Esquemas de fraudes digitais nos seguros ganham novas táticas e ficam mais sofisticados

A fraude nos seguros está se deslocando para muito além dos acidentes encenados e reivindicações exageradas, com esquemas tornando-se mais rápidos, mais sofisticados e cada vez mais digitais.

À medida que a fraude evolui, a Mercury Insurance destacou como esses golpes funcionam, como os consumidores podem ser atraídos por eles e o que podem fazer para se protegerem.

De acordo com o Federal Bureau of Investigation (FBI), a fraude nos seguros não relacionados à saúde excede US$ 40 bilhões anualmente, adicionando um valor estimado de US$ 400 a US$ 700 por ano aos prêmios da família média. A Coalition Against Insurance Fraud estima que a fraude total em seguros em todos os setores pode atingir US$ 308 bilhões anualmente, sublinhando a escala e o impacto da atividade criminosa no mercado mais amplo.

“A fraude hoje nem sempre é óbvia, e é isso que a torna perigosa”, disse Steve Wang, gerente sênior de sinistros divisionais da Mercury Insurance. “Estamos vendo mais casos em que os consumidores não percebem que fazem parte de um esquema até que seja tarde demais. Seja uma oficina de reparos suspeita, um caminhão de reboque que aparece sem ser convidado ou fotos manipuladas usadas em um sinistro, essas táticas são projetadas para parecerem legítimas.”

Novas táticas e manipulação digital

Embora a fraude tradicional, como colisões encenadas, continue sendo uma preocupação, novas táticas estão surgindo rapidamente. Os fraudadores estão usando cada vez mais ferramentas digitais para alterar fotos de danos, personificar empresas legítimas e explorar consumidores em momentos vulneráveis, particularmente após acidentes ou eventos climáticos severos.

Seguradoras nos EUA e globalmente também estão relatando mais casos de “acidentes de papel” (perdas que nunca ocorreram), contas de reparo infladas apoiadas por faturas adulteradas e o uso de bots ou identidades sintéticas para enviar múltiplos sinistros de baixo valor na esperança de que sejam pagos sem um escrutínio minucioso.

O National Insurance Crime Bureau alertou que a atividade de fraude frequentemente aumenta após grandes desastres, quando a demanda por reparos urgentes e a confusão geral podem facilitar a ação de maus atores que se aproveitam de segurados e seguradoras. Ambientes pós-catástrofe também podem criar oportunidades para empreiteiros não licenciados, reguladores públicos ou fornecedores deturparem danos, faturarem duplamente as transportadoras ou coordenarem esquemas que envolvem múltiplas apólices e seguradoras.

Para os consumidores, o impacto vai além da perda financeira direta. A fraude contribui para prêmios mais altos, tempos de processamento de sinistros mais longos e maior escrutínio para sinistros legítimos, à medida que as seguradoras trabalham para distinguir perdas genuínas de atividades fraudulentas.

“Cada sinistro fraudulento aumenta os custos em todo o sistema”, acrescentou Wang. “Mas além do impacto financeiro, também pode atrasar a ajuda para pessoas que realmente precisam dela após um acidente ou desastre.”

O que isso significa para seguradoras e corretores

O crescimento da fraude habilitada digitalmente está reformulando a forma como as operações de sinistros são conduzidas. Muitas seguradoras dos EUA expandiram suas unidades de investigação especial (SIUs) e estão investindo em análises avançadas, análise de vínculos e ferramentas de computação forense de imagem para identificar padrões em carteiras de automóveis, residências e pequenos riscos comerciais.

A IA generativa está sendo implantada em ambos os lados — fraudadores podem produzir documentos falsos, imagens e até chamadas de voz mais convincentes, enquanto as seguradoras estão usando IA para sinalizar anomalias, como o uso repetido do mesmo reparador, dispositivo, endereço IP ou conta bancária em sinistros aparentemente não relacionados.

Os reguladores também estão prestando mais atenção em como as seguradoras equilibram os controles de fraude com o tratamento justo de sinistros. Os departamentos de seguros estaduais lembram regularmente às transportadoras que os programas antifraude não devem se tornar um pretexto para atrasos desnecessários ou negações generalizadas, particularmente após catástrofes, quando segurados vulneráveis dependem de pagamentos rápidos.

O aumento da fraude alimenta discussões mais amplas sobre a adequação das taxas e o apetite de subscrição. Em linhas como automóveis particulares e proprietários de residências, custos de perda mais elevados vinculados a fraudes e abusos podem impulsionar a pressão nos preços, o redesenho de produtos ou a redução da capacidade em geografias onde tanto a exposição a catástrofes quanto o risco de fraude são elevados.

Como os consumidores podem se proteger

A Mercury Insurance incentiva os consumidores a ficarem alertas e adotarem algumas precauções básicas. Elas incluem verificar a identidade de operadores de guincho e empreiteiros antes de aceitar assistência, trabalhar com oficinas de reparo conceituadas ou recomendadas pela seguradora, proteger informações pessoais e da apólice, documentar incidentes minuciosamente e relatar qualquer atividade suspeita o mais rápido possível.

Os mesmos princípios se aplicam às interações digitais. Os consumidores são aconselhados a ter cautela com chamadas, textos ou mensagens de redes sociais não solicitados que solicitem números de apólice ou detalhes de pagamento, a usar aplicativos ou portais oficiais da seguradora sempre que possível e a evitar o compartilhamento de fotos ou documentos com terceiros desconhecidos que afirmam que podem “resolver tudo” após uma perda.

Do lado da transportadora, a Mercury investiga sinistros suspeitos e trabalha com as autoridades policiais e parceiros do setor para combater a fraude e proteger os clientes. Ao combinar análises avançadas com profissionais de sinistros experientes, a empresa visa identificar fraudes potenciais precocemente, mantendo o processo o mais simples possível para reclamantes genuínos.

“A educação é uma das ferramentas mais poderosas que temos”, disse Wang. “Quando os consumidores sabem o que procurar, eles têm muito menos probabilidade de se tornarem vítimas.”

A aplicação de IA em imagens aéreas aumenta os riscos de conformidade das seguradoras

A IA desempenha um papel cada vez maior no uso de imagens aéreas por seguradoras para determinar a cobertura de propriedades residenciais nos Estados Unidos. Os estados que regulamentam o uso de imagens aéreas tendem a fazê-lo por meio de regulamentações, não de leis. A NAIC, associação de reguladores de seguros estaduais do país, está analisando como a IA é usada para selecionar imagens aéreas e aplicá-las em decisões de cobertura.

