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Crescimento do seguro para pets esbarra em tecnologia desatualizada

Muitas seguradoras de pets descobrem que suas plataformas não conseguem escalar além do modelo direto ao consumidor, transformando promissoras parcerias B2B2C em projetos tecnológicos custosos.

A próxima fase de crescimento no seguro para pets provavelmente não virá apenas da venda de mais apólices por meio dos canais existentes. Ela também virá da expansão e melhoria das rotas pelas quais as seguradoras alcançam os clientes. Parcerias com varejistas, benefícios voluntários oferecidos por empregadores e redes veterinárias estão impulsionando o mercado em direção a um modelo B2B2C. No entanto, muitas seguradoras estão descobrindo que, embora consigam suportar a jornada direta ao consumidor, lançar e escalar novos canais de parceiros continua dolorosamente lento. Essa é a armadilha da distribuição.

A maioria das plataformas de seguro para pets foi construída em torno de um canal principal de vendas, e não para um modelo de distribuição genuinamente multicanal. Ao introduzir varejistas, empregadores, grupos de afinidade ou redes veterinárias, a complexidade aumenta rapidamente. O que deveria ser uma oportunidade comercial torna-se, em vez disso, um programa de tecnologia. Em um mercado de rápido crescimento, esse atrito se transforma em desvantagem competitiva.

A Distribuição Mudou. O Modelo Operacional Não.

A distribuição direta ao consumidor é relativamente simples porque se baseia em uma única relação principal entre a seguradora e o cliente. O modelo operacional pode ser estruturado em torno de uma única jornada do cliente. A seguradora controla a marca, a jornada de aquisição, o método de pagamento, a experiência de serviço e o modelo operacional.

A distribuição liderada por parceiros é diferente. Um parceiro varejista pode querer sua própria proposta de valor voltada ao cliente e um pacote de produtos personalizado. Uma oferta por meio de empregador frequentemente exige regras de elegibilidade, desconto em folha de pagamento e um processo claro para funcionários que deixam a empresa. Redes veterinárias buscarão ofertas desenhadas em torno do ponto de atendimento, com requisitos distintos de compartilhamento de dados, consentimento e prestação de serviços.

Essas não são demandas excepcionais. São as realidades comuns da distribuição de seguros por múltiplas rotas. Ainda assim, muitas plataformas foram projetadas para suportar um único canal principal, geralmente direto ou mediado por corretores. Quando a plataforma não consegue acomodar os requisitos dos parceiros como variações configuráveis do mesmo modelo operacional, cada novo relacionamento se torna uma exceção. Em vez de configurar uma nova rota ao mercado, a seguradora cria uma nova versão do negócio.

As equipes comerciais sabem o que vem a seguir: documentos de requisitos, prioridades tecnológicas concorrentes e meses de esforço de entrega. Quando a proposta finalmente entra no ar, o interesse do parceiro pode já ter mudado, ou um concorrente mais ágil pode já estar no mercado.

O canal de empregadores torna o problema impossível de ignorar

Os benefícios voluntários oferecidos por empregadores expõem tanto a escala da oportunidade quanto as limitações operacionais que a impedem. Na maioria dos lares, os pets são membros essenciais da família. Nesse sentido, o empregador não precisa financiar a apólice para que o benefício gere valor. Simplesmente oferecer aos funcionários acesso, conveniência e escolha já pode tornar a proposta relevante.

Mas a mecânica difere significativamente de uma apólice anual convencional vendida online. Os funcionários podem se inscrever em diferentes momentos do ano, segurar múltiplos pets e escolher desconto em folha, débito automático ou outro método de pagamento. Eles podem mudar de empregador, alterar o regime de trabalho ou sair do programa completamente. A cobertura pode precisar continuar de forma contínua quando a relação de emprego termina. O empregador pode precisar de relatórios, enquanto o funcionário permanece como cliente e a seguradora continua responsável pela apólice.

Essas são as mecânicas normais de uma proposta liderada por empregador. No entanto, sistemas projetados em torno de uma única jornada anual de apólice frequentemente suportam esses requisitos por meio de intervenção manual e processamento de exceções, deixando as equipes operacionais responsáveis por preencher a lacuna entre o que o produto promete e o que a plataforma consegue entregar. Isso não é um modelo de distribuição escalável. É um paliativo disfarçado de estratégia de canal.

O verdadeiro teste não é se uma seguradora consegue lançar um único programa com empregador. É se consegue lançar 10, 50 ou 100 sem criar um novo ônus operacional a cada vez. Ela consegue integrar parceiros rapidamente, configurar regras de elegibilidade e pagamento sem alterar o código central e dar suporte ao cliente após ele deixar o empregador?

Se a resposta for não, a seguradora ainda não possui uma estratégia escalável de distribuição via empregadores. Ela possui um programa piloto.

Por que soluções específicas por canal são a resposta errada

Alguns podem argumentar que a melhor resposta é construir uma solução específica para cada canal: um portal separado para empregadores, uma integração sob medida para um varejista ou uma proposta independente para um parceiro veterinário.

Embora isso possa resolver uma necessidade imediata de lançamento, cada solução separada pode introduzir outra variante de produto, modelo de dados, processo de atendimento e conjunto de dependências técnicas. A seguradora pode parecer estar expandindo a distribuição enquanto multiplica a complexidade nos bastidores. Com o tempo, o negócio se torna mais difícil de mudar, mais caro de operar e menos capaz de manter uma visão coerente do cliente.

A alternativa é um modelo de distribuição unificado: uma plataforma central compartilhada que suporta múltiplos parceiros, marcas e rotas ao mercado sem exigir um modelo operacional separado para cada um. Cada parceiro pode ter jornadas, propostas, permissões de marca e regras de negócio personalizadas, enquanto as capacidades de produto, apólice, cliente e atendimento permanecem conectadas.

É aqui que a arquitetura se torna essencial. APIs são importantes, mas apenas como parte de uma base operacional aberta, configurável e conectada. O verdadeiro teste é se a seguradora consegue reutilizar capacidades comprovadas de produto, apólice, faturamento, cliente e atendimento enquanto configura as jornadas, permissões, regras de elegibilidade e métodos de pagamento exigidos por cada parceiro. Se cada nova conexão ainda aciona um projeto tecnológico sob medida por trás, APIs sozinhas não resolveram o problema de distribuição.

Nessa base, um novo parceiro deixa de ser um problema de integração a ser resolvido do zero. Torna-se uma rota ao mercado repetível, que pode ser lançada, adaptada e escalada sem multiplicar a complexidade operacional.

