas durante transações que já estão realizando.

Essa conveniência melhora o engajamento dos clientes e aumenta as taxas de adesão às apólices.

Acesso a novos segmentos de clientes

O seguro integrado permite que as seguradoras alcancem clientes que talvez não procurassem ativamente apólices tradicionais.

Por exemplo, consumidores mais jovens e habituados ao digital podem contratar seguros-viagem ou seguros para locatários quando essas opções são oferecidas de maneira contextualizada, mesmo que não pesquisassem produtos de seguros por conta própria.

Aumento das oportunidades de receita

O seguro integrado abre novos canais de geração de prêmios ao incorporar seguros a transações digitais de alto volume.

Em vez de depender exclusivamente de corretores, agentes ou vendas diretas, as seguradoras podem estabelecer parcerias com:

  • Plataformas de comércio eletrônico.
  • Marketplaces automotivos.
  • Empresas de viagens.
  • Provedores de serviços financeiros digitais.
  • Plataformas de tecnologia imobiliária.
  • Provedores de serviços de mobilidade.

Essas parcerias podem ampliar significativamente o alcance de mercado.

Maior retenção de clientes

Oferecer seguros no momento adequado cria relacionamentos mais sólidos com os clientes e amplia as oportunidades de engajamento no longo prazo.

As experiências integradas também reduzem os atritos, o que pode aumentar a satisfação e a fidelidade dos clientes.

Para as seguradoras que buscam um crescimento escalável, o seguro integrado representa uma grande oportunidade de diversificar os modelos de distribuição.

3. Como a tecnologia impulsiona o seguro integrado em P&C

O crescimento do seguro integrado não seria possível sem os avanços em insurtech e na infraestrutura digital.

Diversas tecnologias estão permitindo que as seguradoras ampliem os modelos integrados com mais eficiência.

Plataformas de seguros orientadas por APIs

As interfaces de programação de aplicações (APIs) permitem que as seguradoras se conectem de maneira integrada a plataformas externas.

Isso possibilita que as empresas incorporem ofertas de seguros diretamente aos fluxos de finalização de compras, sem prejudicar a experiência do cliente.

Inteligência artificial (IA)

A IA ajuda as seguradoras a personalizar as recomendações de seguros integrados com base no comportamento dos clientes, no histórico de compras e nos perfis de risco.

Por exemplo, a IA pode recomendar planos de proteção adequados de acordo com o tipo de produto ou a localização do cliente.

Subscrição em tempo real

Os processos tradicionais de subscrição frequentemente envolvem atrasos. O seguro integrado exige tomadas de decisão instantâneas.

As tecnologias avançadas de subscrição agora permitem que as seguradoras avaliem riscos e emitam apólices em questão de segundos.

Análise de dados

Os ecossistemas de seguros integrados dependem fortemente de dados de clientes e de transações para otimizar preços, prever riscos e melhorar a segmentação.

Essas tecnologias estão tornando o seguro integrado mais escalável, inteligente e centrado no cliente do que os modelos tradicionais de distribuição de seguros.

4. Desafios que as seguradoras precisam superar

Apesar de seu potencial de crescimento, o seguro integrado envolve diversos desafios operacionais e regulatórios.

Conformidade regulatória

As regulamentações de seguros variam de acordo com a região e o tipo de produto. As seguradoras precisam garantir a conformidade ao incorporar coberturas a ecossistemas de terceiros.

Conscientização e transparência para o cliente

Alguns clientes podem não compreender plenamente os produtos de seguros integrados.

As seguradoras precisam comunicar com clareza os termos da apólice, as exclusões e os detalhes das coberturas para evitar problemas de confiança.

Complexidade da integração

A incorporação bem-sucedida de seguros exige uma integração fluida entre as seguradoras e as plataformas parceiras.

Desafios técnicos relacionados a APIs, troca de dados e interoperabilidade de sistemas podem retardar a adoção.

Precificação e rentabilidade

O seguro integrado frequentemente depende de prêmios menores e de um alto volume de transações.

As seguradoras precisam equilibrar preços competitivos com rentabilidade e gestão de riscos.

Preocupações com a privacidade dos dados

Como o seguro integrado depende de dados dos clientes, as seguradoras precisam manter fortes medidas de cibersegurança e proteção da privacidade.

Enfrentar esses desafios será fundamental para ampliar o seguro integrado de maneira bem-sucedida.

5. O futuro do seguro integrado em P&C

O futuro do seguro integrado no segmento de seguros P&C parece bastante promissor.

À medida que os ecossistemas digitais amadurecem, o seguro se tornará cada vez mais uma parte invisível, porém essencial, das compras cotidianas.

