Munich Re: Fechar a lacuna na proteção cibernética é uma responsabilidade social crítica

A Munich Re alertou que a considerável lacuna na proteção do seguro cibernético, que expõe diretamente indivíduos e empresas, torna o fechamento dessa lacuna e o reforço da resiliência cibernética não apenas uma prioridade estratégica para o setor de seguros, mas uma responsabilidade “social crítica”.

No Baden-Baden breakfast briefing 2025, a Munich Re destacou a magnitude da ameaça, observando que o crime cibernético causa um prejuízo econômico estimado em aproximadamente US$ 10 trilhões em todo o mundo.

O briefing também destacou que, apesar da crescente sofisticação e frequência dos ataques cibernéticos, as pequenas e médias empresas (PMEs) continuam subestimando os riscos existenciais representados pelos hackers, o que as deixa particularmente expostas.

Claudia Strametz, que lidera os negócios da Munich Re na Alemanha e é responsável pelos negócios cibernéticos na Europa, comentou: “Nos últimos 10 a 15 anos, o seguro cibernético experimentou um crescimento notável, evoluindo de um produto praticamente inexistente para um mercado global com aproximadamente € 15 bilhões em prêmios atualmente.

A Munich Re tem estado na vanguarda desse desenvolvimento. Apesar desse progresso, menos de 5% e possivelmente apenas 1% dos riscos cibernéticos estão atualmente segurados, e o seguro cibernético ainda representa menos de 1% do mercado total de seguros patrimoniais e de acidentes.”

Além disso, a Munich Re reiterou que a substancial lacuna na proteção do seguro cibernético representa riscos diretos para indivíduos e empresas.

“Fechar essa lacuna de proteção e fortalecer a resiliência cibernética não é, portanto, apenas um imperativo estratégico para o setor de seguros — é uma responsabilidade social crítica”, enfatizou a gigante do resseguro.

Para enfrentar esse desafio, a Munich Re afirmou que está continuamente aprimorando suas capacidades, investindo em ferramentas de modelagem avançadas e equipes cibernéticas especializadas para melhor compreender e mitigar os riscos cibernéticos emergentes.

“O compromisso com a construção da resiliência cibernética é demonstrado por meio da colaboração ativa em todo o setor. Esses esforços têm como objetivo estabelecer as bases para o crescimento sustentável do mercado e para um mercado de seguros cibernéticos robusto e preparado para o futuro”, concluiu a Munich Re.

Clarisse Kopff, membro do Conselho de Administração da Munich Re, observou que, em meio aos riscos crescentes relacionados ao clima e aos impactos contínuos da instabilidade geopolítica e macroeconômica, a empresa continua comprometida com seu papel estabilizador — ancorado em relacionamentos de longa data com os clientes e foco em soluções resilientes e voltadas para o futuro.

A Shadow AI é um problema crescente

O uso da Shadow AI está aumentando à medida que os funcionários contornam as políticas de segurança, criando riscos sem precedentes para a proteção de dados e a conformidade regulatória.

A inteligência artificial (IA) rapidamente se tornou uma ferramenta de produtividade indispensável para os funcionários. Desde a redação de e-mails até a análise de documentos e o uso de assistentes de codificação de IA, os trabalhadores estão incorporando a IA em seus fluxos de trabalho diários.

No entanto, há um problema crescente. A maioria das empresas tem dificuldade em compreender e lidar com os riscos de segurança associados a um ecossistema em expansão de ferramentas de IA, por isso proíbem totalmente a maioria (senão todas) as ferramentas e só aprovam o uso de algumas (se houver) que consideram seguras e em conformidade. Infelizmente, nem todos os funcionários cumprem as políticas da empresa, com muitos optando por usar ferramentas não aprovadas e não autorizadas — conhecidas como Shadow AI.

Semelhante à Shadow IT, a Shadow AI ocorre quando os funcionários utilizam ferramentas externas de IA — IA generativa, assistentes de codificação ou ferramentas de análise, por exemplo — das quais a equipe de TI não tem conhecimento ou supervisão. A Shadow AI é muito mais arriscada do que a Shadow IT, porque ferramentas como ChatGPT e Claude, e modelos de linguagem de código aberto (LLMs) como Llama, são facilmente acessíveis, fáceis de usar e não são facilmente visíveis. Isso cria uma superfície de risco invisível e em rápida expansão, que só aumenta à medida que o uso não aprovado de IA cresce.

Pesquisas recentes destacam os perigos da Shadow AI: 84% das ferramentas de IA já sofreram violações de dados e mais da metade (51%) das ferramentas foram vítimas de roubo de credenciais. Além disso, uma pesquisa realizada no final de 2024 com 7.000 trabalhadores empregados pela CybSafe e pela National Cybersecurity Alliance (NCA) mostra que cerca de 38% dos funcionários compartilham dados confidenciais com plataformas de IA sem aprovação.

Imagine que cada consulta ou solicitação não autorizada gera o potencial de vazar dados corporativos confidenciais para usuários mal-intencionados ou não autorizados, e você poderá entender a gravidade dos riscos da Shadow AI.

Os perigos representados pela Shadow AI

À medida que as empresas restringem o uso de ferramentas de IA — a menos que elas tenham mecanismos de segurança integrados e comprovadamente cumpram as leis e regulamentações de proteção de dados, como HIPAA e GDPR —, existe um amplo ecossistema de ferramentas não autorizadas disponíveis no mercado, cujo uso pode trazer riscos e consequências:

Vazamento de dados → consultas confidenciais e contexto enviados para ferramentas de IA inseguras.
Perda de propriedade intelectual → detalhes confidenciais de produtos ou estratégias expostos.
Falhas de conformidade → dados regulamentados (saúde, financeiros, pessoais) usados em ferramentas não aprovadas.
Roubo de credenciais → como metade das ferramentas de IA demonstraram, nem mesmo os controles de acesso são garantidos.

Simplificando: a Shadow AI não é apenas um incômodo – é uma porta aberta para invasores e um pesadelo de conformidade prestes a acontecer.

Apesar dos riscos, muitos funcionários usam IA por alguns motivos:

A pressão pela produtividade é real → os trabalhadores querem maneiras mais rápidas e inteligentes de realizar suas tarefas. A IA parece ser a única maneira de acompanhar o ritmo.
As ferramentas corporativas geralmente ficam para trás → aprovações lentas ou plataformas desatualizadas levam os trabalhadores a “trazer sua própria IA”.
Eles não têm consciência dos riscos → os funcionários podem saber que estão usando ferramentas não autorizadas, mas podem não compreender o nível de risco que isso representa.
A IA parece intuitiva e indispensável → uma vez que os funcionários experimentam o valor, raramente voltam atrás.