À medida que as operadoras adotam sistemas de IA para imagens aéreas, elas estão estabelecendo diretrizes para seu uso, de acordo com Renee Belgarde, vice-presidente executiva da Amwins Insurance Brokerage. “Trata-se mais de sinalização”, disse ela. Usar a IA para determinar o que está em partes obscurecidas de uma propriedade mostrada em uma imagem é problemático, explicou ela.

“A IA deve ser usada como um guia para o que é bom ou ruim em uma propriedade, mas vamos fazer algumas perguntas sobre isso”, disse Belgarde. “O telhado foi feito recentemente, ou aquele entulho que está à esquerda deste edifício ainda está lá? Ou o que é aquilo? Talvez estejamos vendo como entulho, mas na verdade pode ser o topo de uma árvore.”

A aplicação de IA em decisões de imagens aéreas cria mais riscos para seguradoras, consultores e corretores.

“Muitos estados possuem uma grande lacuna: requisitos claros de notificação sobre imagens aéreas estão amplamente ausentes, resultando em proprietários que frequentemente ignoram que tais dados impulsionaram decisões em suas apólices. Também é difícil para eles contestar ou contextualizar qualquer decisão negativa devido a essa falta de transparência”, afirmou Brad Spurgeon, CEO da Brad Spurgeon Insurance Agency no Texas City, Texas, em uma resposta por escrito. “A lacuna na transparência provavelmente aumentará à medida que o processamento de IA se torne cada vez mais central na análise de imagens antes que medidas regulatórias para a confiança pública possam ser implementadas.”

Assim como em outras aplicações de IA, as seguradoras ainda são responsáveis pelo resultado das decisões apoiadas por IA, de acordo com Franklin Manchester, consultor global principal de seguros da SAS.

“Como um profissional de subscrição que revisou dezenas de milhares de fotos de propriedades, eu alertaria: até mesmo um humano treinado pode cometer erros”, afirmou ele em uma resposta por escrito. “Qualquer seguradora que utilize um serviço de terceiros para fornecer critérios de subscrição em seus processos será responsabilizada pelo uso desses dados, certo ou errado. Se você está permitindo que o modelo dite essas decisões, você está expondo sua empresa a um risco significativo.”

O boletim modelo da NAIC sobre IA, emitido em 2023, e seu plano subsequente para uma Ferramenta de Avaliação de Sistemas de IA para consultas regulatórias, abordam as aplicações de IA das seguradoras que utilizam imagens aéreas, de acordo com Paige Waters, sócia da Troutman Pepper Locke. “Eles querem entender como a IA é usada, para garantir que não esteja sendo utilizada de formas que violem os estatutos de práticas comerciais, e que não esteja sendo usada como um substituto para algum viés ilegal”, disse ela.

TPG e Allianz lideram investimento de US$ 350 milhões na Cambridge Mobile Telematics

A empresa de telemática Cambridge Mobile Telematics anunciou um investimento estratégico de US$ 350 milhões liderado pela TPG e Allianz X, com a participação da State Farm. Os novos investidores irão acelerar a expansão da CMT em três áreas principais: o escalonamento de sua plataforma global de segurança viária, o avanço de modelos de IA para avaliação de risco de condução em tempo real e detecção de acidentes, e o aumento da adoção do novo Universal Driving Score.

O investimento é acompanhado por acordos comerciais de longo prazo com várias entidades operacionais do Grupo Allianz, incluindo Allianz Partners e Allianz Versicherungs-AG, para colaborar em ofertas de seguros e serviços baseados em dados em toda a Europa para clientes de varejo, fabricantes de equipamentos originais automotivos (OEMs) e parceiros de mobilidade. A parceria com a CMT aumentará as capacidades estratégicas da Allianz, promoverá a inovação e incentivará uma mobilidade mais segura ao combinar soluções de telemática com a experiência global da Allianz como seguradora de automóveis e provedora de serviços de assistência líder.

A TPG está realizando seu investimento por meio do The Rise Funds, a estratégia multissetorial de sua plataforma global de investimento de impacto, e a Allianz, uma seguradora global líder, está investindo via Allianz X, seu braço de investimento estratégico.

“A CMT demonstra o poder e o potencial da tecnologia orientada pelo impacto. Com os dados da empresa e os modelos de IA DriveWell Atlas, estamos capacitando os motoristas a tomar decisões mais seguras, ao mesmo tempo em que ajudamos a tornar o seguro de automóveis mais acessível. Estamos entusiasmados em fazer parceria com a CMT, Allianz e State Farm para expandir a posição de liderança da empresa em telemática baseada em IA”, disse Akash Pradhan, Parceiro da Unidade de Negócios do The Rise Funds.

“Na Allianz X, não apenas investimos; construímos as capacidades e parcerias que moldam o futuro dos seguros e da mobilidade. Ao combinar as soluções de telemática da CMT com o alcance global da Allianz, mudamos a postura de reagir aos riscos para preveni-los. Este negócio exemplifica como usamos a visão estratégica para aprimorar a Allianz por meio da inovação, melhorando a experiência do cliente e promovendo uma mobilidade mais segura para todos”, disse Dr. Nazim Cetin, CEO da Allianz X.

“Estamos trabalhando em estreita colaboração com OEMs e parceiros automotivos globalmente para impulsionar o futuro da mobilidade. A tecnologia da CMT nos permite fornecer serviços de seguro e assistência ainda mais personalizados e baseados em dados aos nossos parceiros e clientes, garantindo tranquilidade ao longo de toda a jornada do cliente”, disse Tomas Kunzmann, CEO da Allianz Partners.

“Para a State Farm, o investimento reflete seu compromisso em alavancar a tecnologia para melhor atender às mais de 90 milhões de apólices que detém nos EUA, inclusive por meio de uma avaliação de risco mais precisa que beneficia os clientes diretamente. A plataforma da CMT nos aproxima de um mundo onde a prevenção de acidentes é possível para todos os motoristas. Como uma empresa mútua com um histórico de ajudar as pessoas a proteger o que mais importa, motoristas mais seguros significam melhores resultados para todos — e menor custo de cobertura para nossos clientes”, disse Sara Frankowiak, Vice-Presidente e Atuária da State Farm.

“O investimento de hoje fortalece nosso trabalho para criar estradas mais seguras, comunidades mais fortes e um futuro melhor, e estamos energizados por nossas parcerias com a TPG, Allianz e State Farm. Cada acidente que evitamos, cada vida que protegemos e cada motorista que ajudamos a melhorar nos aproxima de resolver um dos maiores desafios do mundo. Estamos aplicando todo o poder da IA para transformar a mobilidade em escala global para ajudar a salvar vidas, reduzir custos e apoiar um transporte mais sustentável”, disse William V. Powers, Cofundador e CEO da CMT.