O resultado não é apenas uma integração mais rápida de parceiros. É um modelo de distribuição diferente. Um modelo em que as equipes comerciais podem construir ecossistemas de parceiros com confiança, porque a plataforma subjacente foi projetada para suportar múltiplas marcas, jornadas e canais sem criar um negócio separado por trás de cada um.

Isso muda a economia da distribuição. Em vez de perguntar se uma nova parceria é grande o suficiente para justificar um grande projeto tecnológico, as seguradoras podem perguntar: com que rapidez podemos testar, aprender e escalar essa rota ao mercado?

Seguradoras vencedoras tratarão a distribuição como uma capacidade central

Em resumo, o mercado de seguro para pets não será conquistado pela seguradora com mais canais. Será conquistado pelas seguradoras que conseguirem lançar, operar e escalar esses canais de forma eficaz.

Em vez de tratar a distribuição como uma série de integrações, as seguradoras devem transformá-la em uma capacidade central do negócio, na qual possam lançar novos parceiros sem desestabilizar as operações e suportar diferentes modelos de adesão e pagamento sem forçar os clientes a uma jornada inadequada.

O resultado é uma abordagem que dá às equipes comerciais a liberdade de buscar oportunidades sem negociar uma transformação tecnológica a cada vez. Varejistas, empregadores, grupos de afinidade e redes veterinárias podem abrir novas rotas valiosas de crescimento. Mas essas rotas permanecerão teóricas para qualquer empresa cuja plataforma tenha sido projetada para um mundo de canal único.

A questão não é mais se as seguradoras querem diversificar a distribuição. A maioria já quer. A questão é se sua pilha tecnológica permitirá isso.

Escrito por Sara Perez, vice-presidente executiva da EIS.

Perdas seguradas por catástrofes naturais no 1º semestre ficam abaixo da média, em US$ 44 bilhões: Munich Re

As perdas seguradas por catástrofes naturais no primeiro semestre foram de cerca de US$ 44 bilhões, ligeiramente abaixo da média ajustada pela inflação de US$ 50 bilhões para o primeiro semestre ao longo dos últimos 10 anos.

O total também ficou “significativamente” abaixo da média de cinco anos de US$ 66 bilhões, de acordo com um relatório divulgado na quinta-feira pela Munich Re.

Tempestades severas nos EUA foram o maior componente isolado das perdas no primeiro semestre do ano, apesar de ficarem abaixo das médias. As perdas seguradas de US$ 22 bilhões foram inferiores à média de US$ 26 bilhões dos últimos 10 anos, segundo o relatório.

A “catástrofe natural mais destrutiva” do primeiro semestre foram os terremotos que atingiram a Venezuela em 24 de junho. Embora os danos sejam estimados em cerca de US$ 30 bilhões, menos de US$ 1 bilhão estava segurado.

As perdas seguradas por desastres naturais na América do Norte no primeiro semestre totalizaram US$ 34 bilhões, abaixo da média dos últimos 10 anos, informou a Munich Re, sem fornecer um número exato.

O desastre natural mais custoso na América do Norte no primeiro semestre do ano foi um grande surto de tempestades severas no Meio-Oeste dos EUA em abril, desencadeado por um forte sistema frontal sobre o centro dos EUA, que causou US$ 4,1 bilhões em danos segurados.

Na Europa, fortes tempestades de inverno atingiram Portugal e Espanha em janeiro e causaram cerca de US$ 1,8 bilhão em perdas seguradas.

A região Ásia-Pacífico registrou perdas no primeiro semestre de pouco mais de US$ 1 bilhão, “significativamente menores do que em anos anteriores”, disse a Munich Re.

Construa a agência que quer possuir: os erros iniciais que podem desviar independentes

Novos proprietários precisam equilibrar o acesso a seguradoras e resistir à “síndrome do objeto brilhante”, entre outros desafios

Para agentes cativos que entram no canal independente, garantir acesso a seguradoras pode parecer o primeiro grande teste. Afinal, sem mercados, não há produto para vender nem agência para construir.

Keith Captain, presidente da FirstChoice, uma empresa da MarshBerry, disse que o ambiente de nomeações mudou desde o auge do hard market. “Se tivesse me perguntado um ou dois anos atrás sobre nomeações de seguradoras, eu teria dito: ‘Não há chance de consegui-las’”, disse Captain.

À medida que as seguradoras retornam ao modo de crescimento, o acesso continua desigual por geografia. Agências na Califórnia, Louisiana, Flórida e outras áreas altamente costeiras enfrentam um caminho mais difícil do que fundadores em mercados de crescimento no interior.

Acesso a seguradoras: por que menos pode ser mais

Cada nomeação direta vem com um compromisso de produção, muitas vezes dezenas de milhares em novo prêmio. Agentes cativos acostumados a uma única seguradora podem ficar tentados a buscar todas as seguradoras contra as quais costumavam competir. Mas Captain alertou contra isso.

“O que você não quer fazer é assumir 10 diferentes bocas para alimentar, ter todos esses representantes de seguradoras ligando para você e tentar satisfazer todo mundo”, disse ele. “Você não vai deixar ninguém satisfeito e, eventualmente, começará a perder nomeações. Uma das maiores manchas ocorre quando você preenche uma proposta de seguradora e a pergunta quatro ou cinco diz: ‘Você já foi descredenciado por uma seguradora?’ As seguradoras avaliam esse histórico antes de decidir se vão nomear uma nova agência.”

Seu conselho é selecionar seguradoras que correspondam ao mix de negócios pretendido da agência, em vez de aplicar amplamente e ver o que “cola”.

Redes resolvem um problema, mas podem criar outro

Para alguns novos independentes, obter acesso pode ser um processo mais tranquilo. James Jenkins, CPCU, CEO da RiskWell, disse que o acesso por meio de sua master agency, SIAA, foi “excepcionalmente fácil”. Ele começou a se reunir com representantes de seguradoras quatro meses antes do lançamento e iniciou com seis nomeações diretas, além de acesso via corretagem a mais de 200 seguradoras.

Don Ferlazzo, proprietário da Foursurance, teve uma experiência semelhante, creditando as apresentações feitas pela SIAA e observando que algumas seguradoras se mostraram mais dispostas do que outras a apostar em uma nova agência.

Redes, clusters e master agencies, como a relação com a SIAA que ajudou Ferlazzo e Jenkins, podem fornecer acesso a seguradoras, orientação e defesa sem exigir cada nomeação diretamente. No entanto, tais arranjos normalmente têm um custo, seja por meio de compartilhamento de comissões ou restrições contratuais.

