CEO da Chubb: “Agimos como se estivéssemos sendo perseguidos todos os dias”

A Chubb realizou hoje sua teleconferência sobre os resultados do terceiro trimestre, mostrando um crescimento constante dos prêmios nos principais segmentos e um compromisso contínuo com a disciplina de subscrição, mesmo com o aquecimento da concorrência.

O presidente e CEO Evan Greenberg descreveu um mercado em que “muito mais capital está buscando propriedades”, levando a preços mais baixos, enquanto os termos e condições permanecem estáveis. A seguradora está se afastando da exposição a catástrofes com preços abaixo do valor de mercado, buscando crescimento em seguros contra acidentes, pequenos seguros comerciais E&S (apoiados pela distribuição digital) e programas como seguros para animais de estimação.

Na América do Norte, os prêmios totais de seguros patrimoniais e acidentais aumentaram 4,4%, impulsionados por um crescimento de mais de 8% nas linhas pessoais e 3,5% nas comerciais. Ajustadas pelos itens pontuais do ano passado, as renovações no negócio comercial aumentaram 6,2%, com as linhas financeiras subindo quase 8,5%. As linhas pessoais de alto patrimônio líquido da empresa atingiram US$ 1,8 bilhão em prêmios trimestrais — quase igualando seus negócios de médio porte e grandes contas, com US$ 2,1 bilhões cada.

Greenberg destacou as iniciativas digitais e de IA da Chubb, chamando-as de anos em desenvolvimento e cada vez mais essenciais para o funcionamento da empresa. “Nossos esforços digitais e de IA, em desenvolvimento há anos, estão contribuindo para o crescimento e começando a transformar a empresa na forma como fazemos negócios.”

Quando questionado sobre como a Chubb mantém sua vantagem em dados, tecnologia e subscrição, Greenberg creditou a cultura de disciplina e vigilância constante de longa data da empresa. “Quanto mais alto você chega, mais você trabalha”, disse ele. “Agimos como se fôssemos perseguidos todos os dias.”

Com mais de US$ 60 bilhões em receita e exposição em dezenas de países, a Chubb não se vê descansando sobre seu domínio, mas correndo em direção à próxima oportunidade em um mercado global de seguros de US$ 4 trilhões. “Temos o mundo à nossa frente, e é isso que nos motiva. Ponto final.”

Samsung anuncia chegada de seguro para smartphones na Amazon Brasil

A Samsung anunciou a chegada do Samsung Care+ à Amazon Brasil, por meio da sua parceria com a Assurant. Os clientes da Amazon.com.br agora podem contratar a cobertura para smartphones da linha Galaxy contra danos acidentais, oxidação, roubo e furto.

Esta é a primeira vez que a Samsung firma parceria com uma varejista no país para permitir a contratação do seguro de smartphones Galaxy diretamente em uma plataforma parceira.

A presença da Assurant na Amazon foi fundamental para viabilizar a integração e permitir que consumidores brasileiros adquiram o produto exclusivo Samsung Care+ no e-commerce.

O Samsung Care+ é um seguro voltado exclusivamente para produtos da marca, com planos que incluem danos de tela, cobertura contra acidentes, garantia estendida e proteção contra roubo e furto qualificado.

Na Amazon Brasil, está disponível o plano Samsung Care+ Proteção Completa. A modalidade prevê um acionamento por furto e roubo qualificado mediante arrombamento, com cobertura internacional, e até dois acionamentos para reparo ou troca em casos de quebra acidental, danos líquidos e oxidação.

A cobertura tem validade de 12 meses a partir da contratação e o valor varia entre R$ 269 e R$ 3.899 conforme o modelo do aparelho.

Allianz: Insolvências globais atingirão pico em 2026 em meio a mudanças no comércio

Tarifas, demanda fraca e tensão no setor elevam essas taxas

A Allianz Trade divulgou seu último Relatório de Insolvência, apresentando uma análise dos efeitos das recentes tarifas dos EUA, mudanças no comércio global e previsões atualizadas para insolvências empresariais até 2027.

A seguradora de crédito comercial projeta que as insolvências empresariais globais terminarão 2025 com um aumento de 6%, com um pico previsto para 2026, marcando um quinto aumento anual consecutivo de 5%. Prevê-se um ligeiro declínio de 1% para 2027.

Impacto na América do Norte

As tarifas dos EUA introduzidas pelo governo Trump, com uma taxa efetiva de 11% em agosto de 2025 e um aumento previsto para 14% até o final do ano, alteraram os fluxos comerciais, mas não resultaram em um aumento nas insolvências.

As grandes empresas se beneficiaram, pois os exportadores moderaram os preços e as mercadorias foram redirecionadas por países como Índia e Vietnã, contendo os aumentos de custos. As tarifas também proporcionaram proteção às empresas nacionais dos EUA contra a concorrência estrangeira.