HDI Global registra receita de 10,3 bilhões de euros enquanto estratégia de IA molda seu crescimento futuro

A HDI Global reportou uma receita de seguros de €10,3 bilhões para 2025, um aumento de 5% em relação ao ano anterior em uma base ajustada pela moeda, apoiado pelo crescimento de novos negócios e aumentos de preços relacionados à inflação em todo o seu portfólio.

A seguradora corporativa e de especialidades, parte do Grupo Talanx, afirmou que o resultado reflete a forte demanda contínua em linhas de especialidades, juntamente com uma subscrição disciplinada e condições de mercado estáveis.

O CEO Edgar Puls [foto] creditou o desempenho aos esforços de mais de 5.500 funcionários e à forte colaboração com clientes e parceiros corretores. Ele destacou que a experiência técnica, a velocidade e as soluções personalizadas permanecem centrais para a proposta de valor da empresa.

Os pagamentos de grandes sinistros aumentaram ligeiramente para €426 milhões, mas permaneceram €125 milhões abaixo das expectativas orçamentárias, ajudados por uma atividade de catástrofes naturais comparativamente moderada durante o ano. Como resultado, o resultado do serviço de seguros permaneceu estável em €997 milhões.

O índice combinado da HDI Global melhorou para 90,3%, apoiado por grandes sinistros de baixa frequência e disciplina de subscrição contínua. O lucro operacional (EBIT) subiu 4% para €732 milhões, enquanto a contribuição da seguradora para o lucro líquido do Grupo Talanx aumentou 10% para €551 milhões.

Os resultados financeiros e de investimento líquidos de seguros antes dos efeitos cambiais também subiram para € 102 milhões, impulsionados por maiores volumes de investimento.

Juntamente com seu desempenho financeiro, a HDI Global continua a avançar com sua estratégia “Xcelerate29”, focada em expansão internacional, excelência operacional e transformação digital.

Um pilar fundamental da estratégia é o uso crescente de inteligência artificial em subscrição e sinistros, com a seguradora posicionando-se como uma organização “impulsionada por humanos e alimentada por IA”, visando melhorar a eficiência, a consistência e a qualidade das decisões.

À medida que as seguradoras enfrentam a pressão crescente da volatilidade climática, da inflação e da evolução dos riscos de especialidades, os resultados da HDI Global sublinham como a subscrição disciplinada combinada com a transformação habilitada por IA está se tornando central para manter a lucratividade e a competitividade a longo prazo.

Chubb detalha estrutura de resseguro de US$ 20 bilhões no Golfo, agora com cobertura de responsabilidade civil

A Chubb detalhou a estrutura do novo mecanismo de resseguro marítimo de US$ 20 bilhões, criado para oferecer seguro de riscos de guerra marítima a navios que navegam pelo Estreito de Ormuz, rota que está efetivamente fechada para navegação desde o início da guerra dos EUA com o Irã.

O programa de seguro marítimo foi criado pelo governo dos EUA por meio da U.S. International Development Finance Corp. (DFC), que em 11 de março anunciou a Chubb como subscritora líder de seu plano de resseguro de US$ 20 bilhões.

Originalmente, o programa da DFC estava focado em casco, máquinas e carga, mas a Chubb anunciou na sexta-feira (20 de março) que o escopo foi ampliado para incluir responsabilidade civil.

A Moody’s afirmou recentemente que a ausência de cobertura de responsabilidade civil seria um fator impeditivo para a maioria dos armadores que transportam petróleo bruto pelo Estreito de Ormuz, dado o risco expressivo de responsabilidade por poluição e operações de limpeza em caso de atingimento de uma embarcação por mina ou drone.

Um representante da Moody’s informou que detalhes adicionais sobre essa configuração do programa da DFC ainda não estão disponíveis e que, por isso, a agência não se pronunciaria. Um porta-voz do Lloyd’s também preferiu não comentar. A International Underwriting Association (IUA), que representa o mercado de companhias de Londres, igualmente não se manifestou.

A Chubb divulgou os principais pontos do programa:

A Chubb, na função de subscritora líder, gerenciará o programa, definirá preços e condições, assumirá riscos e emitirá apólices para embarcações e cargas elegíveis, além de administrar todos os sinistros.
A iniciativa é uma parceria público-privada entre a DFC, a Chubb e outras seguradoras americanas de referência, que atuarão como resseguradoras. “As seguradoras participantes trazem profunda experiência em subscrição de coberturas marítimas e de guerra marítima”, afirmou a Chubb. (Nota do editor: Não está claro se o Lloyd’s e o mercado de Londres poderiam participar do programa na condição de resseguradoras.)
A DFC auxiliará na coordenação do consórcio de resseguradoras americanas e estabelecerá critérios de elegibilidade para os navios que acessarem o programa. (Nota do editor: A AIG não respondeu à consulta sobre os requisitos necessários para acesso à cobertura.)
O programa oferecerá seguro de risco de guerra marítima para casco e responsabilidade civil, bem como para carga, contemplando cobertura de guerra para casco, seguro de guerra P&I (Proteção e Indenização) e seguro de guerra para carga.
A oferta se aplica a embarcações que atendam aos critérios de elegibilidade definidos pelo governo dos EUA.
O seguro estará disponível para navios em trânsito pelo Estreito de Ormuz e somente sob determinadas condições.
As demais seguradoras americanas adicionais serão reveladas nos próximos dias.

Intelligent AI faz parceria com Guidewire para integrar dados de risco de propriedade de alta resolução e custos de reconstrução

A insurtech Intelligent AI fez uma parceria com a Guidewire, uma plataforma de seguros de danos e responsabilidades (P&C), para levar dados de risco de propriedade de alta resolução diretamente aos seguradores. A parceria também permitirá que os seguradores acessem dados de custos de reconstrução diretamente nos fluxos de trabalho do Guidewire InsuranceSuite.

A Intelligent AI, lançada originalmente através do Lloyd’s Lab e reconhecida como uma “Guidewire Insurtech Vanguard”, fornece inteligência de “melhor classe” em COPE (Construção, Ocupação, Proteção, Exposição) e custos de reconstrução. Esses dados ajudam a acelerar a subscrição, oferecem uma visão abrangente de 360 graus do risco de propriedade e auxiliam na resolução de problemas de subseguro em um mercado onde 40% a 50% das propostas chegam incompletas, o que força os subscritores a gastarem mais da metade de seu tempo coletando dados em vez de avaliar riscos.

