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Mala Direta

Básica

9912281412/2011-SE/SPM

Correcta Editora

JUNHO | 2025

Nº 309 • ANO 30

IMPRESSO FECHADO

Pode ser aberto pela ECT

Especial

lnteligência Artificial

VOCÊ JÁ

SABE O QUE

FAZER COM

A IA?

Ela já está presente na

vida das pessoas e das

empresas. Seu objetivo é

tornar produtos e serviços

cada vez mais assertivos e

personalizados, com custo

que caiba no bolso de todos

ENTREVISTA >>

Julia Normande Lins, diretora da Susep, explica que a Susep irá discutir as eventuais oportunidades

de melhoria no Sandbox regulatório e no Open Insurance e sua relação com o uso da IA

EDITORIAL

Nada supera a

Inteligência Humana.

Será?

Os especialistas no assunto afirmam que enquanto a Inteligência

Artificial não tiver capacidade de expressar

sentimentos ela não irá substituir o seu criador. Robôs

humanoídes servem muito mais para publicidade do que para

soluções viáveis. Hoje, a aplicação da IA está por toda parte e,

daqui a pouco, nem mais falaremos sobre ela, de tanto que estará

presente em nossas vidas.

Por hora, ainda vale a pena colocá-la no centro das discussões,

principalmente para que ela sirva de fator preponderante

para o desenvolvimento dos seguros inclusivos. Mesmo com algumas

iniciativas de seguradoras, os resultados ainda não aparecem.

Temos uma população com grande acesso a meios de

comunicação, como os aparelhos celulares, mas que ainda não

são impactadas por produtos que possam protegê-las de riscos

simples.

O órgão regulador do mercado brasileiro, a Susep, está atenta

às mudanças e lidera as atualizações necessárias para que as

companhias possam utilizar o Open Insurance e o Sandbox regulatório

com o objetivo de ampliar a penetração do mercado.

Por outro lado, as seguradoras devem investir no conhecimento,

tanto por parte dos seus colaboradores quanto dos corretores de

seguros, para a utilização das tecnologias em prol de um objetivo

comum.

O desenvolvimento de novas tecnologias já está avançado,

mas é preciso que as pessoas sejam capazes de aplicá-las e compreendê-las.

IA sem IH não irá gerar os resultados esperados.

Boa leitura!

Diretora de Redação

JUNHO • 2025 • Nº 309 • ANO 30

EXPEDIENTE

Diretora de Redação:

Kelly Lubiato - MTB 25933

klubiato@revistaapolice.com.br

Diretora de Negócios:

Graciane Pereira

graciane@revistaapolice.com.br

Repórter

Nicholas Godoy

Colaborador:

André Felipe de Lima

Diagramação e Arte:

Enza Lofrano

Tiragem:

12.000 exemplares

Circulação:

Nacional

Periodicidade:

Mensal

Os artigos assinados são de

responsabilidade exclusiva de

seus autores, não representando,

necessariamente, a opinião desta revista.

Esta revista é uma

publicação independente

da Correcta Editora Ltda e

de público dirigido

CORRECTA EDITORA LTDA

Administração, Redação e Publicidade:

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Contato: (11) 91666-7799

Mande suas dúvidas,

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ESPECIAL INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

EXPERIÊNCIA DO

CLIENTE

A IA consegue antecipar

realidades e, no setor

de seguros experimenta

muitas soluções para

melhorar o relacionamento

com os clientes. Alguns

resultados estão

aparecendo, mas as dúvidas

ainda predominam

>> PÁG. 16

SUBSCRIÇÃO

A Inteligência Artificial

empregada em diversas

frentes vai transformar

a subscrição de riscos

com modelos preditivos

e machine learning. Eles

irão substituir processos

manuais e baseados em

média estatística

>> PÁG. 08

O FUTURO

O que vem pela frente

é o grande desafio

das aplicações da ia,

considerando-se que

seu uso pode apontar o

caminho para a diminuição

das fraudes e a melhora

da comunicação com os

segurados

>> PÁG. 22

05

ENTREVISTA

A diretora de infraestrutura

de mercado e supervisão de

conduta da superintendência

de seguros privados (susep),

julia normande lins, explica as

mudanças que podem acontecer

tanto no sandbox regulatório

quanto no open insurance para

contemplar ataulizações relativas

à Inteligência Artificial.