Captain recomendou analisar divisão de comissões, propriedade de renovações, cláusulas de saída e restrições de crescimento antes de se comprometer. “É uma organização com a qual você quer se associar por 10 anos?”, disse Captain. “Existem algemas rígidas?”

Um plano de negócios também pode fortalecer a posição de uma agência junto às seguradoras. Captain disse que pedidos de nomeação podem virar um “concurso de beleza” quando uma onda de agentes cativos entra no canal independente ao mesmo tempo e as equipes de onboarding das seguradoras atingem a capacidade. Anexar um plano conciso, incluindo mercado-alvo, estratégia de vendas e produção esperada, diferencia a proposta.

Evitando a armadilha do “objeto brilhante”

Uma vez garantidas as nomeações, uma agência independente ainda precisa escolher sistemas capazes de conectar múltiplas seguradoras.

Dan Garzella, fundador e CEO do Garzella Group e da Darkhorse Insurance Brokers, disse que a complexidade operacional é fácil de subestimar. “Você pode ter cinco ou 10 diferentes seguradoras, cada uma com seus próprios sistemas, alimentando um único sistema”, disse Garzella. “Você precisa descobrir qual é esse sistema central. Há muito tentativa e erro, e o que é bom para você hoje pode não ser amanhã, porque as coisas evoluem à medida que você escala, constrói e cresce.”

Jenkins, que descreveu o foco como a parte mais difícil da independência, alertou especialmente contra gastar demais com tecnologia: “É extremamente fácil se distrair e correr atrás de objetos brilhantes que não movem a agulha da receita ou da lucratividade da sua agência”, disse ele. “Objetos brilhantes de tecnologia e IA são os mais perigosos em 2026.”

A equipe nem sempre sobrevive à transição

Por fim, um dos maiores testes para novos donos de agência é encontrar e reter equipe. Funcionários que dominaram os sistemas e regras de subscrição de uma única seguradora podem não querer reaprender o trabalho em múltiplas seguradoras. “A equipe que te trouxe até onde você estava pode não ser a equipe que vai te levar aonde você quer chegar”, alertou Captain.

Garzella seguiu um caminho diferente desde o início, recrutando em universidades locais em vez de tentar contratar profissionais experientes que ele ainda não podia pagar. “As expectativas de renda deles eram baixas, mas sua capacidade e potencial eram altos”, disse ele. “Eu os trouxe, orientei e treinei para que pudessem crescer com a organização.”

O crescimento eventualmente cria sua própria pressão de equipe. Ferlazzo disse que os dois primeiros anos da Foursurance foram focados em novos negócios, mas as solicitações de atendimento e remarketing aumentaram acentuadamente nos anos três e quatro, levando a agência a adicionar um membro dedicado à equipe.

Construa a agência que quer possuir

A pressão para gerar receita de comissão pode levar novos proprietários a negócios que não se encaixam em sua estratégia de longo prazo. Fundadores podem ficar tentados a subscrever o que for mais fácil de colocar porque precisam de receita rapidamente, mas esse hábito pode deixar a agência com uma carteira sem foco e contas de atendimento difíceis de escalar.

“Subscreva o negócio que se encaixa na agência que quer criar”, aconselhou Captain. “Mantenha o foco nisso e sinta-se confortável em não subscrever o negócio no qual não é bom e não quer na sua agência.”

Jenkins reforçou a importância de restringir o escopo. “Defina a marca e a voz de mercado da sua agência, decida a especialização, garanta que tenha a otimização certa de ativos humanos e digitais e, então, trabalhe no planejamento e na execução do seu salto”, disse ele.

Para Ferlazzo, é mais importante do que nunca que os agentes elevem o nível e criem mais valor para sua base de clientes. “Neste mercado, os dias de clientes fiéis permanecerem simplesmente porque gostam de você e do serviço amigável e dos conselhos que você oferece parecem estar ficando no retrovisor”, refletiu.

“Pegue o dinheiro que tem gasto para comprar leads na internet ou fazer publicidade pesada e invista em uma infraestrutura sólida na sua agência, que consiga lidar com o volume de indicações que terá quando tiver mais opções para seus clientes.”

Cover Genius adquire Friendsurance, provedora de soluções digitais para bancassurance de Berlim

A Cover Genius adquiriu a Friendsurance, uma provedora de soluções digitais de bancassurance com sede em Berlim. Fundada em 2010, a Friendsurance divulgou publicamente cerca de US$ 23 milhões em financiamento. A empresa afirma atender quase 150 mil clientes. Como parte do acordo, a equipe da Friendsurance está se juntando à Cover Genius.

“A banca europeia representa uma das oportunidades de crescimento de maior convicção em proteção embarcada. Bancos em toda a região DACH estão sob pressão para ir além do cross-selling legado e oferecer proteção que se integre à vida financeira diária de seus clientes. A Friendsurance passou mais de uma década construindo a tecnologia, as redes bancárias profundas e a conformidade institucional necessárias para tornar isso possível. Juntos, podemos oferecer aos parceiros bancários europeus uma vantagem clara: uma camada de proteção que já é compatível, altamente otimizada e comprovadamente capaz de impulsionar o rendimento da plataforma”, disse Angus McDonald, CEO e cofundador da Cover Genius.

“Construímos a Friendsurance para resolver um ponto claro de fricção. Os bancos querem oferecer proteção moderna e centrada no cliente, mas a infraestrutura legada e a conformidade tornam isso extremamente difícil. Ao nos unirmos à equipe da Cover Genius, nossas pessoas e nossa tecnologia ganham a escala global e os recursos necessários para realmente transformar o mercado. Estamos extremamente entusiasmados em oferecer uma experiência unificada e de classe mundial às instituições financeiras europeias”, disse Tim Kunde, cofundador e CEO da Friendsurance.

FOMO está se tornando o maior risco de IA no setor de seguros

As seguradoras estão correndo para adotar IA generativa sem estratégias claras, transformando a pressão competitiva em pilotos caros que raramente chegam à produção.

O setor de seguros é, compreensivelmente, bastante avesso ao risco. As seguradoras não sobrevivem e prosperam assumindo riscos desnecessários em um ambiente definido por regulamentações rigorosas e tomada de decisão complexa. É por isso que é tão preocupante ver empresas do setor assumindo riscos desnecessários diante da crescente pressão para demonstrar progresso com IA generativa.