Por meio da parceria, os seguradores podem acessar de forma integrada os dados da Intelligent AI em toda a plataforma da Guidewire.

Dentro do PolicyCenter, a solução entrega estimativas precisas de custos de reposição, atributos de propriedade enriquecidos e indicadores de risco específicos por perigo em pontos de decisão cruciais (cotação, fechamento e renovação) para melhorar a precisão da subscrição, a seleção de riscos e a precisão na precificação.

No ClaimCenter, a Intelligent AI apoia fluxos de trabalho de sinistros mais robustos, melhorando a validação de Avisos de Sinistro (FNOL), informando avaliações de perda total, permitindo decisões entre reparo versus reconstrução e apoiando a análise comparativa de gravidade.

No nível de portfólio, a integração com o Guidewire DataHub permite que os seguradores utilizem dados de propriedade de alta resolução para tarefas críticas, como análise de exposição a catástrofes, gerenciamento de agregação e cumprimento de requisitos de relatórios regulatórios.

A arquitetura da plataforma, pronta para a nuvem e baseada em APIs, alinha-se ao Guidewire Cloud, permitindo integração segura em tempo real, fluxos de trabalho orientados a eventos e implantação escalável.

“Incorporar inteligência de propriedade diretamente nos fluxos de trabalho centrais é essencial para as operações modernas de subscrição e sinistros”, afirmou Anthony Peake [foto], CEO da Intelligent AI. “Os seguradores que resolverem o problema dos dados primeiro conquistarão os melhores riscos. Nossa integração com a Guidewire oferece aos seguradores acesso a inteligência de propriedade de alta qualidade no ponto de decisão, ajudando a melhorar a precificação, reduzir o vazamento de sinistros e construir portfólios mais resilientes.”

A integração dos dados de propriedade da Intelligent AI com o InsuranceSuite capacita os seguradores a aprimorar a tomada de decisão em todo o ciclo de vida da apólice, da subscrição aos sinistros e à gestão de portfólio. Essa integração leva a uma melhor gestão de exposição e a uma redução no subseguro.

Os serviços de dados transformarão os seguros em 2026

Análises avançadas e IA estão transformando os serviços de dados de seguros de suporte operacional em impulsionadores estratégicos de vantagem competitiva.

O setor de seguros em 2026 não é mais apenas orientado por apólices — ele é orientado por dados. Da subscrição e processamento de sinistros à detecção de fraudes e personalização do cliente, os serviços de dados no setor de seguros estão redefinindo como as seguradoras operam, competem e inovam.

À medida que as seguradoras enfrentam crescentes expectativas dos clientes, complexidade regulatória, riscos relacionados ao clima e disrupção digital, serviços de dados de seguros robustos tornaram-se a espinha dorsal do crescimento sustentável e da excelência operacional.

A evolução dos serviços de dados em seguros

Historicamente, as seguradoras dependiam de sistemas legados e bancos de dados isolados. Os dados eram fragmentados entre os departamentos de subscrição, faturamento, sinistros e atendimento ao cliente. A tomada de decisão era frequentemente reativa em vez de preditiva.

Em 2026, as seguradoras modernas podem alavancar:

Plataformas de dados nativas em nuvem
Processamento de dados em tempo real
Análise avançada de dados de seguros
Modelos de IA e aprendizado de máquina
Ecossistemas de dados empresariais integrados

Os serviços de dados atuais em seguros focam não apenas no armazenamento de informações, mas também na transformação de dados brutos em inteligência acionável.

Componentes principais dos serviços de dados de seguros em 2026

1. Gestão e governança de dados

Uma governança de dados forte em seguros garante precisão, conformidade e segurança. Com o aumento das regulamentações globais e padrões de privacidade, as seguradoras devem:

Manter conjuntos de dados limpos e validados
Implementar estruturas estruturadas de governança de dados
Garantir armazenamento seguro e controle de acesso
Atender aos requisitos de conformidade regulatória

A gestão eficaz de dados reduz a exposição a riscos e fortalece as capacidades de relatórios.

2. Análise de dados de seguros e modelagem preditiva

A análise preditiva tornou-se central para a subscrição e avaliação de riscos. Usando dados históricos e comportamentais, as seguradoras podem:

Avaliar o risco com maior precisão
Melhorar a precisão da precificação
Identificar apólices de alto risco mais cedo
Prever a probabilidade de sinistros

A análise preditiva em seguros permite a gestão proativa de riscos em vez do tratamento reativo de sinistros.

Em 2026, modelos alimentados por IA também aprimoram a detecção de fraudes ao identificar anomalias em tempo real — reduzindo perdas e melhorando a lucratividade.

3. IA e aprendizado de máquina em serviços de dados de seguros

A inteligência artificial (IA) está profundamente enraizada nos serviços de dados de seguros modernos. As aplicações incluem:

Decisões de subscrição automatizadas
Triagem e priorização de sinistros
Análise de sentimento do cliente
Chatbots inteligentes alimentados por dados em tempo real
Recomendações de produtos personalizadas

Ao alavancar a IA em seguros, as transportadoras reduzem os custos operacionais enquanto melhoram a precisão e a satisfação do cliente. Os modelos de aprendizado de máquina aprendem continuamente com novos conjuntos de dados, tornando os sistemas mais inteligentes e eficientes ao longo do tempo.

4. Plataformas de dados em nuvem e infraestrutura escalável

A migração para ecossistemas baseados em nuvem transformou a gestão de dados em seguros. As plataformas em nuvem oferecem:

Armazenamento de dados escalável
Capacidades de análise em tempo real
Recuperação de desastres aprimorada
Implantação mais rápida de novas ferramentas
Melhor integração entre sistemas

As soluções de dados de insurtech habilitadas para nuvem capacitam as seguradoras a lançar produtos mais rapidamente e responder às mudanças do mercado de forma dinâmica. Em 2026, estratégias de nuvem híbrida e múltipla são comuns, garantindo resiliência e flexibilidade em operações globais.

Como os serviços de dados melhoram a cadeia de valor do seguro

Excelência em subscrição A análise avançada de dados melhora a segmentação de riscos e os modelos de precificação. As seguradoras podem incorporar fontes de dados alternativas, como dispositivos IoT, telemática e insights comportamentais para refinar a precisão da subscrição.

Processamento de sinistros mais rápido A automação de dados reduz a intervenção manual, encurta o tempo dos ciclos de sinistros e aumenta a transparência para os segurados.

Prevenção de fraudes Sistemas de detecção de fraudes alimentados por IA analisam padrões em milhões de sinistros, sinalizando atividades suspeitas antes que os pagamentos ocorram.