Entre as tendências emergentes que devem moldar o seguro integrado estão:

Coberturas hiperpersonalizadas

A IA e a análise preditiva permitirão que as seguradoras ofereçam apólices altamente personalizadas com base no contexto e no comportamento dos clientes.

Expansão para além dos canais tradicionais

As oportunidades de seguro integrado continuarão crescendo em setores como mobilidade, casas inteligentes, logística, comércio eletrônico e serviços por assinatura.

Prevenção de riscos em tempo real

Dispositivos conectados e sistemas de Internet das Coisas (IoT) poderão ajudar as seguradoras a reduzir os riscos de maneira proativa, em vez de simplesmente cobrir perdas.

Experiências digitais de sinistros mais fluidas

Espera-se que o processamento de sinistros relacionados a produtos integrados se torne mais rápido e automatizado.

Parcerias entre ecossistemas

As seguradoras colaborarão cada vez mais com plataformas digitais, varejistas e provedores de tecnologia para criar experiências integradas para os clientes.

As organizações que adotarem o seguro integrado desde cedo poderão obter uma vantagem competitiva significativa à medida que o comportamento de compra dos clientes continuar migrando para experiências digitais.

Conclusão

O seguro integrado está rapidamente se tornando uma das maiores oportunidades de crescimento no segmento de seguros P&C. Ao incorporar a proteção diretamente às jornadas de compra dos clientes, as seguradoras podem oferecer experiências fluidas, melhorar a acessibilidade e abrir canais de distribuição totalmente novos.

À medida que as expectativas dos clientes evoluem, a conveniência e a personalização se tornam fatores essenciais para a adesão aos seguros. No entanto, o sucesso do seguro integrado dependerá da maturidade tecnológica, de parcerias estratégicas, da conformidade regulatória e da confiança dos clientes.

Para as seguradoras P&C dispostas a inovar, o seguro integrado oferece uma poderosa oportunidade de impulsionar o crescimento, ampliar o alcance de mercado e redefinir a forma como os seguros são contratados em um mundo cada vez mais conectado.

Escritor por Abhishek Peter, gerente-assistente da Fecund Software Services.

Confira melhores práticas para uma boa resiliência cibernética

As seguradoras agora enxergam backups íntegros e testados como prova essencial de resiliência cibernética e um fator decisivo para elegibilidade de cobertura.

Ao avaliar a prontidão cibernética de uma empresa, as seguradoras não buscam apenas firewalls e autenticação de múltiplos fatores (MFA). Elas querem evidências de que a organização consegue se recuperar rapidamente após um incidente. É aqui que entram os backups. Uma estratégia de backup confiável e bem testada pode fazer a diferença entre uma interrupção breve e uma perda de milhões de dólares.

Uma prática simples, mas eficaz

A regra 3-2-1 continua sendo uma das maneiras mais simples de construir a resiliência que as seguradoras exigem. Ela recomenda manter três cópias dos dados, armazenadas em dois tipos de mídia, sendo uma cópia criptografada e offline ou fora do local (offsite). Essa cópia criptografada ajuda a garantir que, caso seja perdida ou roubada, dados sensíveis não sejam expostos. Autoridades de cibersegurança dos EUA, como CISA e NIST, endossam essa abordagem porque ela limita a perda de dados quando ocorre um incidente cibernético.

A criptografia também está ganhando força. A Pesquisa Anual de 2024 com Decisores de TI da Apricorn apontou que 35% das organizações criptografam dados armazenados e 39% criptografam dados em trânsito. Isso ajuda a proteger os backups contra uso não autorizado caso sejam perdidos, roubados ou manuseados de forma inadequada. Ao mesmo tempo, isolar os backups da rede é o que impede que invasores os adulterem durante um ataque de ransomware.

Um alerta para o setor de seguros cibernéticos

Esse foco ampliado em resiliência não é coincidência. Há poucos anos, o mercado de seguros cibernéticos estava abalado por perdas massivas com ransomware. Os prêmios dispararam, as coberturas se estreitaram e algumas seguradoras saíram do mercado completamente. O ataque à Colonial Pipeline em 2021, no qual um resgate de US$ 4,4 milhões foi pago em poucas horas, evidenciou o quanto a infraestrutura dos EUA estava exposta.

De acordo com a Swiss Re, os prêmios globais de seguros cibernéticos dobraram entre 2017 e 2020, e dobraram novamente até 2022. Em 2023, cerca de uma em cada cinco seguradoras havia eliminado totalmente a cobertura para ransomware. Desde então, o mercado esfriou levemente, com prêmios caindo cerca de 6% nos últimos três trimestres de 2024, mas a mensagem das subscritoras é clara: a cobertura depende de prova de preparação.