É fácil entender a urgência por trás da corrida generalizada da indústria para aproveitar novas ferramentas como agentes autônomos e aplicações impulsionadas por IA. A IA não é novidade no negócio de seguros — casos de uso relacionados à modelagem de risco e previsão de dados já estavam se tornando comuns no setor antes do boom de deep learning e LLMs em 2023. No entanto, essas tecnologias levaram anos para encontrar espaço nas stacks tecnológicas das seguradoras. Foram amplamente testadas com casos de uso sólidos e bem definidos. A corrida para adotar ferramentas de IA generativa não é a mesma.

O relatório de Digitalização de 2024 da EIOPA Digitalisation report constatou que 50% das seguradoras de não vida e 24% das seguradoras de vida já utilizavam IA em diversas áreas da cadeia de valor do seguro, com aplicações incluindo precificação e subscrição, detecção de fraude e gestão de sinistros. Quando funciona, realmente funciona. Uma pesquisa da McKinsey mostrou que os líderes em IA no setor de seguros geraram um retorno total ao acionista 6,1 vezes maior em comparação com os retardatários em IA. Esse número não apenas reforça o argumento a favor da adoção de IA. Ele demonstra que, se ferramentas generativas puderem ser integradas com sucesso às stacks tecnológicas das seguradoras, os resultados são excepcionais. O relatório da McKinsey constatou que, em outros setores, os líderes em IA estavam gerando no máximo duas a três vezes o retorno ao acionista.

Em todo o setor de seguros, há um medo cada vez mais comum de que todos os outros estejam de alguma forma à frente. As empresas veem seus concorrentes anunciarem novos pilotos e produtos de IA, fornecedores fazendo novas promessas de ferramentas transformadoras de IA, e funcionários já experimentando agentes e chatbots. Ninguém quer ser pego parado enquanto o resto do mercado avança rapidamente.

O resultado é uma crescente onda de FOMO em IA. As seguradoras estão lançando pilotos, financiando planos de integração multimilionários e, de modo geral, encaixando IA em qualquer lacuna percebida em seus fluxos de trabalho. O problema é que muitas estão fazendo isso antes de questionar e identificar onde a IA realmente criará impacto significativo para seus negócios.

Os perigos de colocar a IA antes do caso de negócio

No ano passado, um estudo do MIT constatou que 95% dos projetos piloto de IA “falharam em gerar qualquer economia financeira perceptível ou aumento nos lucros,” cujos dados sustentam um relatório anterior divulgado pela Capgemini em 2023 que apontou que 88% dos pilotos de IA nunca chegaram à produção.

Um relatório mais recente da Simplifai constatou que, embora 99% das seguradoras já tenham algum tipo de IA generativa implementada e 83% das companhias estejam gastando mais de £3,75 milhões por ano em tokens, assinaturas e infraestrutura, apenas 42% deram o próximo passo em direção à implementação efetiva da IA em funções de negócio ativas.

Existe um apetite inegável por IA no setor de seguros, mas não há muita compreensão quando se trata do que a tecnologia pode fazer ou onde ela se encaixa nos sistemas de negócios existentes (sem mencionar a stack tecnológica, que para uma seguradora tende a ser alguma forma de sistema legado). Esse problema se apresenta sintomaticamente como uma abundância de programas piloto de IA que nunca amadurecem em soluções de negócios do mundo real. As seguradoras sabem que precisam agir em relação à IA, mas não têm uma ideia clara de onde começar, quais processos priorizar ou como evidenciar o valor que ela cria.

Como as seguradoras podem distinguir oportunidade de IA de hype de IA

Isso levanta uma questão importante para as seguradoras: o que será necessário para mudar a IA de projetos isolados de inovação para algo com aplicações de negócios tangíveis?

Escalar a IA de forma eficaz pode levar a um valor de negócios substancial — os dados apoiam isso — mas para seguradoras atoladas em programas piloto caros que nunca parecem se traduzir em produtos acabados, ou que sentem que correm o risco de ficar para trás, é essencial abordar a IA de uma perspectiva de negócios, não tecnológica.

A adoção bem-sucedida de IA no setor de seguros pode significar apenas abraçar mais do comportamento avesso ao risco e metódico pelo qual o setor é às vezes criticado. Significa tomar decisões informadas sobre onde a IA pode criar impacto real e sustentável. O sucesso depende de identificar os casos de uso com os resultados comerciais e de produtividade mais fortes, em vez de aumentar o volume de iniciativas de IA na esperança de alcançar um ponto de virada mágico e não especificado.

Ferramentas de IA específicas para o setor de seguros estão acessíveis em todo o mercado, eliminando qualquer vantagem competitiva obtida pela adoção de uma plataforma ou modelo específico. À medida que o acesso à tecnologia se torna mais uniforme, a diferenciação competitiva dependerá de como as organizações a aplicam. Abordagens bem-sucedidas começam com fluxos de trabalho, modelos operacionais e resultados de negócios. Elas implantam IA em processos de negócios completos em vez de soluções pontuais isoladas e estabelecem governança desde o início, de modo que risco, conformidade e responsabilidade estejam incorporados em toda a implementação.

O setor de seguros não tem um problema de IA. Tem um problema de estratégia. O FOMO está empurrando as seguradoras para decisões subótimas, quando o verdadeiro desafio está em executar uma estratégia de transformação coerente. A próxima fase da adoção de IA no setor de seguros não será sobre comprar e usar mais IA. Será sobre tomar melhores decisões sobre onde a IA pertence.

Escrito por Theodore Bergqvist, CEO e cofundador da Turbotic.

Principais decisões ao implantar triagem de sinistros com IA

A implantação de IA na triagem de sinistros exige limites conservadores de precisão e fronteiras claras de escalonamento para evitar exposição regulatória e insatisfação do cliente.

O tratamento de sinistros é uma das linhas de custo mais visíveis no seguro. Estimativas do setor consistentemente situam de 70% a 80% dos custos de tratamento de sinistros em processos rotineiros e repetíveis: consultas de status, solicitações de documentação, confirmações de cobertura, registro inicial de aviso de sinistro. Essas são as categorias que tornam o business case de IA simples de construir e difícil de executar sem prejudicar a precisão.

A maioria das implementações de triagem com IA em seguradoras começa com uma prova de conceito em dados de teste controlados. O que encontram em produção é um ambiente diferente, com um perfil de risco distinto e modos de falha diferentes. Três decisões de design determinam se a transição do piloto para a operação ao vivo terá sucesso ou irá estagnar.

Quais categorias de sinistros estão prontas para triagem com IA (e quais não estão)

As categorias que apresentam desempenho confiável em produção compartilham uma característica: a resolução exige recuperação precisa de informações e uma decisão baseada em regras, não julgamento do regulador de sinistros.