Saindo das sombras

A maneira de mitigar a Shadow AI não é proibir o uso de ferramentas de IA. Proibir a IA não só é ineficaz, como pode realmente introduzir mais riscos, porque o uso dos funcionários fica oculto, fora do alcance da TI. E a verdade é que os funcionários não vão parar de usar a IA. Mas as empresas podem fazer mais para fornecer canais seguros e autorizados e ferramentas de IA seguras que realmente atendam às necessidades dos funcionários.

Para isso, são necessários alguns elementos:

Confidencialidade integrada → criptografia contínua para que nem o modelo nem os dados apareçam em texto simples.
Controles de nível empresarial → visibilidade de como a IA é usada sem sufocar a inovação.
Desempenho em escala → ferramentas tão rápidas e intuitivas quanto as alternativas de consumo que atraem os funcionários.

A oportunidade do CISO: adoção segura e compatível da IA

A Shadow AI pode causar dores de cabeça e noites sem dormir para os CISOs, mas existem ferramentas que eles podem aproveitar para permitir que suas empresas adotem o poder da IA, garantindo proteção completa dos dados e LLMs.

As organizações precisam de uma adoção segura da IA para proteger os dois lados da história:

Os modelos são criptografados → protegendo IP, pesos e parâmetros contra roubo ou adulteração.
Os dados são criptografados → garantindo que conjuntos de treinamento, consultas e resultados nunca vazem em texto simples.

Se um modelo de IA for roubado, ele será inútil, pois só pode funcionar dentro do ambiente de execução confiável (TEE). A chave de criptografia, que existe apenas dentro do TEE, protege os dados, garantindo que apenas os usuários com a chave possam visualizar os resultados gerados por cada consulta.

Uma abordagem de camada dupla (criptografia totalmente homomórfica (FHE) e TEE) garante que os provedores de IA não possam reconstruir entradas/saídas brutas do usuário, mesmo durante transformações confidenciais. O TEE gerencia brevemente as operações de texto simples dentro de seu espaço de memória seguro e, em seguida, recriptografa imediatamente os resultados, enquanto o FHE garante que os dados permaneçam criptografados durante todas as operações.

A FHE pode ser implantada para proteger qualquer número de ferramentas de IA, permitindo que as empresas adotem ferramentas de IA com a confiança de que não ocorrerá vazamento de dados e que a conformidade regulatória não será comprometida.

O resultado: as empresas recuperam o controle. Os funcionários ganham produtividade. A adoção da IA é abraçada com confiança e tranquilidade.

A IA confidencial torna a Shadow AI uma coisa do passado

A Shadow AI existe porque os funcionários estão desesperados por ferramentas melhores. A única maneira sustentável de combatê-la é oferecer alternativas seguras e poderosas que protejam tanto os dados corporativos quanto os modelos de IA.

Escrito por Ravi Srivatsav, CEO e cofundador do DataKrypto.

Insurtech Irys levanta US$ 12,5 milhões para reconstruir sistemas de seguros

A Irys, uma insurtech que está reconstruindo a infraestrutura de seguros a partir do zero, levantou US$ 12,5 milhões em uma rodada de investimentos liderada pela Markd, com a participação da Deepwork Capital, Florida Opportunity Fund, Ansay & Associates, HICO Ventures e JMG Capital.

O financiamento fornece à Irys capital fresco para aumentar sua capacidade de engenharia, acelerar a implementação e expandir as parcerias de distribuição nos Estados Unidos e no Canadá.

A empresa planeja usar a injeção de capital para ampliar suas equipes de engenharia e sucesso do cliente, estender suas parcerias e introduzir novos módulos baseados em IA com foco em contabilidade, análise e gerenciamento de envios no início de 2026.

A rodada também destaca a renovada confiança dos investidores na infraestrutura de seguros, após a recente captação de US$ 500 milhões da Markd para apoiar empreendimentos transformadores de insurtech.

A captação ocorre em meio a uma recuperação mais ampla dos investimentos em insurtech, com um aumento de 28% no financiamento global no último trimestre, de acordo com a Gallagher Re. Os investidores estão cada vez mais apoiando plataformas que proporcionam mudanças reais na infraestrutura. A Irys, com seu backend descentralizado, APIs abertas e estrutura de IA agênica, pretende se tornar a espinha dorsal operacional das empresas de seguros modernas.

“Durante 15 anos, administrei agências com tecnologia que não se importava se era utilizável”, disse a CEO da Irys, Margeaux Giles [foto]. “O setor ficou preso em contratos, plataformas defeituosas e promessas vazias. Isso corroeu a confiança que os agentes lutam para construir todos os dias com seus clientes. A Irys é a nossa solução para isso.”

“Vimos o que a automação simples pode fazer”, disse Giles. “Se a IA básica pode dobrar a carteira de um representante de serviços de US$ 200 mil para US$ 500 mil, imagine o que a IA agênica pode fazer por uma organização que realmente pode implementá-la.”

“O mercado confirmou: os líderes do setor de seguros estão cansados de acumular ferramentas de terceiros apenas para contornar sistemas desatualizados”, disse Parker Beauchamp, sócio-gerente da Markd. “A Irys não é apenas um novo AMS, é toda a espinha dorsal. Ela executa CRM, análises, contabilidade, tarefas e gerenciamento de documentos, tudo em um só lugar. É a infraestrutura que funciona.”

“A OpenAI e o Google estão reescrevendo o que é possível a cada seis semanas”, disse Giles. “O setor de seguros não pode se dar ao luxo de ficar uma geração atrás. A Irys é a ponte entre a inovação deles e o nosso setor.”

Como a inteligência artificial reduz o risco nos sinistros de saúde

As seguradoras de saúde utilizam a IA para passar da supervisão reativa dos sinistros para a detecção proativa de riscos.

O sistema de saúde nos EUA processa mais de um bilhão de sinistros de seguro por ano. Essa escala acarreta complexidade, custos administrativos e riscos inevitáveis: recusas, erros de faturamento, fraudes e questões de conformidade drenam bilhões de dólares anualmente dos pagadores e prestadores. Durante décadas, as seguradoras confiaram em revisões manuais, auditorias retrospectivas e sistemas rígidos baseados em regras para gerenciar esses riscos. Embora eficazes até certo ponto, esses métodos não acompanharam o aumento do volume de sinistros, a sofisticação dos esquemas de fraude e a demanda por reembolsos mais rápidos.

A inteligência artificial, especialmente quando combinada com aprendizado de máquina e análise avançada de dados, está começando a transformar esse espaço. Ao mudar da supervisão reativa para a detecção proativa de riscos, a IA oferece às seguradoras, prestadores e pacientes a possibilidade de menos recusas, custos mais baixos e maior confiança no sistema.