O que as seguradoras estão buscando

Hoje, as seguradoras esperam evidências detalhadas de que os clientes conseguem responder de forma eficaz quando um ataque ocorre. Isso inclui documentação de planos de resposta a incidentes, implementação de MFA e testes de vulnerabilidade. Mas backups íntegros e testados frequentemente determinam se uma empresa consegue obter cobertura — ou pagar por ela.

Na pesquisa de 2024 da Apricorn, 46% dos respondentes disseram que uma política robusta de backup é o fator mais importante para atender aos requisitos de seguro cibernético, ante 28% no ano anterior. Esse salto reflete o quanto as seguradoras agora veem os backups como medida de resiliência operacional e financeira.

Quando os backups falham, a recuperação também falha

Infelizmente, nem todas as estratégias de backup são iguais. A pesquisa da Apricorn mostra que metade dos decisores de TI precisou restaurar dados a partir de backups no último ano. Desses, 25% recuperaram apenas parte dos dados e 8% não conseguiram recuperar nada. Os invasores sabem disso — razão pela qual 89% das organizações tiveram seus repositórios de backup alvo de ataques em 2025, segundo o Ransomware Report.

Backups mal projetados ou não testados não apenas atrasam a recuperação. Eles podem invalidar a cobertura ou elevar os prêmios. As seguradoras cada vez mais exigem testes regulares de backup e controles de isolamento para confirmar a recuperabilidade, além de criptografia e até autenticação de múltiplos fatores nos sistemas de backup para confirmar sua integridade. Esses controles dão às subscritoras confiança de que a empresa não sofrerá uma perda total, o que afeta diretamente o risco de indenização e o preço.

A lógica financeira da resiliência

Para as seguradoras, os backups são uma consideração atuarial tanto quanto técnica. Cada minuto de indisponibilidade aumenta as possíveis indenizações, então um processo de recuperação comprovado pode reduzir drasticamente a exposição financeira. Para as empresas, isso se traduz em poder de negociação: companhias que conseguem demonstrar resiliência frequentemente se qualificam para melhores condições e prêmios menores.

Por outro lado, estratégias de backup fracas ou desatualizadas deixam as empresas pagando mais por menos cobertura. Pior: pagar um resgate não garante sucesso. Um relatório de 2025 mostrou que 26,5% das empresas que pagaram invasores nunca recuperaram seus dados. Só essa estatística já justifica a autossuficiência por meio de backups robustos.

Olhando para o futuro

Seguradoras cibernéticas não são apenas absorvedoras de risco; são auditoras de risco. Elas querem ver prova mensurável de que os segurados conseguem se recuperar, não apenas se manter seguros. Um sistema de backup em camadas, que inclua cópias fora do local e offline, testes rotineiros para verificar a recuperabilidade e criptografia para proteger dados sensíveis, fornece a prova que elas precisam ver. Isso demonstra diligência, limita perdas e reforça a credibilidade da empresa em discussões de renovação.

Os ciberataques continuarão a evoluir, mas a recuperação é uma área em que as empresas podem se manter à frente. O melhor momento para testar seus backups é agora, não depois de um ataque. Aos olhos tanto das subscritoras quanto dos invasores, uma cópia verificada e offline dos seus dados pode ser o ativo mais valioso que você tem.

Escrito por Kurt Markley, diretor-geral na Apricorn, empresa que desenvolve e fornece plataformas de armazenamento criptografadas por hardware e livres de software.

Quando não é possível confiar nos dados de seguros

Na busca por uma única fonte da verdade, as seguradoras frequentemente forçam os dados a entrar em uma única camada, altamente tratada e organizada — mas fazem escolhas que nem sempre são visíveis ou aceitáveis para todos os consumidores.

Toda seguradora deseja contar com uma única fonte confiável da verdade para impulsionar análises, operações e inteligência artificial. A resposta mais comum é construir pipelines sofisticados — muitas vezes baseados em uma arquitetura medallion — para limpar, padronizar e enriquecer os dados. A qualidade e a usabilidade melhoram. No entanto, algo inesperado acontece: quanto mais manipulamos os dados, mais a confiança se desgasta. Os principais consumidores começam a solicitar as fontes originais. Eles querem diferentes níveis de granularidade, diferentes visões ou a possibilidade de aplicar regras de negócio. A rastreabilidade torna-se mais importante do que a curadoria.

Essa falta de confiança desacelera diretamente a adoção. Quando as pessoas não acreditam plenamente na camada curada, elas a contornam. A fonte única da verdade, que exigiu tanto esforço para ser criada, acaba sendo pouco utilizada.