O registro inicial de aviso de sinistro para tipos padrão de risco (colisão de veículos, danos por água, roubo de propriedade) segue um processo estruturado de coleta de dados que se mapeia bem ao que agentes de IA fazem com eficiência. O agente coleta os campos necessários, confirma a cobertura com base no registro da apólice, gera uma referência de sinistro e encaminha para a fila de tratamento apropriada. O tempo de registro cai significativamente com IA. A precisão nas fases iniciais é alta quando o agente tem acesso direto e em tempo real ao sistema de gestão de apólices.

Consultas de status de apólice e cobertura são uma segunda categoria confiável. Segurados e corretores precisam de respostas claras e precisas sobre o que está e o que não está coberto por uma apólice específica. Essas consultas têm uma resposta determinística que a IA pode recuperar do registro da apólice e comunicar sem ambiguidade. Quando isso é feito com precisão e imediatismo, os índices de satisfação nessa categoria melhoram, e a seguradora evita o risco de informações incorretas decorrentes de respostas humanas apressadas em momentos de pico.

Atualizações de status de documentação em sinistros em aberto (se um orçamento de reparo foi recebido, se um pagamento foi processado, em que etapa do fluxo o sinistro se encontra) são a terceira categoria confiável. Essas interações têm alto volume e baixa complexidade. Elas consomem tempo significativo dos reguladores. Quando o agente as trata com acesso em tempo real ao sistema de gestão de sinistros, os reguladores recuperam esse tempo para interações que realmente exigem sua expertise.

As categorias que não estão prontas são aquelas que exigem interpretação genuína de cobertura, coordenação entre múltiplas partes ou circunstâncias que a linguagem da apólice não aborda com clareza. Implantar IA nessas categorias em uma implementação inicial é onde a maioria dos problemas de precisão se origina.

Qual limite de precisão protege tanto o CSAT quanto a conformidade regulatória

Na maioria dos setores de serviços, um sistema de triagem que resolve corretamente 70% das consultas nos primeiros meses de implantação e melhora a partir daí é considerado um piloto bem-sucedido. O seguro aplica um padrão diferente, por duas razões específicas do setor.

Primeiro, informações de cobertura incorretas fornecidas a um segurado no momento do sinistro geram tanto um problema de CSAT quanto uma possível exposição a erros e omissões. Um reclamante informado de que sua perda está coberta e depois descobre que não está não percebe isso como um pequeno inconveniente de serviço. Segundo, reguladores de seguros na maioria dos mercados exigem que determinadas comunicações atendam a padrões de precisão e divulgação que um agente de IA mal configurado pode não cumprir, sem que a seguradora perceba até que surja uma reclamação.

A consequência prática é que o limite de confiança abaixo do qual a IA deve escalar, em vez de responder, precisa ser definido mais alto no seguro do que na maioria dos ambientes de serviço. Um sistema que gera uma resposta de cobertura quando seu nível de confiança é moderado pode ser operacionalmente aceitável no suporte de varejo. Não é aceitável no seguro, porque o custo de uma resposta errada é assimétrico: um pequeno número de declarações incorretas de cobertura cria problemas regulatórios e de relacionamento com clientes que superam em muito os ganhos de eficiência nos casos em que o sistema respondeu corretamente.

Defina o gatilho de escalonamento de forma conservadora na implantação inicial. Um escopo de IA mais restrito, com alta taxa de precisão, constrói a confiança interna e o histórico operacional necessários para expandir o escopo de forma responsável. Um escopo amplo com precisão moderada gera exatamente os incidentes que desaceleram a adoção e atraem escrutínio regulatório.

Como é a produção após a prova de conceito

Ambientes de prova de conceito testam o caminho ideal. Ambientes de produção testam os casos de borda, em volume, ao longo de toda a gama de tipos de apólice e circunstâncias de risco que a seguradora realmente gerencia.

Três modos de falha aparecem de forma consistente em implementações reais de triagem de sinistros com IA.

O primeiro é a variação de cobertura entre apólices. A apólice de um reclamante pode conter endossos, exclusões ou modificações específicas da seguradora que não estão refletidas na linguagem padrão de cobertura com a qual o agente foi treinado. Sem acesso direto ao registro completo e estruturado da apólice, não a um resumo, o agente recorre à linguagem padrão e produz uma resposta que é correta para o produto base e incorreta para os termos específicos daquele segurado.

O segundo são sinistros com múltiplas partes. Em um sinistro de propriedade comercial ou de responsabilidade civil envolvendo várias partes, o processo de registro exige coletar informações diferentes de partes com papéis e interesses distintos. Agentes de IA calibrados para linhas pessoais não lidam corretamente com isso sem configuração específica, e os erros que geram em cenários com múltiplas partes tendem a ser os mais visíveis.

O terceiro é a qualidade da transferência no meio do processo. Quando um sinistro exige escalonamento da IA para um regulador humano, o que o regulador recebe determina se a experiência do cliente continua ou recomeça. Um registro de transferência que captura todo o contexto da interação — o que o agente entendeu, o que foi coletado e o que foi confirmado — permite que o regulador continue de onde o agente parou. Uma transferência que faz o reclamante voltar ao início do processo de registro gera o padrão de reclamações que as equipes regulatórias monitoram.

Mantendo os reguladores no controle do que importa

A abordagem que gera tanto resultados operacionais quanto adoção pela equipe é direta: a IA cuida da recuperação de informações e do registro rotineiro para que os reguladores dediquem seu tempo às interações que exigem julgamento profissional, gestão de relacionamento e expertise. Não como uma ameaça ao papel, mas como uma descrição do que o papel se torna.

Os reguladores que veem a triagem com IA ter sucesso em sua operação são consistentemente aqueles que participaram da definição de onde está o limite de escalonamento. Essa linha é um julgamento profissional, não apenas um parâmetro técnico. Envolver a equipe de sinistros na sua definição e oferecer um caminho claro de override quando o sistema encaminha algo que eles acreditam que não deveria produzir sistemas mais bem calibrados e adoção mais rápida do que qualquer programa de treinamento.

As seguradoras que obtêm resultados duradouros com triagem de sinistros por IA não são aquelas que implantaram o modelo mais avançado. São aquelas que foram mais claras sobre onde o julgamento humano é insubstituível e construíram seu sistema em torno desse limite desde o primeiro dia de implantação.