As insolvências nos EUA diminuíram cerca de 4 pontos percentuais devido às tarifas no início de 2025, mas os custos mais elevados dos insumos compensaram esses ganhos, resultando em um aumento líquido de 4% no ano. A Allianz Trade espera que as insolvências nos EUA aumentem 9% até o final de 2025, à medida que as pressões de custos e a demanda mais fraca persistirem.

Caso o boom impulsionado pela IA entre em colapso, os EUA poderão ter mais 4.500 falências. O relatório observa que é necessário um crescimento do crédito de aproximadamente 2,5% em 2026 para estabilizar os níveis de insolvência, mas o crescimento do PIB está previsto em 1,6%, abaixo dos 2,2% necessários para evitar novos aumentos. Outro aumento de 8% nas insolvências corporativas está previsto para 2026. Os pedidos de falência continuam 36% acima da média de 2016-2019, aumentando a fragilidade financeira entre os novos participantes.

Perspectiva global

A imposição de tarifas deveria aumentar os custos das matérias-primas e dos produtos manufaturados, o que tem um impacto direto nos custos de sinistros para as seguradoras, particularmente nas linhas de seguros automóveis e patrimoniais. As interrupções na cadeia de abastecimento e a escassez de materiais são fatores contribuintes, e as seguradoras estão monitorando esses desenvolvimentos, pois afetam tanto os sinistros quanto os preços dos prêmios.

Enquanto as seguradoras de bens e acidentes são diretamente afetadas por esses aumentos de custos, as seguradoras de vida e saúde são mais suscetíveis a sofrer efeitos indiretos. A volatilidade do mercado financeiro e as mudanças no sentimento de investimento, impulsionadas pela incerteza relacionada às tarifas, podem influenciar as avaliações da carteira e o comportamento dos segurados.

Globalmente, as insolvências devem aumentar 6% em 2025 e 5% em 2026, antes de uma ligeira queda de 1% em 2027. O ano de 2026 marcará cinco anos consecutivos de aumentos, com níveis 24% acima das médias pré-pandêmicas. Nos três primeiros trimestres de 2025, foram registradas 327 grandes insolvências, com uma média de uma a cada 20 horas.

Espera-se uma divergência persistente, com os EUA e a China impulsionando aumentos globais, enquanto a Europa Ocidental começa a moderar com um declínio de 2% em 2026. O crescimento, o financiamento e os fatores fiscais continuam sendo os principais obstáculos, com os setores de construção e automotivo identificados como particularmente vulneráveis.

Lemonade lança integração direta com veículos Tesla

A Lemonade está lançando uma integração direta com os veículos Tesla, eliminando a necessidade de um dispositivo telemático plug-in em seu produto Pay Per Mile. A medida permite que os motoristas da Tesla ativem o Lemonade Car de forma integrada, reduzindo os custos de hardware e envio.

De acordo com o cofundador Shai Wininger, a API da Tesla fornece dados de direção mais precisos do que os dispositivos UBI tradicionais, permitindo que a Lemonade ofereça melhores preços e recompensas vinculadas à direção segura e ao uso do Full Self-Driving (FSD).

Com base em nossa análise, a Califórnia continua sendo o maior mercado automotivo da Lemonade, com cerca de 30.000 apólices de automóveis, em comparação com aproximadamente 256.000 segurados da Tesla no estado.

Em todos os mercados, a Lemonade registrou 84.273 apólices de automóveis em 2025.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

A Shadow AI é um problema crescente

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

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

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

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

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

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

Os perigos representados pela Shadow AI

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

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

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

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

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

Saindo das sombras

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

Para isso, são necessários alguns elementos:

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

A oportunidade do CISO: adoção segura e compatível da IA

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

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

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

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

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

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

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

A IA confidencial torna a Shadow AI uma coisa do passado

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

Escrito por Ravi Srivatsav, CEO e cofundador do DataKrypto.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Como a inteligência artificial reduz o risco nos sinistros de saúde

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

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

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

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

1. Prever recusas antes que elas aconteçam

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

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

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

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

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

2. Detectando erros de faturamento com precisão

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

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

O impacto prático é duplo:

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

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

3. Identificação de padrões de fraude em grande escala

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

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

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

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

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

O valor mais amplo da redução de riscos

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

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

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

Considerações práticas para executivos de seguros

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

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

Olhando para o futuro: um ecossistema de sinistros mais inteligente

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

Em termos práticos, isso pode significar:

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

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

Conclusão

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

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

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

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

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

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

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

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

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

O medo do risco não segurável

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

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

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

Se a música parar…

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

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

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

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

A “bolha boa” e seu preço

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

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

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

Prudência acima de promessas

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Riscos de terceiros ampliam a cobertura cibernética

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Grandes violações mostram efeito dominó

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

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

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

IA generativa impulsiona tanto os negócios quanto os agentes de ameaças

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

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

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

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

QBE recomenda incorporar a resiliência cibernética desde o início

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

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

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

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