Em sua essência, o valor da IA nos pedidos de reembolso de saúde reside em três aplicações práticas: prever recusas, detectar erros de faturamento e identificar padrões de fraude. Essas não são ideias especulativas; são casos de uso reais que já estão sendo implementados por prestadores e seguradoras atualmente. Vamos examinar como essas aplicações reduzem o risco ao longo do ciclo de vida dos pedidos de reembolso — e o que o futuro pode reservar.

1. Prever recusas antes que elas aconteçam

O gerenciamento de recusas de indenização é um dos pontos mais críticos e onerosos para os prestadores. Estimativas do setor sugerem que 5% a 10% de todos os pedidos de reembolso enviados são recusados na primeira análise, sendo que mais da metade dessas recusas poderia ser evitada. Cada pedido recusado não apenas atrasa o reembolso, mas também gera um retrabalho oneroso que congestiona as operações do ciclo de receita.

A IA agora pode prever a probabilidade de uma recusa antes mesmo de o pedido ser enviado. Ao analisar dados históricos de pedidos de reembolso — incluindo regras de pagadores, especialidades de prestadores, combinações de diagnósticos/procedimentos e tendências anteriores de recusas — os modelos de IA podem atribuir uma pontuação de risco a cada pedido de reembolso em tempo real.

Por exemplo, se um pedido de reembolso tiver uma alta probabilidade de ser rejeitado por falta de necessidade médica, o sistema de IA pode alertar a equipe de faturamento do prestador para anexar a documentação de apoio antecipadamente. Da mesma forma, se for provável que seja necessária uma autorização prévia, a IA pode sinalizá-la antes do envio.

Para as seguradoras, essa capacidade preditiva reduz a necessidade de recursos e reenvios posteriores, simplificando as operações e reduzindo os custos administrativos. Para os prestadores, aumenta as taxas de aceitação na primeira tentativa, o que se traduz diretamente em um fluxo de caixa mais saudável.

Olhando para o futuro, podemos esperar que a prevenção preditiva de recusas se torne mais personalizada. Os modelos se adaptarão não apenas às regras dos pagadores, mas também aos fatores de risco dos pacientes e aos padrões específicos dos prestadores, permitindo um processo de envio mais dinâmico e personalizado.

2. Detectando erros de faturamento com precisão

Os erros de faturamento continuam sendo uma das maiores fontes de risco de sinistros. Às vezes, eles são tão simples quanto identificadores de pacientes incompatíveis ou codificação incorreta; outras vezes, envolvem questões sistêmicas, como codificação excessiva, desagregação ou cobranças duplicadas. Historicamente, as seguradoras dependem de auditorias pós-pagamento e edições de sinistros para detectar esses problemas — mas, nessa altura, o dinheiro já mudou de mãos e é difícil recuperar os valores.

A IA muda isso de correção retrospectiva para prevenção prospectiva. Modelos de processamento de linguagem natural (NLP) podem examinar a documentação clínica e compará-la com os pedidos de reembolso codificados em tempo real, garantindo que a história contada no prontuário médico esteja alinhada com o pedido de reembolso que está sendo cobrado. Algoritmos de aprendizado de máquina também podem detectar inconsistências sutis que humanos ou mecanismos baseados em regras podem deixar passar — por exemplo, um procedimento de alto custo aparecendo em um ambiente ambulatorial onde raramente é realizado.

O impacto prático é duplo:

Para as seguradoras: redução do vazamento devido a pagamentos excessivos e aplicação mais consistente das regras da apólice.
Para os prestadores: menos auditorias e exigências de reembolso onerosas e maior conformidade com os contratos dos pagadores.

Em breve, podemos esperar uma integração ainda maior entre os registros eletrônicos de saúde (EHRs) e os sistemas de processamento de sinistros. Imagine um fluxo de trabalho em que a IA não apenas detecta um erro, mas sugere automaticamente o código corrigido ou a documentação necessária — transformando a detecção de erros em resolução de erros em tempo real.

3. Identificação de padrões de fraude em grande escala

A fraude continua sendo o risco mais complexo e oneroso para as seguradoras. Estimativas da National Health Care Anti-Fraud Association sugerem que dezenas de bilhões de dólares são perdidos anualmente com fraudes na área da saúde somente nos Estados Unidos. Esquemas fraudulentos — faturamento fantasma, propinas, serviços médicos desnecessários — estão em constante evolução, dificultando a detecção por sistemas baseados em regras.

A IA se destaca no reconhecimento de padrões em conjuntos de dados massivos. Ao contrário dos sistemas tradicionais que sinalizam sinistros com base em regras rígidas (por exemplo, um determinado limite em dólares), a IA pode aprender as nuances da fraude: frequências incomuns de faturamento, relações atípicas entre prestadores e pacientes ou anomalias geográficas que não se encaixam nos padrões estabelecidos.

Por exemplo, a IA pode detectar que uma pequena clínica está cobrando por um volume de procedimentos complexos muito acima da norma da especialidade ou que vários pacientes estão recebendo serviços idênticos em intervalos suspeitosamente regulares. Esses são sinais que muitas vezes escapam aos revisores manuais, mas são claros para modelos de aprendizado de máquina treinados em milhões de sinistros.

É importante ressaltar que a IA também pode reduzir os falsos positivos, que são um grande fardo para as seguradoras. Em vez de inundar os investigadores de fraudes com milhares de sinistros “talvez suspeitos”, a IA pode priorizar os casos de maior risco com justificativas de apoio, permitindo que os investigadores trabalhem de forma mais eficaz.

O futuro da detecção de fraudes provavelmente está em ecossistemas colaborativos de IA, nos quais pagadores, prestadores e reguladores compartilham dados anônimos, permitindo que os algoritmos aprendam com conjuntos de dados mais amplos. Isso tornará mais difícil para os malfeitores explorar as lacunas entre as organizações.

O valor mais amplo da redução de riscos

Essas três aplicações principais — previsão de recusas, detecção de erros e identificação de fraudes — representam o valor imediato e tangível da IA em sinistros de saúde. Mas seu impacto é mais amplo quando visto através das lentes da gestão de riscos:

Redução do risco financeiro: ao prevenir recusas e fraudes, a IA ajuda a estabilizar o fluxo de caixa para os prestadores e reduz o vazamento de pagamentos para as seguradoras.
Eficiência operacional: a IA reduz o ciclo de retrabalho, liberando a equipe humana para se concentrar em exceções, em vez de processamento de rotina.
Conformidade regulatória: a detecção proativa de erros ajuda as organizações a se anteciparem às auditorias de conformidade e evitarem multas onerosas.
Confiança dos membros e prestadores: o processamento mais rápido e preciso dos pedidos de reembolso gera confiança entre pacientes, prestadores e pagadores.