Ralf Klein é fundador da Triad, uma agência de IA operacional que desenvolve e implementa agentes de IA para organizações que lidam com grandes volumes de sinistros, solicitações de serviço e chamados de manutenção.

Greenberg continua sendo o maior fã da Chubb

A Chubb realizou sua teleconferência de resultados do segundo trimestre de 2026 em 22 de julho, destacando a resiliência de seu negócio de seguros pessoais para clientes de alto patrimônio, o rápido crescimento em vida e benefícios e a manutenção de sua estratégia de alocação de capital.

A Chubb segue utilizando o excesso de capital em subscrição e investimentos, ao mesmo tempo em que retorna recursos aos acionistas por meio de dividendos e recompra de ações.

Questionado durante a teleconferência sobre como os investidores devem interpretar o crescente excesso de capital da companhia, o CFO Peter Enns afirmou que a abordagem permanece inalterada.

“Nada mudou em nossa estrutura. Estamos alocando capital de forma a gerar valor em subscrição e investimentos. Continuaremos a retornar capital por meio de dividendos e recompras. Vocês têm visto isso ao longo do tempo, equilibrado com as oportunidades”, disse CFO Peter Enns.

A seguradora reportou crescimento na maioria de suas linhas de negócios fora de seguros patrimoniais (property), incluindo linhas para pessoas físicas, seguros comerciais para pequenas e médias empresas, acidentes e saúde, vida e grandes contas.

Os preços de responsabilidade civil (casualty) na América do Norte aumentaram 7,1%, sendo 6,4% de reajuste de tarifas e 0,7% de crescimento de exposição. Os preços em linhas financeiras cresceram 0,3%.

O negócio de seguros pessoais para clientes de alto patrimônio da Chubb registrou crescimento de prêmios de 6% e retenção de clientes de 90%. A operação agora representa mais de US$ 8 bilhões em prêmios brutos anuais.

O CEO Evan Greenberg afirmou que a Chubb está amplamente protegida da pressão de preços que afeta o mercado mais amplo de seguros pessoais nos EUA, pois não atua no segmento de automóveis de massa e foca em clientes de alta renda com necessidades complexas de seguro.

Esses clientes contratam cobertura com base na amplitude das proteções e na qualidade do atendimento de sinistros, e não apenas no preço. Restaurar uma casa antiga ou projetada sob medida após uma catástrofe, por exemplo, pode ser caro e tecnicamente desafiador. A Chubb também aprimorou sua seleção de riscos e precificação por meio de algoritmos de tarifação mais sofisticados e tecnologia.

“É a complexidade em nossos algoritmos de tarifação e na seleção de riscos, aplicando tarifas sobre a exposição de forma muito mais sofisticada. E, aliás, esse é apenas um exemplo do uso de tecnologia, que continua evoluindo e continuará a evoluir. Portanto, me sinto bastante confiante em relação ao futuro. E, diga-se de passagem, sou o maior entusiasta dessa excelente franquia que temos”, disse Greenberg.

No cenário internacional, a melhora no índice de sinistralidade do ano de ocorrência em seguros gerais reflete mudanças no mix de produtos e clientes da Chubb, e não um crescimento mais rápido na Ásia e na América Latina em comparação com a Europa. A seguradora está ampliando sua atuação em negócios de consumo, incluindo acidentes, automóveis e linhas pessoais especializadas, enquanto seu portfólio comercial migra para pequenas e médias empresas.

Os prêmios e depósitos internacionais de vida da Chubb cresceram quase 14,5%, com a maior parte da exposição na Ásia e grande parte do crescimento vindo de China, Hong Kong, Coreia e Taiwan. A divisão de Vida gerou US$ 332 milhões em lucro antes de impostos, alta de 9%, e agora produz mais de US$ 8 bilhões em prêmios anuais, frente a US$ 2,5 bilhões há cinco anos.

Greenberg também comentou sobre desenvolvimentos regulatórios em Cingapura, observando que eles não afetam a Chubb, pois a seguradora se concentra em saúde suplementar, e não em cobertura médica tradicional.

“Lembrem-se de que atuamos com saúde suplementar. Não operamos com grandes coberturas médicas tradicionais nem com hospitalização típica. Esse não é o nosso negócio. E foi disso que tratou o decreto de Cingapura que você mencionou. Portanto, não há impacto para nós. Não é o nosso segmento.” – Greenberg.

Os prêmios da Chubb Worksite Benefits aumentaram 14%. A empresa investe nesse negócio há mais de cinco anos e distribui seus produtos por dois canais principais: corretores que vendem benefícios junto com seguros comerciais de P&C e a antiga força de vendas da Combined Insurance, que atende pequenas empresas e o segmento médio inferior.

A Chubb investiu em distribuição, produtos e tecnologia que permitem aos funcionários adquirir e gerenciar benefícios no local de trabalho diretamente. Os comentários de Greenberg indicam que a empresa vê espaço para continuar expandindo a operação organicamente, sem a necessidade de adquirir uma plataforma maior de benefícios.

A Chubb destacou sua diversificação global e disciplina operacional como fontes tanto de crescimento quanto de resiliência. Excluindo catástrofes e variações cambiais, Greenberg demonstrou confiança na capacidade da empresa de continuar entregando crescimento de lucros e expansão de dois dígitos no valor patrimonial tangível.

Qual é o próximo capítulo para o setor de insurtech?

Lloyd’s e The Hartford explicam para onde a inovação em seguros está indo

O setor de seguros já resolveu o problema com o qual passou a última década obcecado: provar que novas tecnologias podem funcionar. O problema mais difícil, segundo líderes seniores da Lloyd’s e The Hartford, é escalá-las — transformar um piloto sólido em algo incorporado em todo o mercado. Essa mudança, de prova de conceito para prova de adoção, é o que realmente está impulsionando a próxima fase do insurtech.

As seguradoras estão cada vez mais olhando além da transferência tradicional de risco, à medida que novas tecnologias dão às companhias maior capacidade de identificar riscos mais cedo e ajudar os segurados a prevenir perdas. Essa mudança está sendo impulsionada pelo aumento da exposição a catástrofes, pela ampliação das lacunas de proteção e pelos avanços em análise de dados, inteligência artificial e monitoramento ambiental. Mas as seguradoras também se tornaram muito mais seletivas quanto às tecnologias que adotam, e essa seletividade — não o ritmo da inovação — é agora a principal restrição no ciclo de inovação do setor.