Personalização da experiência do cliente Usando plataformas de dados de clientes, as seguradoras podem fornecer comunicação personalizada, recomendações de apólices e alertas de risco proativos — aumentando a retenção e a fidelidade.

Desafios nos serviços de dados de seguros

Apesar de suas vantagens, a implementação de serviços de dados modernos no setor de seguros traz desafios:

Silos de dados em sistemas legados
Qualidade de dados inconsistente
Riscos de segurança cibernética
Complexidades de conformidade
Escassez de habilidades em ciência de dados e IA

Para superar esses obstáculos, as seguradoras devem investir em uma arquitetura de dados robusta, políticas de governança e equipes de análise qualificadas.

A importância estratégica dos serviços de dados em 2026

Até 2026, a vantagem competitiva em seguros dependerá fortemente da maturidade dos dados. As seguradoras que implementarem com sucesso soluções abrangentes de análise de dados de seguros se beneficiarão de:

Índices de sinistralidade reduzidos
Melhor lucratividade na subscrição
Maior satisfação do cliente
Ciclos de inovação mais rápidos
Maior conformidade regulatória

Os dados não são mais uma função de suporte — são um impulsionador estratégico de crescimento. Seguradoras visionárias estão construindo centros de dados centralizados, alavancando insights orientados por IA e integrando análises em tempo real em cada camada operacional.

Tendências futuras em serviços de dados de seguros

Olhando para o futuro, várias tendências moldarão os serviços de dados no setor de seguros:

Seguro embutido alimentado por APIs em tempo real
Maior uso de dados de IoT e telemática
Modelagem de risco climático usando análises avançadas
Integração de blockchain para processamento transparente de sinistros
Estruturas de IA responsável para uso ético de dados

As seguradoras que priorizarem a inovação, mantendo a segurança dos dados e a conformidade, liderarão o mercado.

Conclusão

Em 2026, os serviços de dados no setor de seguros não servem apenas para gerenciar informações — servem para desbloquear inteligência. Da análise preditiva e automação de IA à escalabilidade habilitada para nuvem, as estratégias orientadas por dados estão redefinindo a subscrição, a gestão de sinistros, a detecção de fraudes e o engajamento do cliente.

As organizações de seguros que investirem em infraestrutura de dados moderna, estruturas de governança e capacidades de análise avançada ganharão uma vantagem decisiva em um cenário cada qual mais competitivo. O futuro do seguro pertence às seguradoras que transformam dados em insights — e insights em ação.

Escrito por Abhishek Peter, gerente assistente da Fecund Software Services

Como integrar IA em toda a cadeia de valor está redefinindo o que significa ser competitivo

Passei mais de duas décadas construindo e escalando programas de seguros especializados, e nunca vi uma mudança tecnológica avançar tão rápido ou cortar tão fundo. Não porque IA seja um conceito novo — falamos sobre isso há anos — mas porque a diferença entre as MGAs que realmente a estão incorporando e as que ainda rodam pilotos está começando a aparecer nos resultados. Essa lacuna vai se ampliar rapidamente.

Na MSI, tomamos a decisão deliberada de ir além da experimentação e operar como uma MGA verdadeiramente orientada por IA — integrando-a em toda a cadeia de valor, não apenas acoplando-a a etapas isoladas. O que essa jornada nos ensinou é que a verdadeira transformação não é sobre eficiência. É sobre o que se torna possível quando IA e pessoas experientes trabalham juntas como um sistema.

Um ponto de inflexão, não uma tendência

O setor de seguros já absorveu novas tecnologias antes. Mas a IA — especialmente as capacidades generativas e agênticas dos últimos dois anos — é diferente em essência, não apenas em grau. Ela não simplesmente automatiza tarefas. Muda fundamentalmente o que é possível: com que rapidez uma MGA como a nossa pode lançar um novo produto no mercado, com que precisão pode precificar riscos, com que proatividade pode gerenciar um portfólio e com que consistência pode atender corretores e parceiros de capacidade.

As MGAs que tornaram a IA uma capacidade operacional central já se movem mais rápido, enxergam mais longe e entregam mais valor. A questão não é mais se a IA vai remodelar esse setor. É quais organizações vão liderar essa transformação — e quais vão lutar para se manter.

O que “orientado por IA” realmente significa

Ser orientado por IA não é comprar um modelo ou rodar uma prova de conceito. É reconfigurar como sua organização pensa e opera — tornando a IA a lente padrão pela qual se desenha produtos, subscreve riscos, gerencia portfólios e atende clientes.

Na prática, significa fazer um conjunto diferente de perguntas em cada discussão: Como a IA pode ampliar o que nossos subscritores já fazem bem — aprimorando a seleção de riscos, aprofundando a confiança na precificação, expandindo o volume de propostas que conseguem avaliar com qualidade? Como ela pode tornar nossas equipes de produto mais precisas, e nosso atendimento a corretores e clientes mais ágil e consistente? E como pode dar às nossas pessoas espaço para fazerem o que fazem de melhor: exercer julgamento, construir relacionamentos e navegar pela complexidade?

Quando essas perguntas se tornam padrão, é porque se foi além dos pilotos. A virada aconteceu.

IA não soma, ela multiplica

O erro mais comum ao pensar sobre IA é tratá-la como uma coleção de soluções pontuais — uma ferramenta para recepção de propostas aqui, um apoio à precificação ali. Esse enquadramento ignora onde vem a vantagem real.

Quando a IA está integrada em toda a cadeia de valor, o próprio trabalho muda de natureza. Decisões que antes eram tomadas sequencialmente começam a acontecer em paralelo. Insights que chegavam semanas depois dos fatos passam a surgir em tempo real. Padrões que levariam meses para uma equipe de analistas identificar emergem continuamente, com antecedência suficiente para agir.

O efeito mais profundo é o de composição. Veja como isso se parece na prática: um programa que antes levava de quatro a cinco meses para ser construído — análise competitiva, desenvolvimento de formulários, lógica de tarifação, testes — agora pode avançar do conceito a um design de produto bem fundamentado em questão de semanas, com pesquisa mais completa e precificação mais embasada do que qualquer coisa produzida da forma tradicional. E esse não é um ganho único. Cada produto lançado ensina o sistema a construir o próximo mais rápido. Cada decisão de subscrição tomada com dados enriquecidos por IA torna a próxima recomendação mais precisa. Cada insight de portfólio compartilhado com um parceiro de capacidade aprofunda a confiança nessa relação de formas que um concorrente sem a mesma infraestrutura simplesmente não consegue replicar.