Por que a tensão é especialmente acentuada nos seguros

Os dados de seguros são naturalmente complexos: diferentes sistemas, níveis de granularidade, regras de vigência e significados de negócio distintos para um mesmo conceito. Quando forçamos tudo a entrar em uma única camada gold organizada, fazemos escolhas que nem sempre são visíveis ou aceitáveis para todos os consumidores. Atuários, equipes de sinistros e subscritores frequentemente precisam restaurar o estado original dos dados. O ceticismo deles é racional.

Uma solução única não atende a todos

Diferentes casos de uso exigem diferentes tipos e níveis de enriquecimento e de modelagem. Um dashboard para as operações de sinistros requer um tratamento diferente do aplicado a um modelo atuarial ou a um conjunto de dados para uma funcionalidade de inteligência artificial. Tratar todos os dados da mesma forma, em uma única camada curada, gera atritos. O que é altamente útil para um grupo pode parecer restritivo ou opaco para outro.

Uma abordagem pragmática

Em vez de buscar uma tabela universal, é melhor construir bases de dados compartilhadas, processos consistentes e metadados abrangentes. Em seguida, devem ser entregues os produtos de dados adequados a cada finalidade.

As bases compartilhadas e os metadados oferecem a todos uma base comum, bem governada, com uma linhagem clara. Os produtos de dados organizam as informações em um formato pronto para os consumidores: o nível de granularidade adequado, o enriquecimento correto, as garantias de qualidade apropriadas e uma proveniência transparente para cada caso de uso importante. Padrões como o Data Vault ajudam ao conectar os dados desde o início e postergar a harmonização mais intensa das regras de negócio, preservando o histórico original para aqueles que precisam dele.

Quando os consumidores conseguem ver exatamente como os dados foram estruturados e, ao mesmo tempo, recebem um produto adaptado às suas necessidades, a confiança aumenta — e a adoção também. O verdadeiro objetivo é ter uma base confiável capaz de sustentar múltiplas visões legítimas e bem documentadas da verdade. É assim que a gestão de dados deixa de ser um exercício técnico e se transforma em algo que a empresa realmente utiliza.

Escrito por Anil Venugopal, diretor de tecnologia da PremiumIQ.

Bamboo define faixa de preço do IPO enquanto acionistas reduzem participações

CVC e White Mountains embolsam os recursos na abertura de capital da MGU de seguros residenciais da Califórnia

A Bamboo Insurance Services lançou o roadshow de sua oferta pública inicial (IPO) planejada, estabelecendo uma faixa de preço pela primeira vez e tornando o listing um processo ativo.

A companhia está oferecendo 35 milhões de ações ordinárias Classe A, entre US$ 18 e US$ 20 cada. Todas são ações secundárias, vendidas pela CVC Capital Partners e pela White Mountains Insurance Group. A própria Bamboo não receberá nenhum recurso da operação. A CVC adquiriu participação controladora em dezembro de 2025, em negócio que avaliou a Bamboo em US$ 1,75 bilhão. A White Mountains, que manteve cerca de 15% da participação após essa transação, também está vendendo. A Bamboo solicitou listagem sob o ticker “BMB” na Bolsa de Nova York (NYSE).

O que a estrutura da oferta indica

A oferta é inteiramente secundária. CVC e White Mountains estão vendendo participações existentes. A própria Bamboo não recebe nenhum recurso.

Isso não significa que seus compromissos de capacidade estejam em risco. A empresa gere quase US$ 900 milhões em prêmios e reportou US$ 173 milhões em receita no primeiro semestre de 2026, alta de 40% ante US$ 124 milhões um ano antes, conforme seu formulário S-1 junto à Securities Exchange Commission (SEC). O lucro líquido caiu para US$ 13,8 milhões no 1S26, de US$ 23,7 milhões no 1S25, à medida que as margens se comprimiram junto ao rápido crescimento da receita. Uma vez pública, esses números passarão ao escrutínio trimestral de investidores que não apoiaram a empresa na fase privada – um conjunto diferente de pressões sobre as decisões de subscrição em relação às que a Bamboo enfrentou até aqui.

Contexto dos incêndios florestais na Califórnia

A Bamboo construiu seu negócio em um mercado onde as opções “admitted” (seguradoras admitidas) para corretores vêm encolhendo. A Califórnia representou aproximadamente US$ 18 bilhões em prêmios anuais de seguros residenciais em 2025, com base em dados da S&P Global citados no S-1. Grandes seguradoras vêm recuando sob anos de pressão por sinistros de incêndios florestais.