Para os líderes do setor de seguros, a adoção da IA nos pedidos de reembolso não é apenas uma atualização tecnológica — é um imperativo estratégico para manter a competitividade em um cenário de saúde em rápida mudança.

Considerações práticas para executivos de seguros

Embora os benefícios sejam claros, a implementação da IA nas operações de sinistros requer um planejamento cuidadoso. Os executivos de seguros devem considerar:

Qualidade e integração dos dados: a IA é tão forte quanto os dados que a alimentam. As seguradoras e os prestadores devem investir na limpeza e integração de dados entre sistemas de sinistros, clínicos e operacionais.
Gerenciamento de mudanças: a equipe deve ser treinada para trabalhar com ferramentas de IA, interpretando insights e tomando medidas com base nas recomendações. Trata-se menos de substituir os seres humanos e mais de aumentar sua eficácia.
Supervisão ética e regulatória: os modelos de IA devem ser transparentes e explicáveis, especialmente quando afetam decisões de pagamento. Os reguladores exigirão cada vez mais evidências de que as ferramentas de IA são imparciais e estão em conformidade.
Escalabilidade e interoperabilidade: os sistemas devem ser projetados para serem escalonados em várias linhas de negócios e para se integrarem tanto a sistemas legados quanto a plataformas digitais de saúde emergentes.

Olhando para o futuro: um ecossistema de sinistros mais inteligente

Estamos caminhando para um futuro em que o processamento de sinistros se tornará cada vez mais em tempo real, proativo e inteligente. Em vez da sequência atual — serviço prestado, sinistro apresentado, recusa emitida, recurso interposto —, a IA ajudará a mudar o paradigma para sinistros “certos da primeira vez”.

Em termos práticos, isso pode significar:

Adjudicação quase instantânea de sinistros de rotina, possibilitada pela validação impulsionada pela IA no momento da apresentação.
Monitoramento contínuo de fraudes que se adapta a novos esquemas em tempo real.
Contratos dinâmicos entre pagadores e prestadores, nos quais os modelos de reembolso se ajustam automaticamente com base em insights impulsionados por IA sobre qualidade e eficiência.
Maior transparência para o paciente, com ferramentas de IA que explicam em linguagem simples por que um sinistro foi pago, negado ou ajustado — reduzindo a frustração e construindo confiança.

A promessa da IA não é eliminar a supervisão humana, mas torná-la mais inteligente, rápida e resiliente. Para os líderes de seguros focados em reduzir riscos e manter a eficiência, o momento de adotar essas ferramentas é agora — não daqui a cinco anos.

Conclusão

A IA não é mais uma palavra da moda futurista no setor de sinistros de saúde. É uma ferramenta prática e comprovada que reduz riscos ao prever recusas, detectar erros de faturamento e identificar padrões de fraude em grande escala. Para os líderes de seguros encarregados de proteger o desempenho financeiro e a integridade operacional, a IA oferece uma combinação rara de economia imediata de custos e vantagem estratégica de longo prazo.

O processo de sinistros de saúde sempre terá algum nível de complexidade e risco. Mas, com a IA, as seguradoras e os prestadores de serviços podem se aproximar de um sistema que não é apenas mais eficiente e preciso, mas também mais confiável para todas as partes interessadas.

Escrito por Hasnain Ali, proprietário e diretor executivo da Global Tech Billing LLC.

Bezos afirma que esta é uma bolha de IA “boa” — mas o que isso significa para o setor de seguros?

Se isso for uma bolha — e ela estourar —, a situação ficará complicada

Quando Jeff Bezos declarou em Turim, neste mês, que o mundo está passando por uma “bolha boa”, isso causou impacto — e nervosismo — em todo o setor de seguros.

Para os investidores, a ideia de que algumas bolhas podem ser úteis é reconfortante. Para as seguradoras, nem tanto. O setor de seguros, há muito acostumado a precificar erros humanos e arrogância corporativa, já viu esse filme antes: novas tecnologias, avaliações em alta e uma convicção coletiva de que “desta vez é diferente”. Raramente é.

Bezos, falando na Semana Italiana de Tecnologia, classificou a atual onda de investimentos em inteligência artificial como uma mania positiva — “industrial, e não financeira”, disse ele — comparando-a à expansão da fibra óptica no final da década de 1990 e ao frenesi da biotecnologia antes disso. Essas bolhas, argumentou ele, deixaram para trás redes e medicamentos que mudaram o mundo. “As que são industriais não são tão ruins assim”, disse ele. “Elas podem até ser boas… Os benefícios da IA para a sociedade serão gigantescos.”

Poucos no setor de seguros duvidam do potencial da IA para remodelar sua própria indústria — desde a triagem de sinistros até a subscrição, pontuação de risco e precificação. Mas quando banqueiros e reguladores começam a alertar sobre o excesso especulativo, as seguradoras instintivamente recorrem à cláusula de exclusão.

O medo do risco não segurável

Em todo o mercado, o tom tornou-se distintamente cauteloso. Seguradoras especializadas, como a Beazley, começaram a alertar contra o “AI-washing” e implantações não testadas, instando os clientes a adotar a tecnologia apenas quando os controles e as responsabilidades forem claros. A CFC, MGA de tecnologia e cibersegurança com sede em Londres, divulgou recentemente que a maioria das empresas que utilizam IA continua incerta se suas apólices responderiam a uma perda causada pela IA.

As resseguradoras também estão inquietas. O Swiss Re Institute sinalizou o risco de “exposição silenciosa à IA” se espalhando por várias linhas — de indenização profissional e cibernética a responsabilidade pelo produto — onde a linguagem das apólices fica atrás da tecnologia. Alguns temem uma repetição do início da era cibernética, quando surgiram reclamações anos antes de o mercado ter definido o que realmente havia segurado.

Mesmo os maiores desenvolvedores de IA estão tendo dificuldades para encontrar cobertura. Reportagens publicadas no Financial Times neste outono sugeriram que a OpenAI e a Anthropic tiveram que montar programas personalizados e parcialmente auto-segurados, com capacidade proveniente de apenas alguns mercados globais. Os valores envolvidos — bilhões em exposição legal potencial — ilustram o quão desconhecida se tornou a fronteira do risco.

Se a música parar…

Para as seguradoras, a preocupação não é apenas se a IA terá um desempenho abaixo do esperado, mas também o quão ruim será esse desempenho. Uma correção acentuada nas avaliações de tecnologia afetaria o setor em duas frentes: primeiro, através dos balanços patrimoniais, onde muitas empresas de seguros de vida e patrimoniais detêm participações acionárias ou exposição de crédito a emissores de tecnologia; e, segundo, através das linhas de responsabilidade, se investidores, parceiros ou consumidores decepcionados buscarem reparação.