É isso que separa uma MGA orientada por IA como a MSI de uma que automatizou alguns fluxos de trabalho. A primeira está construindo um sistema que melhora de forma mensurável ao longo do tempo. A segunda está correndo mais rápido na mesma esteira. Ambas podem parecer semelhantes no curto prazo. Com o tempo, estão em trajetórias completamente diferentes.

A lacuna de vantagem está se abrindo agora

Eis a realidade competitiva: as MGAs que se comprometem hoje com operações orientadas por IA não estão apenas melhorando no que já fazem. Estão construindo capacidades, ativos de dados e conhecimento institucional que se acumulam ao longo do tempo. A lacuna operacional entre uma MGA orientada por IA como a MSI e uma que ainda opera com fluxos majoritariamente manuais vai se ampliar a cada trimestre.

Isso não é uma previsão sobre um futuro distante. É uma descrição do que já está acontecendo. Para provedores de capacidade que avaliam parceiros MGA, e para corretores que decidem onde colocar seus negócios, a pergunta que vale fazer não é apenas quem tem os melhores relacionamentos hoje — mas quem está construindo a infraestrutura para entregar os melhores resultados amanhã.

A MGA orientada por IA não é um destino. É uma forma de operar. E as organizações que a abraçarem plenamente — não como piloto, não como projeto paralelo, mas como alicerce de como trabalham — serão as que definirão o ritmo da próxima fase desse mercado.

Por Rajiv Matta, CIO da MSI

Eventos climáticos frequentes estão se tornando, silenciosamente, um problema maior

O setor de seguros passou décadas obcecado com o “grande evento” — o furacão categoria 5, o terremoto de magnitude 9.0, a catástrofe de uma geração que tira o sono dos executivos de resseguros. Construímos estruturas de capital inteiras, ecossistemas de modelagem e arcabouços regulatórios em torno desses chamados perigos primários. E enquanto observávamos o horizonte em busca da tempestade monstruosa, o peso cumulativo de eventos climáticos menores e mais frequentes foi silenciosamente se tornando o problema maior.

Em 2025, as perdas seguradas decorrentes de perigos não extremos — tempestades convectivas severas, incêndios florestais, inundações, granizo — chegaram a aproximadamente US$ 98 bilhões, tornando-o o ano mais custoso já registrado para perigos secundários, segundo a Munich Re. Esse valor representou a grande maioria dos US$ 108 bilhões em perdas seguradas totais por catástrofes naturais no ano. Isso não foi uma anomalia. Por sete anos consecutivos, os perigos secundários superaram os perigos primários na geração de perdas seguradas agregadas globalmente. O padrão não é mais um padrão, é a nova linha de base.

As perdas secundárias não seguradas estão crescendo

E ainda assim, a lacuna de proteção continua se alargando. A Swiss Re estimou que 57% das perdas econômicas totais por catástrofes naturais não foram seguradas em 2024, uma lacuna superior a US$ 181 bilhões. A verdade incômoda é que os perigos que mais crescem são exatamente aqueles para os quais nosso setor está menos preparado para cobrir.

Eis o motivo. A infraestrutura tradicional de modelagem de catástrofes — os modelos de fornecedores nos quais o setor tem se apoiado por décadas — foi desenvolvida especificamente para perigos primários. Furacões e terremotos contam com extensos conjuntos de dados históricos, dinâmicas físicas bem compreendidas e décadas de refinamento atuarial. Os perigos secundários não têm nenhuma dessas vantagens. Tempestades convectivas severas são hiperlocalizadas, o comportamento dos incêndios florestais é determinado por dezenas de variáveis interativas — da umidade do solo à conectividade de combustível —, e o risco de inundação muda ano a ano conforme os padrões de ocupação territorial se transformam. Os modelos padrão simplesmente não foram projetados para capturar essa complexidade, e seu histórico de desempenho com perigos secundários reflete isso.

Essa incompatibilidade entre onde as perdas estão efetivamente ocorrendo e onde nossa capacidade de modelagem é mais robusta cria um perigoso ciclo de retroalimentação. As seguradoras não conseguem precificar o que não conseguem modelar. O que não conseguem precificar, não conseguem subscrever. O que não conseguem subscrever se torna problema de outra pessoa — geralmente do proprietário do imóvel, do agricultor ou do pequeno empresário que descobre, depois do fato, que sua cobertura tinha lacunas que nunca compreendeu.

Os incêndios florestais em Los Angeles em janeiro de 2025, que geraram perdas seguradas estimadas em US$ 40 bilhões, ilustraram essa dinâmica de forma vívida. A capacidade tradicional se retraiu da exposição a incêndios florestais nos anos anteriores, deixando milhares de proprietários de imóveis na Califórnia sem seguro ou com cobertura insuficiente no pior momento possível. O evento não era imprevisível — era não modelado pelas ferramentas nas quais a maioria das seguradoras se baseava.

Identificando as lacunas de cobertura

Fechar essa lacuna exige uma abordagem fundamentalmente diferente de avaliação de riscos. A próxima geração de modelos de catástrofes precisa ir além das distribuições históricas de perdas e incorporar as variáveis ambientais que efetivamente determinam o comportamento dos perigos secundários — imagens de satélite em tempo real, dados de alta resolução de terreno e vegetação, condições de umidade do solo, mapeamento de conectividade de combustível e técnicas de aprendizado de máquina capazes de identificar relações não lineares entre dezenas de características interativas. Os dados existem. O poder computacional existe. O que tem faltado é a disposição de construir do zero, em vez de corrigir sistemas legados que nunca foram projetados para esse problema.

Mas modelos melhores por si só não são suficientes. O setor precisa de uma mudança estrutural na forma como pensa sobre esses riscos. Os perigos secundários não podem continuar sendo um apêndice incorporado a programas de catástrofe desenhados em torno de furacões. Eles precisam de capacidade, modelagem e expertise de subscrição dedicadas. Estruturas paramétricas — que pagam com base em condições físicas mensuradas, e não em avaliações de perdas ajustadas — merecem atenção especial aqui, pois eliminam os longos processos de sinistros que frequentemente atrasam a recuperação de eventos frequentes e de severidade moderada por meses.

Há também um problema de talentos. A força de trabalho atuarial e de subscrição foi formada em um mundo onde catástrofe significava temporada de furacões e zonas sísmicas. O conjunto de habilidades necessário para subscrever risco de incêndio florestal na interface entre áreas silvestres e urbanas, ou para precificar a exposição a tempestades convectivas severas no nível da parcela, se assemelha mais à ciência de dados e à observação da Terra do que ao trabalho atuarial tradicional. As empresas e seguradoras que reconhecerem essa mudança e investirem de acordo serão aquelas capazes de oferecer as coberturas que o mercado tanto necessita.