A Estratégia de Seguro Sustentável do comissário Ricardo Lara, que entrou plenamente em vigor em janeiro de 2025, permite que seguradoras admitted usem modelos de catástrofe prospectivos e custos de resseguro em pedidos de tarifação. Em contrapartida, devem expandir a cobertura em áreas afetadas por incêndios. Em julho, a Bamboo adicionou US$ 150 milhões em capacidade admitted de seguros residenciais e “dwelling fire” (incêndio para edificações) em toda a Califórnia, por meio de parceria com a MS Transverse Insurance Company.

A Bamboo não está sozinha na ida aos mercados públicos. A Orion180 Insurance Group, seguradora E&S (excesso e especializado) de residências sediada na Flórida, lançou sua própria roadshow no início deste mês e mira listagem na Nasdaq. A Orion180 retém o risco de subscrição por meio de suas próprias “fronting carriers”, enquanto a Bamboo repassa o requisito de capital a um painel de terceiras fronting carriers. Ambas apostam que investidores públicos pagarão um prêmio por capacidade em propriedade residencial à medida que o mercado admitted segue se contraindo em estados expostos a catástrofes.

Espera-se que a roadshow da Bamboo precifique em poucos dias. No ponto médio de US$ 19, as 35 milhões de ações em oferta gerariam cerca de US$ 665 milhões em receita bruta. Tudo vai para CVC e White Mountains, e não para o balanço da Bamboo.

Anthropic: insurtechs verão a IA redefinir seu papel como fornecedores

[Na foto, da esquerda para a direita: Doug Marquis, diretor de tecnologia da Zywave; Jake Sloan, responsável pela área de seguros e go-to-market da Anthropic; e Eoghan Scully, arquiteto de IA aplicada da Anthropic.]

Em um momento em que muitas seguradoras estão concentradas em extrair pequenos ganhos de eficiência dos chatbots de IA, a Anthropic, empresa responsável pelo Claude, observa uma transformação muito mais ampla no segmento de insurtechs.

Segundo Eoghan Scully, arquiteto de IA aplicada da Anthropic, algumas seguradoras já podem usar ferramentas de programação baseadas em IA para replicar boa parte do que obtêm de seus fornecedores ou complementar esses sistemas para além do que os próprios fornecedores oferecem diretamente.

A discussão sobre desenvolver ou comprar soluções é um tema recorrente entre as seguradoras há décadas. Recentemente, porém, “a fronteira entre o que faz sentido comprar e o que faz sentido desenvolver mudou enormemente em direção ao desenvolvimento”, afirmou Scully.

Scully participou de um painel na conferência AI Exchange, da Zywave, realizada na semana passada em Nova York. Ele disse que essa disrupção não será igual em todo o setor, já que a decisão de desenvolver soluções integralmente dentro de casa ainda exigiria um investimento substancial das empresas que optarem por esse caminho.

“Algumas empresas com grandes equipes de engenharia dirão que a lógica econômica mudou tanto que faz mais sentido alocar alguns de seus engenheiros — além de muito trabalho ou do gasto com tokens — para criar uma solução equivalente à sua ferramenta de software como serviço favorita”, afirmou.

Outras preferirão manter o relacionamento com o fornecedor e ampliar o software incorporando inteligência agêntica a ele, acrescentou Scully. Muitas empresas, porém, seguirão um caminho totalmente diferente: usarão sua ferramenta agêntica preferida como uma interface ou “janela” para acessar aplicações fornecidas por um fornecedor.

“Essas aplicações continuarão sendo provedoras desses dados, como sistemas oficiais de registro (…). Acho que a maioria se concentrará nesse meio-termo”, disse Scully.

Ainda há bastante tempo para que essa dinâmica se desenvolva e para que os provedores de SaaS e outras insurtechs se adaptem à mudança. De acordo com a PwC, 77% dos líderes do setor de serviços financeiros não percebem um retorno mensurável sobre seus investimentos em IA, e apenas 48% identificam alguma economia de tempo em tarefas rotineiras.

À medida que seus clientes avancem nesse processo, as insurtechs poderão se antecipar à mudança ao assumir um possível papel de conexão com a interface de IA preferida por esses clientes.

“Concordamos que, quando pensamos no sistema oficial de registro, a interação dos usuários com esses sistemas vai mudar”, afirmou Doug Marquis, diretor de tecnologia da Zywave, insurtech responsável pela realização do painel.

O ponto mais importante são os dados — e o acesso a eles para que os agentes de IA possam operar —, disse Marquis. A Zywave facilita essa interação.