As seguradoras se lembram bem da cascata de litígios que se seguiu ao estouro da bolha das pontocom — ações judiciais de acionistas, reclamações por declarações falsas e perdas de D&O que chegaram a bilhões.

A rede interligada atual de investimentos em IA, participações cruzadas e financiamento de fornecedores tem uma semelhança inquietante. Como disse um executivo sênior do mercado de Londres em particular esta semana: “Estamos segurando a estrutura da bolha, não apenas as bolhas em si.”

Se o ar sair repentinamente, espere que as perdas se reflitam em erros e omissões, diretores e executivos e apólices cibernéticas. A complexidade da cadeia de suprimentos da IA significa que pode ser difícil atribuir a culpa.

A “bolha boa” e seu preço

O otimismo de Bezos — de que mesmo as apostas fracassadas em IA deixarão para trás uma infraestrutura digital valiosa — ainda pode se provar verdadeiro. A história sugere que as bolhas de infraestrutura podem render dividendos duradouros: os canais do século XVIII, as ferrovias do século XIX, as redes de fibra óptica da década de 1990. Cada um deles deixou para trás ativos que as gerações posteriores exploraram a um custo menor.

Mas esses booms também deixaram os mercados de seguros arcando com prejuízos. A mania ferroviária levou à falência dezenas de seguradoras do século XIX. O crash das telecomunicações de 2001 provocou anos de reajustes nos preços dos seguros de responsabilidade civil profissional e de diretores. Mesmo as bolhas “boas” raramente são boas para as seguradoras no curto prazo.

À medida que o Banco da Inglaterra e o FMI alertam para avaliações exageradas e aumento da alavancagem sistêmica, o setor é novamente chamado a avaliar quanto risco é realmente transferível.

Prudência acima de promessas

Na verdade, o mercado de seguros está abordando a IA com seu conservadorismo característico: restringindo redações, limitando agregados e favorecendo empresas orientadas por dados em detrimento das especulativas. Como observou o presidente-executivo da Goldman Sachs, David Solomon, em Turim: “Haverá muito capital investido que não gerou retorno… Desta vez não será diferente.”

Para as seguradoras, a tarefa não é prever o pico, mas sobreviver a ele. Isso significa evitar exposições não quantificáveis, observar a concentração da carteira em ativos com grande uso de IA e se preparar para sinistros que testarão os limites das cláusulas de cibernética e responsabilidade civil.

Bezos pode estar certo: a IA pode se revelar uma bolha “boa”, uma fase exuberante que constrói a infraestrutura do futuro. Mas, se a história servir de guia, serão as seguradoras que ficarão com o trabalho de lidar com os sinistros quando o entusiasmo diminuir.

Pesquisa aponta aumento de ameaças cibernéticas com mais de 7.000 ataques de ransomware até 2026

Pesquisa da QBE destaca o aumento dos riscos cibernéticos para seguradoras e clientes, impulsionado pela IA, nuvem e dependências de terceiros.

Mais de 7.000 vítimas devem ser divulgadas publicamente em incidentes de ransomware até o final de 2026 — um aumento de 40% em relação aos níveis de 2024 — de acordo com um novo relatório encomendado pela seguradora QBE.

A previsão, compilada pela Control Risks, representa um aumento de cinco vezes em relação aos números de 2020, quando apenas 1.412 vítimas foram identificadas em plataformas de vazamento.

O relatório destaca como os agentes de ameaças estão se tornando mais hábeis em explorar sistemas de nuvem corporativos e inteligência artificial para invadir redes e extrair dados valiosos.

Entre agosto de 2023 e agosto de 2025, as organizações sediadas no Reino Unido foram responsáveis por 49 dos 447 incidentes conhecidos em todo o mundo, ou 10% do total.

IA e nuvem aceleram a velocidade dos ataques, visando clientes da QBE

David Warr, gerente de portfólio cibernético da QBE, afirma que a rápida transformação digital está superando a capacidade de muitas empresas de gerenciar a exposição.

“À medida que as empresas britânicas expandem o uso da infraestrutura em nuvem e das ferramentas de IA, elas também estão remodelando seu cenário de riscos”, diz ele.

“O desafio não é apenas se preparar para o futuro, mas acompanhar as exposições que evoluíram rapidamente.”

Os números destacam esse ritmo: os volumes de ransomware quase triplicaram em relação ao ano anterior, passando de 572 incidentes no primeiro trimestre de 2024 para 1.537 no mesmo trimestre de 2025.

Os casos de extorsão confirmados publicamente aumentaram 54% nos primeiros quatro meses de 2025 em comparação com o mesmo período do ano anterior.

Em 2024, a tecnologia deepfake apareceu em quase 10% dos casos de ransomware, com impactos financeiros que variaram entre US$ 250.000 e US$ 20 milhões por violação.

Riscos de terceiros ampliam a cobertura cibernética

David chama a atenção para como as redes de fornecedores estão ampliando os riscos.

“A ameaça à cadeia de suprimentos causa preocupação às empresas”, explica David.

“Embora a terceirização de certas partes do seu negócio possa gerar eficiência e economia de custos, há considerações de segurança a serem levadas em conta.”

Ele continua: “Cada provedor terceirizado que se conecta à sua empresa cria uma camada adicional de risco — não apenas em termos de potencial transmissão de malware, mas também em termos de dependências críticas.

“Cada conexão de terceiros cria um novo risco, e um único ponto de falha pode interromper completamente as operações comerciais.”

Nova era de zettabytes para armazenamento à medida que o Microsoft 365 reforça a segurança

Até 2025, espera-se que o armazenamento global de dados atinja 200 zettabytes, com 50% desses dados hospedados em ambientes de nuvem. Há apenas uma década, esse número era de 10%.

A mudança para a nuvem impulsionou um aumento de 235% em relação ao ano anterior nos alertas de segurança de alto risco em 2024, de acordo com o relatório.

Os operadores de ransomware têm voltado cada vez mais sua atenção para serviços como o Microsoft 365, aproveitando sua integração em sistemas empresariais.

Esses ataques de comprometimento de e-mails comerciais são mais difíceis de detectar e muitas vezes contornam as camadas de segurança convencionais. Com quase metade de todos os dados corporativos armazenados na nuvem classificados como confidenciais, os riscos são altos.

Grandes violações mostram efeito dominó

Violações de terceiros de alto perfil ilustraram o risco sistêmico. Em 2023, o comprometimento do provedor de gerenciamento de identidade Okta afetou 134 organizações clientes e levou a uma queda de US$ 2 bilhões na capitalização de mercado da empresa.