A lacuna de proteção não é um fenômeno natural. É uma escolha — o resultado acumulado de um setor que construiu sua infraestrutura em torno de um tipo específico de catástrofe e não se adaptou rápido o suficiente enquanto o cenário de riscos se transformava sob seus pés. Cada ano com perdas por perigos secundários superiores a US$ 100 bilhões é mais um ano em que milhões de empresas e comunidades absorvem prejuízos financeiros que deveriam ter sido transferidos.

Temos os dados. Temos o poder computacional. Temos as estruturas financeiras. O que precisamos é da vontade de empregá-los contra os riscos que estão efetivamente gerando perdas hoje — não aqueles para os quais nos preparamos desde 1992.

Escrito por Siddhartha Jha, fundador, presidente do Conselho e CEO da Arbol, uma insurtech e plataforma global de soluções para riscos climáticos.

Será que a IA vai substituir os profissionais de seguros? Estudo aponta que as mulheres são as mais vulneráveis

Nova pesquisa revela que milhões de trabalhadores enfrentam alta exposição à IA e baixa capacidade de adaptação — e o setor de seguros está bem no centro das atenções

Por décadas, o setor de seguros foi construído sobre uma vasta infraestrutura administrativa: os atendentes que processam apólices, os assistentes que agendam peritos, os operadores de digitação que alimentam sistemas com informações, os processadores de sinistros que movimentam papéis por esteiras burocráticas. Esses trabalhadores, em sua grande maioria mulheres, frequentemente localizados em cidades menores e cidades universitárias distantes dos grandes polos tecnológicos do litoral, formaram há muito tempo a espinha dorsal silenciosa do setor.

Agora, uma nova análise da Brookings Institution e do National Bureau of Economic Research está colocando números naquilo que muitos no setor já começaram a perceber: esses trabalhadores estão entre os mais expostos à substituição pela inteligência artificial em toda a economia dos Estados Unidos — e entre os menos preparados para enfrentá-la.

A pesquisa, conduzida por Sam Manning e Tomás Aguirre do Centre for the Governance of AI, em parceria com o pesquisador sênior da Brookings Mark Muro, faz algo que análises anteriores em grande parte deixaram de fazer. Ela não se limita a medir quais funções a IA pode teoricamente executar. Ela pergunta quais trabalhadores, caso sejam substituídos, teriam mais dificuldade em se recuperar, levando em conta suas economias, idade, a densidade dos mercados de trabalho locais e a transferibilidade de suas habilidades. O quadro resultante é sombrio para qualquer pessoa que supervisione, empregue ou assessore trabalhadores no setor de seguros.

O setor de seguros já está sentindo o impacto

Os sinais de alerta não são teóricos. Eles aparecem nos dados de contratação agora mesmo.

Um estudo do mercado de trabalho de seguros do primeiro trimestre de 2026, conduzido pelo The Jacobson Group e pelo Strategy and Technology Group da Aon, constatou que as vagas de emprego em finanças e seguros atingiram o menor nível mensal em uma década em dezembro de 2025 — caindo de uma média anual de 281.000 vagas para cerca de 138.000 em um único mês. O mesmo estudo revelou que 43% dos respondentes do setor de seguros planejam manter o quadro de funcionários estável nos próximos 12 meses, número que subiu 10 pontos percentuais em apenas um ano. Melhorias de automação que exigem menos pessoal foram a razão mais citada pelas empresas que reduziram o efetivo.

O estudo também revelou que a rotatividade involuntária em todo o setor de seguros aumentou 0,6 ponto percentual em relação ao ano anterior — atribuída em parte aos avanços tecnológicos e à atividade de fusões e aquisições. Enquanto isso, o número de funcionários no setor de Propriedade e Acidentes cresceu apenas 0,81% de janeiro de 2025 a janeiro de 2026, significativamente abaixo da taxa prevista de 1,42%.

Jeff Blair, vice-presidente sênior de executive search e desenvolvimento de negócios do The Jacobson Group, afirmou que funções de relatórios financeiros, síntese e agregação de dados estão entre as com maior probabilidade de serem substituídas pela IA, e que call centers, digitação de dados e operações transacionais enfrentam alguns dos maiores riscos de deslocamento. As funções em crescimento, por outro lado, são as de subscritores experientes, especialistas em compliance, profissionais de análise e tecnologistas — posições que exigem julgamento, não apenas processamento.

O setor está, em outras palavras, automatizando de baixo para cima.

O mapa de vulnerabilidade da Brookings

A nova pesquisa da Brookings quantifica o risco em termos contundentes. Dos 37,1 milhões de trabalhadores norte-americanos no quartil superior de exposição ocupacional à IA, cerca de 26,5 milhões também têm capacidade adaptativa acima da mediana — ou seja, estão razoavelmente bem posicionados para encontrar um novo emprego caso sejam substituídos. Mas cerca de 6,1 milhões de trabalhadores, representando aproximadamente 4,2% da força de trabalho estudada, enfrentam tanto alta exposição à IA quanto baixa capacidade adaptativa. Esses são os trabalhadores com menos margem de manobra.

As ocupações agrupadas nesse quadrante vulnerável parecem o organograma de uma seguradora de médio porte: atendentes de escritório (2,5 milhões de trabalhadores), secretárias e assistentes administrativos (1,7 milhão), recepcionistas e atendentes de informações (965 mil), secretárias e assistentes administrativos médicos (831 mil), agentes de venda de seguros (469 mil), atendentes de processamento de sinistros e apólices de seguros (229 mil) e secretárias e assistentes administrativos jurídicos (155 mil).

A capacidade adaptativa, conforme definida pelos pesquisadores, é moldada por quatro fatores: poupança líquida, transferibilidade das habilidades, densidade do mercado de trabalho local e idade. Os trabalhadores nessas ocupações administrativas e de atendimento tendem a ter pontuações baixas em todos os quatro. Suas economias muitas vezes são modestas, suas habilidades têm aplicação limitada, há maior probabilidade de serem trabalhadores mais velhos e estão desproporcionalmente concentrados em áreas metropolitanas menores — cidades universitárias, capitais estaduais e mercados de médio porte no Meio-Oeste e no Oeste dos EUA — onde as oportunidades alternativas de emprego são mais escassas.

Geograficamente, a parcela de trabalhadores altamente expostos com baixa capacidade adaptativa varia de 2,4% a 6,9% nas áreas metropolitanas dos EUA, com média nacional de 3,9%. A concentração é mais alta em lugares como Laramie (Wyoming), Springfield (Illinois), Carson City (Nevada) e Frankfort (Kentucky) — não em Nova York ou San Francisco.