“Estou preocupado com a possibilidade de existir uma ameaça existencial ao nosso negócio? Na realidade, não, porque construímos tudo o que está ao redor dele para conectar todas as partes”, afirmou Marquis.

Anthropic identifica uso de IA em ataques cibernéticos e pesquisas sobre armas biológicas

A Anthropic bloqueou pesquisas e incidentes cibernéticos apoiados por Estados — e as implicações para os seguros se estendem por vários ramos

A Anthropic afirmou ter identificado e interrompido tentativas maliciosas de usar sua inteligência artificial Claude em sete categorias de ameaças entre dezembro de 2025 e agosto de 2026. Seu relatório de inteligência sobre ameaças, publicado em setembro de 2026, aborda casos que vão desde espionagem cibernética patrocinada por governos até pesquisas relacionadas ao desenvolvimento de armas biológicas e convencionais, informou a BBC.

Os casos cibernéticos são os mais específicos do ponto de vista operacional. Um grupo compatível com o perfil do Midnight Blizzard, ligado à Rússia, criou fluxos de trabalho de IA capazes de detectar quando seu malware era identificado e reescrever o código até que ele conseguisse escapar da detecção. O grupo também comprometeu as redes Wi-Fi de hotéis de pelo menos três fornecedores do setor de hospitalidade por meio de sequestro de DNS, além de ter mirado autoridades governamentais e funcionários da indústria de defesa.

Afiliados do ShinyHunters passaram do acesso inicial ao roubo em massa de dados em apenas duas ou três horas em um dos alvos. Eles extraíram mais de um terabyte de dados de um provedor de tecnologia. Em uma companhia aérea, acessaram dezenas de milhões de registros de passageiros.

Outro caso revelou uma dimensão adicional. Um hacktivista que utilizava chaves de API roubadas invadiu pelo menos 14 das 42 organizações visadas. O grupo criou uma plataforma de doxxing em massa com dezenas de milhões de registros.

Prêmios e evolução das ameaças

Ao analisar os casos, a Anthropic chegou a uma conclusão consistente: “A principal característica que diferencia essas categorias de agentes já não é o nível de sofisticação, mas a intenção”, afirmou a empresa. A IA ofereceu a operadores individuais recursos que antes estavam restritos a grupos patrocinados por Estados.

Essa constatação surge em um momento delicado para o mercado de seguros cibernéticos. A Moody’s classificou o risco cibernético como uma das exposições corporativas mais preocupantes em seu Insurance Emerging Risk Radar nesta semana, alertando que a IA está comprimindo o tempo necessário para a realização de ataques. Dados da Lockton mostraram que os prêmios médios caíram cerca de 11% em 2025, mesmo com o aumento da frequência de incidentes.

O relatório da Anthropic fornece evidências de fonte primária de que os custos para os atacantes estão diminuindo, enquanto o ambiente de ameaças não está melhorando. Essa divergência agora se baseia em estudos de caso documentados, e não apenas em projeções. Essa combinação é algo que os subscritores responsáveis por seguros cibernéticos precisarão considerar.

Ciências da vida e o problema do uso dual

A Anthropic também documentou cinco casos de usuários tentando realizar pesquisas biológicas que poderiam contribuir para o desenvolvimento de armas. Entre os casos estavam uma solicitação de financiamento para pesquisas de ganho de função sobre a transmissibilidade do vírus chikungunya e trabalhos sobre a adaptação da gripe aviária a mamíferos. A Anthropic bloqueou os cinco casos e não revelou os nomes das instituições envolvidas.

A empresa reconheceu que nem sempre conseguia determinar se as pesquisas eram legítimas ou maliciosas. As mesmas consultas capazes de contribuir para o desenvolvimento de armas também podem apoiar a criação de vacinas e tratamentos. Essa ambiguidade de uso dual não é novidade para os subscritores do setor de ciências da vida, que já estão se adaptando ao uso de IA em diagnósticos e ao desenvolvimento de novos medicamentos.

A IA altera o alcance prático dessas atividades. Modelos de fronteira agora podem ajudar em pesquisas biológicas avançadas em grande escala. As questões sobre o que uma apólice de responsabilidade civil para o setor de ciências da vida cobre quando a IA é a ferramenta de pesquisa são temas que o mercado precisará enfrentar.

Por fim, a Anthropic documentou seis casos de uso do Claude para desenvolver softwares relacionados a armas de fogo, mísseis, drones armados e bombas. Os casos estavam ligados a usuários na China, na Rússia e no Iêmen. O relatório não identificou nominalmente o grupo iemenita, mas o contexto aponta para um ator não estatal apoiado pelo Irã.