Da mesma forma, uma falha em 2024 relacionada à empresa de segurança cibernética CrowdStrike afetou 8,5 milhões de máquinas Windows e custou às empresas da Fortune 500 cerca de US$ 5,4 bilhões.

Para as seguradoras, tais incidentes oferecem uma visão crítica sobre o risco de agregação e a dependência operacional que muitos clientes têm de fornecedores externos.

IA generativa impulsiona tanto os negócios quanto os agentes de ameaças

A adoção da IA generativa está crescendo rapidamente na Europa e na América do Norte. No início de 2025, o ChatGPT atingiu 755 milhões de usuários, após um crescimento de 33% entre dezembro e fevereiro, enquanto o Microsoft Copilot contava com 88 milhões de usuários ativos.

Entre as empresas, 78% agora usam IA em pelo menos uma área de negócios — um aumento em relação aos 55% em 2024 –, com o uso mais alto em funções técnicas, como desenvolvimento de software.

Enquanto muitas organizações aproveitam a IA para impulsionar a eficiência, os cibercriminosos estão usando as mesmas ferramentas para ampliar as fraudes. Phishing automatizado, roubo de identidade e golpes deepfake são cada vez mais impulsionados pela IA.

Hackers mais experientes estão acelerando os ataques com IA, enquanto os menos habilidosos estão usando essas ferramentas para escrever scripts e codificar malware, expandindo o cenário de ameaças.

QBE recomenda incorporar a resiliência cibernética desde o início

A QBE recomenda que as organizações — especialmente aquelas em setores ricos em dados e dependentes da tecnologia digital — incorporem a defesa cibernética em todo o seu ciclo de vida tecnológico. Isso inclui mapear ativos críticos, identificar vetores de ameaças e definir limites de risco para orientar a alocação de recursos.

David enfatiza a importância do planejamento de contingência e do suporte externo. “As ferramentas de nuvem e IA estão dando aos invasores mais pontos de entrada e oportunidades.

“As empresas precisam de uma estratégia robusta para antecipar e resistir a incidentes cibernéticos, especialmente aqueles decorrentes de serviços de terceiros e ambientes de nuvem”, afirma.

Situação das fraudes nos EUA: consumidores precisam de um aliado

Embora 77% das pessoas sejam vítimas de fraudes diariamente, as instituições falham com os consumidores, oferecendo baixas taxas de recuperação e proteção inadequada.

A razão pela qual todos parecem ter uma história de fraude hoje em dia não se deve a um aumento nas denúncias, mas ao fato de que as fraudes se tornaram uma experiência quase universal. Conforme destacado pelo aumento significativo nos últimos cinco anos tanto de incidentes denunciados ao FBI quanto da cobertura da grande mídia, as fraudes estão mais frequentes, mais caras e mais difíceis de discernir do que nunca.

O relatório State of Scams USA 2025, realizado pela Global Anti-Scam Alliance (GASA) e patrocinado pela Iris Powered by Generali, mostrou que 77% dos consumidores americanos enfrentam golpes diariamente, com mais de 70% indicando que foram vítimas de golpes nos últimos 12 meses. O relatório também descobriu que um em cada cinco americanos perdeu dinheiro com um golpe no mesmo período, com uma média de mais de mil dólares perdidos por pessoa e mais de US$ 64 bilhões roubados no total.

Com o aumento dos golpes e fraudes, os consumidores têm recorrido a instituições e plataformas de comunicação em busca de ajuda. Quase três em cada quatro (74%) entrevistados que sofreram um golpe relataram o fato a uma autoridade ou empresa para obter assistência. Isso é consistente com as conclusões da pesquisa Iris 2025 Identity and Cybersecurity Concerns (“ICC”), realizada em abril, que descobriu que a maioria dos consumidores entra em contato diretamente com as empresas que sofreram uma violação de dados. No entanto, em mais da metade das vezes, nada é feito — com 57% dos incidentes relatados sem nenhuma ação perceptível. Pior ainda, dos 82% dos consumidores dos EUA que relataram golpes a serviços de pagamento ou instituições financeiras, menos da metade (44%) conseguiu recuperar parcialmente o dinheiro no final, e 38% não receberam nada de volta.

Essa lacuna entre a ação do consumidor e a resposta institucional alimenta uma perigosa sensação de futilidade: se denunciar golpes não leva a resultados significativos, por que denunciar? Essa mentalidade pode permitir que os golpistas ganhem vantagem. Os americanos precisam de um aliado na luta para se defenderem dos golpistas e esperam que as plataformas financeiras e de comunicação tomem medidas.

Plataformas digitais lideram lista de canais de golpistas

De modo geral, os golpistas estão visando os consumidores digitalmente. A maioria dos consumidores relatou ter encontrado golpes por meio de mensagens de texto, seguidas de perto por e-mails e telefonemas. Os americanos relataram que 82% das tentativas de golpe ocorreram em plataformas com recursos de mensagens diretas, incluindo mídias sociais, mensageiros instantâneos, mercados online e até mesmo anúncios digitais.

Em termos de plataformas, o Gmail ficou em primeiro lugar nos casos relatados, com 45%, seguido de perto pelo Facebook, com 41%. O TikTok, o Snapchat e o X (ex-Twitter) ficaram em posições significativamente inferiores, mas os consumidores tendiam a demorar mais tempo para reconhecer que estavam sendo enganados nessas plataformas.

Os consumidores têm poucos recursos disponíveis nas próprias plataformas. Relatórios recentes indicam que grandes plataformas sociais ou de comunicação digital podem levar semanas para agir quando fraudes são relatadas. Essa falta de urgência contribui para a erosão da confiança do consumidor.

Maioria das pessoas perde dinheiro com cartões de débito e PayPal

Os cartões de débito foram o método mais comum usado pelos golpistas, representando 30% das perdas relatadas por fraude, seguidos pelo PayPal, com 25%, e pagamentos com cartão de crédito, com 23%. Quando a fraude ocorreu, a maioria dos consumidores a descobriu por conta própria: 66% a descobriram sozinhos, enquanto apenas 14% foram alertados por seu banco ou provedor de serviços financeiros.

Os americanos afetados relataram a fraude aos bancos ou serviços de pagamento de forma esmagadora, com 82% procurando ajuda assim que perceberam que haviam sido enganados. Mas, novamente, isso acabou tendo um retorno medíocre para os consumidores. Da mesma forma, de acordo com a pesquisa da ICC da Iris, 46% dos americanos afirmam que sua primeira ligação seria para o banco após receber uma notificação de violação de dados, tornando-o sua primeira escolha.

Esses padrões deixam claro que os consumidores veem os bancos e as plataformas de pagamento como sua linha de defesa. Mas quando a resposta e a recuperação se mostram insuficientes, a confiança é abalada.