Matt Scott, chefe de inovação em P&C e serviços de risco da The Hartford, afirmou que a mitigação de riscos representa uma das oportunidades mais claras para as seguradoras entregarem valor adicional aos clientes. “Hoje temos tecnologias, fontes de dados e análises que nos permitem identificar riscos mais cedo, fornecer insights mais rapidamente e trabalhar com eles para prevenir ou reduzir perdas antes que ocorram”, disse Scott. “Isso resulta em um desfecho melhor para nossos clientes.” As empresas estão cada vez mais buscando parceiros de seguros que possam ajudá-las a fortalecer a resiliência, acrescentou ele, tornando a prevenção uma parte mais significativa da relação entre seguradora e segurado.

Seletividade, não substituição

Essa abordagem centrada na prevenção é particularmente relevante à medida que as seguradoras enfrentam riscos complexos e interconectados, incluindo incêndios florestais, enchentes, ataques cibernéticos e deterioração de infraestrutura. Novas tecnologias estão dando aos subscritores acesso a informações mais detalhadas, localizadas e potencialmente em tempo real, complementando a visão mais ampla tradicionalmente fornecida pelos modelos de catástrofes, não substituindo-a.

Dawn Miller, CEO da Lloyd’s Americas e diretora comercial da Lloyd’s, afirmou que o uso crescente de informações mais granulares não deve ser visto como uma rejeição à modelagem tradicional de catástrofes. “Não acredito que seja uma mudança para longe da modelagem de catástrofes, mas um reconhecimento de que as seguradoras, diante de um ambiente de risco cada vez mais complexo, precisam de insights mais granulares junto aos modelos tradicionais”, disse Miller. Isso é particularmente relevante nos EUA, afirmou ela, onde “a frequência e a severidade das catástrofes naturais estão impulsionando a demanda por insights mais acionáveis e em tempo real em nível local.” “Maior nível de insight equivale a resultados mais impactantes para lidar com lacunas de proteção”, acrescentou.

Essa abordagem em camadas, adicionando dados granulares onde eles realmente agregam valor, em vez de descartar o que já funciona, ilustra o quão deliberada a adoção de tecnologia no setor se tornou. É precisamente essa disciplina que eleva o nível de exigência para qualquer nova solução insurtech.

A verdadeira barreira: adoção, não invenção

Scott disse que a The Hartford avalia soluções insurtech com base em se elas produzem melhorias mensuráveis em prevenção de perdas, segurança e resiliência. Pilotos estruturados permitem que a seguradora teste produtos em ambientes reais antes de considerar uma implementação mais ampla. “Igualmente importante, a tecnologia precisa se encaixar nos fluxos de trabalho de clientes, corretores e seguradoras”, disse Scott. “A inovação só cria valor quando é prática o suficiente para ser adotada em escala.”

Esse foco na integração está se tornando cada vez mais importante à medida que as seguradoras testam IA em sinistros, subscrição, supervisão de autoridade delegada e funções operacionais. A tecnologia pode acelerar processos e melhorar a precisão, mas ainda precisa resolver um problema de negócio identificável e funcionar dentro dos sistemas existentes — o mesmo filtro de adoção que Scott aplica a qualquer piloto.

Lloyd’s Lab como prova

A colaboração da The Hartford com o Lloyd’s Lab reforçou a importância de combinar conhecimento em seguros com expertise tecnológica especializada, disse Scott. A The Hartford apoia o Lloyd’s Lab por meio do Sindicato 1221 desde 2020, fornecendo 11 mentores para 15 equipes do acelerador.

O Lloyd’s Lab também construiu conexões substanciais com o setor de tecnologia dos EUA. Quarenta e sete startups americanas participaram de seu programa de aceleração, levantando coletivamente mais de US$ 600 milhões para enfrentar exposições como furacões, incêndios florestais, ameaças cibernéticas e riscos relacionados à IA. Miller afirmou que as startups do grupo mais recente estão desenvolvendo ferramentas para avaliar exposição a enchentes, monitorar a deterioração de infraestrutura e identificar riscos ambientais, enquanto empresas focadas em cibersegurança ajudam as seguradoras a detectar vulnerabilidades mais cedo e outras desenvolvem ferramentas destinadas a tornar colocações complexas mais eficientes.

Esse volume de capital e atividade pode sugerir que o problema da inovação já foi resolvido. A avaliação da própria Miller indica o contrário. “Para muitas dessas empresas, o desafio passará a ser escalar a adoção”, disse ela. “Várias já estão ganhando tração comercial, e o próximo passo é ajudar essas soluções a se tornarem mais amplamente incorporadas no mercado.” Isso exigirá colaboração contínua entre empresas de tecnologia, seguradoras, corretores, provedores de capacidade e investidores, juntamente com evidências de que esses produtos podem entregar resultados consistentes além de um ambiente de piloto controlado.

“No fim das contas, a inovação só cria impacto quando é testada em relação às necessidades reais do mercado e adotada em escala”, disse Miller — a frase que, mais do que qualquer outra neste texto, define o que o próximo capítulo do insurtech realmente precisa responder.

Fraudes com “funcionários de IA” criam novo ponto cego para seguradoras, descobrem pesquisadores

O trabalho remoto está abrindo a porta para centenas de invasões digitais

Uma onda de ataques cibernéticos realizados por funcionários fraudulentos, em vez de hackers externos, está forçando as seguradoras a lidar com uma categoria de sinistros que não se encaixa claramente nem em uma apólice de cyber nem de crime.

Pesquisadores de segurança cunharam o termo “insider sintético” para essa tendência, em reportagem do Financial Times desta semana: atacantes que usam imagens, vídeos e voz deepfake gerados por IA para se passar por funcionários confiáveis ou candidatos a emprego e, em seguida, explorar essa confiança de dentro da própria rede da empresa. O exemplo mais claro continua sendo o esquema fraudulento de trabalhadores de TI da Coreia do Norte, no qual operadores usaram identidades americanas roubadas para conseguir empregos técnicos remotos em mais de 100 empresas dos EUA, gerando mais de US$ 5 milhões para o regime sancionado antes de uma repressão do Departamento de Justiça no ano passado. Reportagem anterior do FT constatou que a tática desde então também se espalhou pela Europa, com “fazendas de laptops” baseadas no Reino Unido permitindo que operadores no exterior aparentem acessar sistemas de dentro do país.

Para gestores de risco, a questão mais urgente não é se isso está acontecendo — claramente está — mas onde as perdas resultantes realmente se encaixam no programa de seguros.