Os subscritores de riscos relacionados à violência política dispunham de poucas evidências de fonte primária sobre o desenvolvimento de armas com auxílio de IA por grupos não estatais. O relatório da Anthropic oferece algumas dessas evidências. A questão prática é saber se a IA reduz o tempo necessário para que atores não estatais desenvolvam armas. Até que ponto as atuais premissas de precificação refletem essa possibilidade é algo que os casos documentados pela Anthropic tornam mais difícil ignorar.

Como transformar dados de seguros numa base de conhecimento de IA

As seguradoras têm dificuldade para responder a perguntas sobre fraude e risco porque suas plataformas de dados não foram desenvolvidas para compreender relacionamentos.

Imagine uma cena comum dentro da maioria das seguradoras: um subscritor ou analista de uma unidade de investigação especial (SIU, na sigla em inglês) faz uma pergunta específica — “quais agentes estão conectados a grupos de segurados que apresentam alta frequência de sinistros?” — e a resposta demora muito mais do que deveria.

Um analista de dados rastreia manualmente a cadeia de relacionamentos entre sinistros, clientes, apólices e agentes. Ele cria a consulta, valida os resultados e entrega uma planilha. Semanas depois, um responsável pela área de compliance faz uma versão ligeiramente diferente da mesma pergunta, e todo o trabalho começa novamente, porque os relacionamentos entre as próprias entidades da empresa nunca foram capturados como um ativo. Eles permaneciam na cabeça do analista que havia escrito a consulta.

Os sistemas que armazenam apólices, sinistros, agentes e clientes foram desenvolvidos para executar transações, não para responder a perguntas sobre como esses elementos se relacionam. E são justamente esse tipo de pergunta sobre relacionamentos — grupos organizados para fraudes, concentração da carteira e agrupamento de exposições — que representa o maior valor para o negócio e também os maiores riscos.

Onde as abordagens tradicionais falham

A maioria das seguradoras já investiu pesadamente em plataformas modernas de dados: data warehouses em nuvem, modelos dimensionais e camadas semânticas de business intelligence. Essas ferramentas são excelentes para responder a perguntas como “quanto” e “quantos” — por exemplo, prêmios emitidos no último trimestre, frequência de sinistros por região e índice de sinistralidade por linha de produto.

Elas não foram desenvolvidas para responder a perguntas como “como X está conectado a Y”. Três lacunas aparecem repetidamente:

Não existe um vocabulário empresarial compartilhado. Cada equipe define “cliente”, “parte” ou “evento de perda” de maneira ligeiramente diferente, usando códigos que somente seus integrantes compreendem. O conhecimento institucional sobre como as entidades da empresa se relacionam permanece na cabeça das pessoas, e não nos próprios dados.

Os relacionamentos não são tratados como um ativo. O fato de um agente ter contratado uma apólice, ou de uma apólice estar vinculada a um cliente durante um determinado período, fica oculto na lógica da aplicação — e não disponível para consulta ou validação por um usuário do negócio.

As iniciativas de IA esbarram na mesma lacuna. À medida que as seguradoras avançam em direção a análises feitas por meio de linguagem natural e self-service, a limitação subjacente volta a aparecer: um assistente de IA que gera consultas sobre tabelas desconectadas precisa deduzir os mesmos relacionamentos que um analista teria de deduzir, todas as vezes.

A solução mais comum — acrescentar um banco de dados de grafos dedicado ao data warehouse existente — resolve o problema da conectividade, mas cria outros três: uma segunda plataforma para proteger, uma segunda equipe para operá-la e a necessidade de manter os dois ambientes sincronizados. Para um setor regulado, essa expansão de governança e custos é algo que a maioria das seguradoras preferiria evitar.

Construindo um grafo de conhecimento

O problema pode ser traduzido em uma pergunta simples: é possível capturar como os dados da empresa se conectam e tornar essa conectividade consultável sem sair da plataforma de dados que já operamos e administramos?

A resposta é sim. Podemos construir um grafo de conhecimento e uma ontologia empresarial — uma definição estruturada e compartilhada das entidades da empresa, como cliente, agente, apólice, sinistro e cobertura, além da forma como elas se relacionam — inteiramente dentro do ambiente de dados já existente na seguradora.