Consumidores culpam organizações comerciais, mas leis dos EUA discordam

As autoridades de proteção ao consumidor são contatadas apenas 12% das vezes, em comparação com os bancos ou serviços de pagamento, com 25%.

Embora um em cada três americanos acredite que as organizações comerciais devem ser responsáveis pela proteção dos consumidores, as leis e regulamentações dos EUA não concordam. Por exemplo, pagamentos de usuários autorizados, como aqueles feitos por meio de plataformas como Zelle ou Venmo, não têm exigência legal para que os bancos reembolsem os clientes. Além disso, golpes mais recentes, como golpes de impostores ou golpes de IA/deepfake, não são cobertos pelos regulamentos mais antigos da FTC e pelas leis dos EUA, levando à confusão e à recusa dos bancos em reembolsar as vítimas.

Como serviços de proteção de identidade de terceiros preenchem a lacuna

Os consumidores precisam de um apoio mais forte na luta para proteger suas identidades — e carteiras — online. No entanto, as principais organizações comerciais e plataformas de comunicação digital não estão conseguindo fornecer proteção adequada.

A pesquisa ICC da Iris descobriu que a maioria dos consumidores deseja uma solução abrangente e completa e está disposta a pagar por ela. Embora apenas três em cada dez americanos tenham indicado que seguem todas as práticas recomendadas de proteção de dados, quase oito em cada dez disseram que provavelmente usariam recursos de proteção de identidade se eles fossem integrados a um aplicativo que já usam, com bancos e fornecedores de cartão de crédito sendo uma de suas principais opções de compra.

Soluções de proteção de identidade de terceiros ajudam a preencher lacunas críticas. Ferramentas que monitoram dados comprometidos na darkweb, ajudam a identificar golpes e oferecem serviços especializados de recuperação de fraudes não são novidade, mas estão cada vez mais procuradas. Esses serviços não apenas aceleram a resolução, gerenciando o contato com bancos e autoridades, mas também ajudam a aliviar o impacto emocional de ser vítima de — um custo que muitas vezes é esquecido. Além disso, eles frequentemente tomam medidas críticas em nome do consumidor para evitar danos maiores.

Os consumidores querem responsabilidade das instituições atuais, mas também querem proteção e tranquilidade. Existem projetos de lei atualmente em análise pelo Congresso dos Estados Unidos — como a Lei de Proteção dos Consumidores contra Golpes de Pagamento — que visam abordar as lacunas de responsabilidade dos bancos e provedores de pagamento. Mas as empresas responsáveis não devem esperar que as leis acompanhem as ameaças crescentes; elas devem se apresentar hoje para seus clientes e ser os aliados de que eles precisam, oferecendo proteção.

Não só é a coisa certa a fazer, como também é um investimento poderoso na fidelidade e confiança dos clientes.

Escrito por Paige Schaffer, CEO da Iris Powered by Generali.

Assurant e Bemol inovam com Embedded Insurance na prática

Com foco em ampliar as taxas de conversão, modelo transforma as ofertas de proteções em uma experiência integrada e geradora de valor, impulsionando receita para os negócios, fidelidade e satisfação do cliente

A Assurant, empresa global líder em proteção que faz parceria com as principais marcas do mundo para oferecer soluções e serviços para dispositivos conectados, residências e automóveis, e a Bemol, uma das maiores varejistas do Brasil com forte atuação na região Norte, celebram a renovação de uma sólida aliança de mais de nove anos com expressivos resultados.

A colaboração entre Assurant e Bemol coloca em prática o Embedded Insurance (Seguro Integrado), ao incorporar um ecossistema digital robusto, focado em eficiência e fluidez para o consumidor e para a operação do varejista. O seguro integrado, de acordo com Luiz Pires, Superintendente de Digital, Produtos e CX da Assurant no Brasil, permite que as pessoas possam adquirir uma proteção de forma simples e integrada no momento da compra de um produto no e-commerce da Bemol.

Segundo o executivo, o principal desafio é superar o tempo e o investimento que o varejista precisa realizar para desenvolver todo o ecossistema de venda de seguros no canal online. Isso, envolve criação de produtos e categorias de seguros, preços, bilhetes, integrações e garantir que toda a jornada de venda esteja em linha com as melhores práticas de mercado. “Com a nossa abordagem integrada os resultados são notáveis. A Bemol, em apenas 72 dias de vendas, alcançou o mesmo resultado que antes levava 10 meses, em comparação ao modelo anterior de oferta de proteção. Além disso, as aquisições diárias de seguros saltaram mais de 400%”, ressalta.

“Nossa parceria com a Bemol é um exemplo claro de como a tecnologia e a análise podem transformar a oferta de seguros no varejo. Conseguimos entender profundamente o comportamento do cliente do parceiro e, com base nesses insights, incrementar as nossas abordagens. O resultado é uma jornada mais relevante para o consumidor e um crescimento sustentável para o negócio”, afirma Pires.

Para o Superintendente da Assurant, este case é um benchmark para outras empresas que desejam explorar o potencial do seguro integrado. Demonstra como a combinação de tecnologia, expertise em dados e uma parceria sólida pode transformar a oferta de proteções em uma experiência geradora de valor, impulsionando receita, fidelidade e a satisfação do cliente.

Divisão de seguros da Tesla é acusada de “atrasos graves” e “falhas sistêmicas” pela entidade reguladora da Califórnia

A Tesla foi alvo de uma ação coercitiva por parte do Departamento de Seguros da Califórnia (CDI) por negar ou atrasar sistematicamente os pedidos de indenização dos clientes, apesar dos anos de advertências da entidade reguladora estadual, de acordo com dois novos processos judiciais.

A divisão de seguros da Tesla, juntamente com sua parceira State National Insurance Company, envolveu-se em “práticas deliberadas de liquidação injusta de sinistros”, incluindo “atrasos graves na resposta aos pedidos de indenização dos segurados em todas as etapas” do processo e “recusas injustificadas”, escreveu o CDI. Isto teria causado “prejuízos financeiros” e “angústia aos segurados”.

O CDI abordou a Tesla pela primeira vez sobre estas questões em 2022, de acordo com os processos, mas afirma que a situação só piorou. “Em 2025, as empresas da Tesla já tiveram mais reclamações, reclamações mais justificadas e cometeram mais violações do que nos três anos anteriores combinados”, escreveu o regulador.

A Tesla e a State National podem enfrentar multas de até US$ 5.000 por cada “ato ilegal, injusto ou enganoso” e de até US$ 10.000 por cada ato “intencional”, de acordo com os documentos. As empresas têm 15 dias para responder.