Uma crise feminina às claras

Se a pesquisa da Brookings causa um impacto particular no setor de seguros, é em parte por causa de um número embutido em suas descobertas: aproximadamente 86% dos 6,1 milhões de trabalhadores identificados como enfrentando tanto alta exposição à IA quanto baixa capacidade adaptativa são mulheres.

Esse dado reflete uma realidade estrutural que vem se consolidando há anos. As mulheres dominam as funções administrativas e de atendimento mais suscetíveis à automação por grandes modelos de linguagem. Atendentes de tribunais, órgãos municipais e de licenciamento são 85% femininas. Atendentes de folha de pagamento e controle de ponto são 89% femininas. Secretárias e assistentes administrativas são 96% femininas. Atendentes de processamento de sinistros e apólices de seguros são 84% femininas. Recepcionistas e atendentes de informações são 92% femininas.

A dimensão de gênero vai além da concentração ocupacional. Um relatório de maio de 2025 da Organização Internacional do Trabalho (OIT) e do Instituto de Pesquisa NASK, da Polônia, constatou que, se as funções mais expostas à IA generativa desaparecessem, duas mulheres seriam deslocadas para cada homem. Uma análise mais ampla citada pelo relatório Gender Snapshot 2025 revelou que mulheres empregadas têm quase o dobro de probabilidade de homens de trabalhar em empregos com alto risco de automação — 4,7% das funções femininas, em comparação com 2,4% das masculinas, representando aproximadamente 65 milhões de empregos de mulheres no mundo em relação a 51 milhões de homens.

Nos países de alta renda, a disparidade é ainda mais pronunciada. Na Austrália e na Nova Zelândia, por exemplo, 9,6% dos empregos femininos estão em alto risco de automação, em comparação com 3,5% dos masculinos.

Agravando essa exposição, há uma crescente lacuna na adoção de ferramentas. Pesquisas da professora associada da Harvard Business School Rembrand Koning revelaram que as mulheres estão adotando ferramentas de IA a taxas cerca de 25% menores do que os homens em média. Uma pesquisa de 2024 do Federal Reserve Bank de Nova York constatou que metade dos homens utilizou ferramentas de IA generativa nos últimos 12 meses, em comparação com cerca de um terço das mulheres. Os motivos são múltiplos: preocupações éticas com a tecnologia, medo de ser julgada por depender de trabalhos gerados por IA e historicamente menor exposição às áreas STEM. O risco é que mulheres em funções expostas à IA que não adotem ferramentas de IA para ampliar sua produção possam ser substituídas mais rapidamente do que aquelas que as adotam — enquanto as que evitam totalmente a IA podem ficar para trás no desenvolvimento das habilidades que o próximo mercado de trabalho exigirá.

O Relatório Global de Lacuna de Gênero do Fórum Econômico Mundial 2025 estimou que, pelas tendências atuais, serão necessários mais 123 anos para alcançar a paridade de gênero. O deslocamento impulsionado pela IA nas ocupações administrativas e de atendimento ameaça tornar esse prazo ainda mais longo.

O que o setor deve fazer com isso

Para os líderes do setor de seguros, a pesquisa da Brookings funciona como uma ferramenta de mapeamento, isto é, uma forma de identificar quais partes da força de trabalho estão mais expostas à disrupção e menos equipadas para lidar com ela, antes que essa disrupção chegue.

Algumas implicações se destacam.

A requalificação não pode esperar. As ocupações em maior risco não são de baixo desempenho — frequentemente são os membros mais confiáveis e com maior tempo de casa de uma organização. Atendentes de escritório, processadores de sinistros e assistentes administrativos que passaram carreiras inteiras construindo conhecimento institucional representam um recurso que não pode simplesmente ser descartado e substituído. Seguradoras que investirem em programas de transição agora — requalificando funcionários experientes para funções de compliance, análise ou atendimento ao cliente — recuperarão esse investimento em retenção, continuidade institucional e moral da equipe.

Os pipelines de entrada de talentos estão se estreitando. Muitas das funções mais expostas à automação por IA serviram historicamente como pontos de entrada no setor de seguros — os primeiros empregos que deram a trabalhadores mais jovens exposição a sinistros, subscrição e atendimento ao cliente antes de avançarem na carreira. À medida que essas funções se contraem, o pipeline de talentos do setor para profissionais experientes pode se esvaziar ao longo do tempo. Este é um risco estratégico tanto quanto humano.

A geografia importa. Os dados da Brookings mostram que a vulnerabilidade está concentrada em mercados menores — exatamente os lugares onde agências independentes e seguradoras regionais são mais prevalentes. Para esses operadores, o custo humano do deslocamento impulsionado pela IA não é uma abstração. É sua força de trabalho, sua comunidade e sua base de clientes.

Uma nova categoria de produtos está surgindo. O setor também deve observar que o deslocamento de empregos causado pela IA está começando a criar uma nova demanda por seguros. Pelo menos uma empresa, a Singularity, lançou um produto paramétrico de cobertura de perda de emprego por IA — o SingularityShield Income Cover — que paga quando um limiar do Índice de Risco de Deslocamento por IA é cruzado e um aviso de demissão é registrado, entregando até 50% do salário líquido por até 12 meses. Se essa categoria de produto crescerá dependerá da velocidade com que o deslocamento se acelera, mas o surgimento do seguro contra deslocamento por IA como uma linha de negócios é em si um sinal do momento em que o setor se encontra.

O paradoxo no centro da questão

Há uma ironia no coração da análise da Brookings que vale a pena considerar. Os trabalhadores mais frequentemente citados no discurso público como estando em risco pela IA — desenvolvedores de software, advogados, analistas financeiros — tendem a ter exatamente as economias, a amplitude de habilidades, as redes profissionais e a flexibilidade geográfica para absorver uma transição de carreira. Os trabalhadores que mais lutarão são aqueles que raramente foram o foco da conversa pública: as recepcionistas, os atendentes de sinistros, os processadores de apólices, os assistentes administrativos — as pessoas, em sua maioria mulheres, que têm gerido os bastidores das empresas americanas por gerações.

O setor de seguros, mais do que a maioria dos setores, tem as ferramentas atuariais para modelar a probabilidade e a gravidade das perdas. Ele entende melhor do que quase qualquer outro que os riscos mais difíceis de prever são frequentemente os que mais importam.

Os dados, agora, estão visíveis. A questão é o que o setor fará a seguir.

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