Na prática, isso significa:

  • Cada entidade relevante para a empresa — clientes, agentes, agências, apólices, sinistros e coberturas — é representada uma única vez, de maneira consistente, com seus relacionamentos com todas as outras entidades explicitamente definidos e atualizados automaticamente à medida que novos dados chegam.
  • Usuários do negócio e subscritores podem fazer perguntas sobre conexões — “mostre todas as partes envolvidas em eventos de perda neste trimestre” — e obter uma resposta sem que alguém precise escrever uma consulta personalizada do zero.
  • O sistema inclui rotinas analíticas integradas para as duas perguntas mais frequentes que as seguradoras fazem sobre suas redes: quais relacionamentos se agrupam de maneiras que sugerem fraude e quais agentes representam um risco de concentração na rede de distribuição.
  • Uma camada de IA conversacional é posicionada sobre o sistema, permitindo que uma pessoa da área de negócios faça uma pergunta em linguagem natural e receba uma resposta precisa, encaminhada corretamente, sem precisar conhecer a estrutura subjacente dos dados.
  • Como é construído sobre a plataforma de dados que já está em produção, o sistema herda tudo aquilo em que a seguradora já investiu: os mesmos controles de acesso, a mesma trilha de auditoria e os mesmos limites de compliance. Há um único local onde os dados ficam armazenados, um único local onde são administrados e uma única equipe responsável por eles.

Os benefícios para o negócio

Respostas mais rápidas para as perguntas que envolvem maior risco e oportunidade. A detecção de grupos organizados para fraudes e a análise da concentração da rede, que antes exigiam dias de elaboração manual de consultas por parte de um analista, passam a ser executadas em segundos, sob demanda.

Self-service para o negócio, não apenas para a equipe de dados. Subscritores, investigadores de SIU e responsáveis por compliance podem fazer perguntas diretamente sobre os relacionamentos, em linguagem natural, em vez de abrir uma solicitação e aguardar na fila da equipe de dados.

Conhecimento institucional capturado uma única vez. A forma como as entidades da empresa se relacionam deixa de ficar presa à cabeça de analistas individuais ou espalhada pelo código das aplicações. Ela passa a ser definida uma única vez, de forma centralizada, e reutilizada em todos os lugares.

Crescimento sem uma reestruturação da arquitetura. A inclusão de uma nova linha de produtos, de um novo tipo de entidade ou de um novo relacionamento torna-se uma alteração de configuração, e não uma reconstrução do sistema. A empresa não precisa escolher entre avançar rapidamente e fazer as coisas da maneira correta.

Um único limite de governança, e não dois. Como tudo permanece dentro da plataforma que a seguradora já opera e audita, não há um segundo sistema para proteger, um novo relacionamento com fornecedor para administrar ou risco de sincronização entre dois ambientes de dados — uma consideração importante para qualquer seguradora regulada.

O que isso custa e o que não resolve

Nenhuma iniciativa desse tipo é gratuita, e vale a pena ser direto sobre os compromissos que um patrocinador do projeto deve considerar.

Essa abordagem utiliza mais armazenamento do que um modelo tradicional, porque mantém tanto os dados originais quanto a visão conectada desses dados. Para a maioria das seguradoras, o custo desse armazenamento adicional é modesto em relação ao valor das perguntas que o sistema consegue responder — mas ele não é zero e deve ser incluído no orçamento.

A abordagem também é mais adequada para perguntas analíticas sobre recortes razoáveis do negócio — uma carteira, um período de sinistros ou uma região — do que para uma análise em tempo real, abrangente e em escala máxima de todo o histórico da seguradora. Para a grande maioria das perguntas cotidianas sobre fraude e redes, isso é mais do que suficiente. A solução não pretende substituir uma infraestrutura especializada em processamento de grafos em tempo real e em escala extrema.

Por fim, uma ontologia só é tão boa quanto sua manutenção. As definições sobre como as entidades se relacionam precisam ter um responsável claro e um processo de revisão simples, à medida que o negócio evolui — com novos produtos, novos canais de distribuição e novas categorias regulatórias. Trata-se de um compromisso de governança, e não de um projeto pontual.

Conclusão

As perguntas mais valiosas que uma seguradora pode fazer sobre seu próprio negócio — onde o risco está concentrado, onde está a fraude e quem está conectado a quem — são perguntas sobre relacionamentos. As plataformas tradicionais de dados dimensionais nunca foram desenvolvidas para respondê-las adequadamente, e a solução usual, que consiste em acrescentar uma plataforma de grafos separada, troca um problema por vários outros.

Ao construir a camada de conectividade diretamente dentro da plataforma de dados que a empresa já opera, obtemos respostas mais rápidas para perguntas de maior valor, uma base que permite o self-service em linguagem natural para os usuários do negócio e um sistema que cresce junto com a empresa — tudo isso sem ampliar o perímetro de compliance que a organização já precisa administrar.

Escrito por Shanth Gopalswamy, líder da área de serviços de engenharia aplicada da PremiumIQ.

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