A ação coercitiva pode ter efeitos legais em cadeia para a Tesla. Em julho, a empresa foi alvo de uma ação coletiva proposta por alegações de que atrasou e minimizou propositadamente os pagamentos de sinistros. A CDI escreveu na sexta-feira que as ações da Tesla podem ter criado “uma potencial exposição à responsabilidade civil”. A Tesla e a State National não responderam imediatamente a um pedido de comentário.

A Tesla lançou o seu produto de seguro interno em 2019. A ideia era oferecer prémios mais baratos e um serviço mais rápido. Mas o início foi difícil. O site travava repetidamente e, quando não travava, oferecia cotações muito mais altas do que os proprietários esperavam. Ainda assim, Musk prometeu que seria um produto “revolucionário”.

Apenas três anos depois, de acordo com os registos da CDI, o regulador notou um “aumento acentuado nas reclamações dos consumidores relacionadas com sinistros” contra a Tesla. Assim, em dezembro de 2022, a CDI começou a reunir-se com a Tesla e a State National.

O regulador disse que soube que o cargo de “Chefe de Sinistros” da Tesla estava vago há meses. Também acusou as empresas de não reportarem os problemas no tratamento dos sinistros.

Como resultado, a CDI submeteu a Tesla e a State National a uma espécie de período de prova: o regulador monitorou os esforços das empresas para reduzir essas violações durante seis meses. A Tesla e a State National “admitiram” que subestimaram o volume de reclamações e o pessoal necessário para lidar com elas, de acordo com a CDI, e prometeram reforçar as contratações.

A Tesla demorou até abril de 2023 para contratar um novo chefe de sinistros. Durante o resto daquele ano, a Tesla e a State National “relataram melhorias na qualidade” do tratamento de sinistros e na “resolução de reclamações de consumidores”.

Mais tarde naquele ano, a Reuters publicou uma investigação sobre o braço de seguros da Tesla que mostrou que as coisas não eram tão otimistas.

O CDI chegou à mesma conclusão em 2024. O regulador notou um “aumento significativo” tanto nas reclamações dos consumidores contra a Tesla como nas “violações da lei”, de acordo com os documentos apresentados. O CDI tinha recebido apenas 83 reclamações de consumidores contra a Tesla em 2022, mas em 2024, esse número saltou para 829. Em 775 desses casos, o CDI concluiu que a Tesla tinha violado o código de seguros do estado.

A situação só piorou, de acordo com o CDI. Até 22 de setembro deste ano, o regulador recebeu 1.481 reclamações contra a Tesla e identificou 1.969 violações do código de seguros.

No total, desde 2022, o CDI afirmou que a Tesla acumulou quase 3.000 violações da lei estadual de seguros. A maioria dessas violações envolve a Tesla não responder aos clientes dentro do prazo obrigatório de 15 dias. O CDI afirmou ter identificado 166 violações nas quais a Tesla se recusou a conduzir uma “investigação completa, justa e objetiva” sobre uma reclamação.

“O CDI notificou repetidamente [a Tesla] sobre os seus problemas de má gestão de reclamações e violações da lei”, escreveu o regulador. “Embora [a Tesla] se tenha comprometido repetidamente a melhorar, o número de reclamações justificadas e violações continuou a aumentar, demonstrando o fracasso [da Tesla] em corrigir as suas práticas.”

Tecnologia antiga dificulta a implantação da IA pelas seguradoras de vida

As seguradoras de vida que tentam lidar com o gerenciamento de dados antiquado também enfrentam pressões de modernização por parte das plataformas demográficas e operacionais, de acordo com seguradoras, consultores e prestadores de serviços do setor.

O envelhecimento da população e o aumento da expectativa de vida influenciaram os tipos de produtos de seguro de vida oferecidos, de acordo com Don Desiderato, fundador e CEO da Mantissa Group, uma empresa de consultoria executiva de CIO, que falou em um webinar recente organizado pela Sureify.

“Os produtos estão agora se transformando em garantias de renda e soluções de aposentadoria”, disse ele. “É uma combinação muito, muito interessante entre produto e digital que vem se desenrolando na última década.”

As seguradoras de vida que estão adquirindo novos segurados estão recorrendo a ferramentas criadas para outros setores, como integração e pré-processamento de dados, de acordo com Amanda Turcotte, vice-presidente sênior e atuária-chefe da Amalgamated Life Insurance Company.

Essas ferramentas utilizam IA para reunir dados estruturados e não estruturados de apólices, encontrar e corrigir erros — tanto em sinistros quanto em operações atuariais, explicou ela. “Quando algo está faltando nos conjuntos de dados recebidos, você sabe se é necessário interromper ou se pode continuar preenchendo itens e normalizando os dados”, disse ela. “Para um atuário, isso poderia levar três ou quatro meses do tempo de um analista quando eu estava começando minha carreira. Agora, a IA pode realmente assumir essa tarefa, provavelmente melhor do que um jovem estudante de atuária e, certamente, mais rápido.”

As plataformas de administração de apólices de seguro de vida foram construídas em vários momentos diferentes nos últimos 40 anos, então o setor está lidando com muitas plataformas antigas diferentes, de acordo com Desiderato. “Isso colocou as operações dos CIOs de tecnologia em uma situação muito, muito difícil, porque agora eles têm que desfazer isso”, disse ele.

As estruturas tecnológicas legadas não podem ser sobrepostas com novos sistemas, observou Andrew Burge, vice-presidente de desenvolvimento de negócios de vida da Nationwide, durante o webinar da Sureify.

“Muitas das tecnologias, processos e experiências que construímos estavam enraizados em formulários”, disse ele. “Se você tem um pedaço de papel, é difícil construir o KYC [conheça seu cliente, em inglês] no momento da inscrição. Não fizemos um bom trabalho em acompanhar isso, porque é assim que sempre fizemos as coisas e como os sistemas são construídos.”

Substituir os sistemas antigos não significa necessariamente eliminar os corretores de seguros, de acordo com Desiderato. “Passou de exclusivamente o corretor para um híbrido”, disse ele. “Você procura digitalmente qualquer informação. Isso, juntamente com sua conversa com o corretor, acaba melhorando a experiência com o corretor. Os corretores mais bem-sucedidos são aqueles que abraçam totalmente o envolvimento digital, porque isso torna seu trabalho muito mais fácil.”

Para responder melhor aos clientes ou potenciais clientes de seguros de vida, as seguradoras não só têm de melhorar os fluxos de trabalho e as interações com os clientes, como também têm de pensar em mudar as expectativas dos consumidores, de acordo com Katie Kahl, diretora de produtos da iPipeline, um fornecedor de software para seguros de vida.

“Tudo é muito digital primeiro. Eles não vão aceitar tanto o papel, que ainda é bastante utilizado no setor hoje”, disse ela. “Mas também esperam mais rapidez. Não querem falar com ninguém até que seja hora de tomar uma decisão.”

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