O ponto cego da cobertura

Fraudes habilitadas por deepfake têm exposto repetidamente o que corretores descrevem como um problema de “empurra-empurra” entre coberturas cyber e de crime. Como colocou um corretor entrevistado pela Insurance Business UK, a cobertura de engenharia social dentro de uma apólice cyber costuma ter sublimite — limitada a uma fração do limite total — porque as seguradoras ainda tratam a perda como essencialmente uma exposição de crime com uma “camada” cyber.

Essa ambiguidade se aplica tanto a um funcionário falso quanto a uma instrução fraudulenta de transferência bancária. Se uma contratação fraudulenta for detectada antes de qualquer acesso ao sistema, pode não acionar uma apólice cyber. Se o mesmo operador obtiver acesso à rede e exfiltrar dados ou instalar malware — como ocorreu no incidente amplamente divulgado de 2024 do fornecedor de cibersegurança KnowBe4 — o perfil de perda se aproxima de uma resposta convencional a violação, mas questões sobre quem autorizou a contratação e sob qual padrão de verificação ainda podem complicar um sinistro de práticas trabalhistas ou de crime em paralelo.

Seguradoras nos EUA vêm ajustando a redação das apólices em resposta. Algumas agora definem especificamente suas extensões de engenharia social para abranger falsificação com auxílio de IA, segundo fontes citadas na cobertura da Insurance Business sobre fraudes impulsionadas por IA e seguro cyber — embora muitas dessas mesmas apólices incluam requisitos de autenticação ou retorno de chamada que podem ser difíceis de cumprir consistentemente na prática, criando uma nova fonte de atrito em sinistros. Separadamente, a Insurance Business reportou que seguradoras de cyber, em geral, vêm reforçando — e não reduzindo — a cobertura relacionada à IA, mesmo enquanto seguradoras de outras linhas se tornam mais cautelosas com a exposição à IA de forma geral.

Os números que os subscritores estão observando

Dados independentes sugerem que perdas causadas por insiders representam uma parcela persistente, embora secundária, do quadro geral de violações. O Data Breach Investigations Report 2026 da Verizon, que analisou mais de 22.000 violações confirmadas, constatou que atores internos estiveram envolvidos em 12% delas — abaixo dos 18% do ano anterior, mas ainda uma fatia relevante dado o tamanho do conjunto de dados. Mais marcante para os subscritores é a constatação de “shadow AI” da Verizon: 45% dos funcionários agora usam regularmente ferramentas de IA em dispositivos corporativos, acima dos apenas 15% um ano antes, e 67% desse uso ocorre por meio de contas não corporativas que contornam quaisquer controles existentes na empresa. O uso de shadow AI é agora a terceira categoria mais comum de eventos de perda de dados por insiders não maliciosos monitorados pela Verizon, um aumento de quatro vezes em relação ao ano anterior.

O Relatório de Risco de Insiders 2025 da Fortinet aponta na mesma direção: 62% dos incidentes de insiders decorreram de erro humano ou contas comprometidas, e quase três quartos dos líderes de segurança entrevistados admitiram não ter visibilidade total sobre como os funcionários interagem com dados sensíveis em endpoints, ferramentas SaaS e plataformas de IA generativa. Pesquisa separada atribuída ao Ponemon Institute aponta o custo médio de um incidente de insider na América do Norte em aproximadamente US$ 22,2 milhões em 2025 — um número que eu recomendaria verificar com o próprio relatório do Ponemon antes da publicação, já que chegou a mim por meio de um resumo secundário e não da fonte primária — mas, mesmo direcionalmente, trata-se de um valor que os subscritores estão considerando ao definir limites e franquias para contas com grandes forças de trabalho remotas ou de contratados.

Em conjunto, os dados sugerem que infiltrações deliberadas patrocinadas por Estados, como o esquema norte-coreano, representam uma exposição de alta severidade, porém de frequência relativamente baixa, enquanto a negligência cotidiana e o uso de shadow AI representam o risco base de maior frequência — ainda assim custoso — do qual a maioria dos sinistros relacionados a insiders realmente se origina.

O que isso significa para subscrição e gestão de riscos

Algumas implicações práticas emergem para os mercados de cyber e crime nos EUA:

A classificação importa na contratação, não apenas no sinistro. Corretores que colocam cobertura para clientes com contratações remotas significativas devem confirmar explicitamente se a falsificação com uso de IA — na contratação ou na autorização de pagamentos — está coberta pela extensão de engenharia social da apólice cyber, pela cobertura de instruções fraudulentas da apólice de crime, ou por ambas, e em qual sublimite.

Falhas de verificação podem se tornar disputas de cobertura. Quando as apólices impõem condições de autenticação fora de banda ou retorno de chamada, seguradoras e segurados devem esperar disputas sobre se o processo de contratação ou verificação de pagamentos de uma empresa atendeu ao padrão da apólice — especialmente à medida que ferramentas de IA tornam a falsificação mais difícil de ser detectada por um funcionário não treinado.

Shadow AI é uma exposição crescente e subprecificada. Com o uso corporativo regular de IA quadruplicando em um ano, segundo os dados da Verizon, e a maior parte ocorrendo fora de contas autorizadas, os subscritores podem precisar atualizar as perguntas sobre tratamento de dados e governança de IA nas propostas para acompanhar como a exposição realmente está evoluindo, em vez de focar apenas nos casos mais chamativos envolvendo Estados-nação.

Controles baseados em acesso continuam sendo a mitigação mais barata. Seja o insider um agente estatal ou um funcionário bem-intencionado que usa mal uma ferramenta de IA, limitar o acesso permanente a sistemas sensíveis reduz tanto a frequência quanto a severidade das perdas resultantes — um ponto reforçado por recomendações de diversos especialistas após a reportagem do FT.

À medida que ferramentas de deepfake se tornam mais baratas e fáceis de usar, a distinção entre “ameaça interna” e “atacante externo” tende a continuar se tornando mais difusa — e coberturas construídas com base nessa distinção mais antiga precisarão evoluir para acompanhar.

Blue Marble faz parceria com a MAPFRE em seguro climático paramétrico

A Blue Marble Microinsurance está trabalhando com a Mapfre para expandir o acesso ao seguro paramétrico em mercados com lacunas significativas de proteção. A parceria combina as capacidades de design de produtos e modelagem da Blue Marble com o conhecimento do mercado local e a rede de distribuição da MAPFRE. As empresas desenvolverão soluções que utilizam dados objetivos e gatilhos predefinidos para proporcionar pagamentos mais rápidos após eventos relacionados ao clima.

A Blue Marble afirmou que a colaboração tem como objetivo tornar a proteção climática mais acessível, ao mesmo tempo em que fortalece a resiliência financeira de comunidades e empresas vulneráveis.