26

HIPERPERSONALIZAÇÃO

O open insurance avança na sua

terceira fase, que permitirá aos

clientes acessarem e utilizarem

serviços de diferentes seguradoras

de maneira integrada, por meio de

plataformas e api’s e com maior

controle sobre seus dados.

32 Gente

Os artigos assinados são de

responsabilidade exclusiva de

seus autores, não representando,

necessariamente, a opinião desta revista.

4


JULIA NORMANDE LINS

Inovação exige regulação multissetorial

AINDA ESTE ANO, CONFORME O PLANO DE REGULAÇÃO DA SUSEP, ESTÃO PREVISTAS MODIFICAÇÕES

REGULATÓRIAS TANTO NO ÂMBITO DO SANDBOX REGULATÓRIO COMO NO DO OPEN INSURANCE.

NESSE MOMENTO, A SUSEP IRÁ DISCUTIR E AVALIAR, EM CONJUNTO COM O MERCADO

SUPERVISIONADO E A SOCIEDADE CIVIL, AS EVENTUAIS OPORTUNIDADES DE MELHORIA EM

AMBOS OS ECOSSISTEMAS E NA RELAÇÃO DELES COM O USO DA IA E HIPERPERSONALIZAÇÃO.

A INFORMAÇÃO É DA DIRETORA DE INFRAESTRUTURA DE MERCADO E SUPERVISÃO DE CONDUTA

DA SUPERINTENDÊNCIA DE SEGUROS PRIVADOS (SUSEP), JULIA NORMANDE LINS, EM ENTREVISTA

EXCLUSIVA À APÓLICE

Revista Apólice — Como se encontra a regulamentação

que cerca a hiperpersonalização e o que a Susep idealiza

mais adiante no sentido regulatório?

Júlia Normande Lins — A regulamentação brasileira

já contempla a hiperpersonalização no setor de seguros, e

a Susep e o CNSP [Conselho Nacional de Seguros Privados]

vêm desbravando esse caminho com iniciativas que equilibram

inovação e proteção ao consumidor. O open insurance

permite o compartilhamento de dados de consumidores mediante

consentimento, visando, dentre outros, personalizar

ofertas. As normas que regulam o open insurance [Circular

Susep 639/2021 e Resolução CNSP 415/2021] criaram bases

técnicas e de governança — API’s padronizadas, consentimento

e segurança — que fomentam a hiperpersonalização.

Com o open insurance são reforçados os requisitos de certificação

digital e infraestrutura de segurança da informação.

Isso permite usar IA e analytics para coberturas específicas

sem comprometer a privacidade. O sandbox regulatório, por


A regulamentação brasileira já

contempla a hiperpersonalização

no setor de seguros, e a Susep

e o CNSP [Conselho Nacional de

Seguros Privados] vêm desbravando

esse caminho com iniciativas que

equilibram inovação e proteção ao

consumidor”

Julia Normande Lins

sua vez, que foi implementado em 2020, enquanto ambiente

em que insurtechs desenvolvem produtos inovadores, como

seguros que têm como parâmetro o comportamento do segurado,

com menos barreiras, sob supervisão regulatória, é

um espaço que permite o uso via IA e outras ramificações

da hiperpersonalização. Nesse ambiente, inovações são permitidas

e sempre devem acompanhar o cumprimento das

normas da Susep relacionadas não somente ao Sandbox,

5


JULIA NORMANDE LINS

Regular ecossistemas inovativos

e tecnológicos, como o de seguros

sob a lógica do open insurance e

do sandbox regulatório, representa

um dos maiores desafios

contemporâneos para órgãos

como a Susep. Esses ambientes

se caracterizam pela constante

mutação, pela experimentação e

pela imprevisibilidade — o que exige

um modelo regulatório dinâmico,

responsivo e orientado por princípios,

mais do que por regras fechadas e

prescritivas”

mas também à conduta do mercado supervisionado perante

o consumidor. Ainda no ano de 2025, de acordo com o

plano de regulação da Susep, estão previstas modificações

regulatórias tanto no âmbito do sandbox regulatório, como

no do open insurance. Nesse momento, a Susep irá discutir

e avaliar, em conjunto com o mercado supervisionado e a

sociedade civil, as eventuais oportunidades de melhoria em

ambos os ecossistemas e na relação deles com o uso da IA e

hiperpersonalização. Lembrando que os instrumentos normativos

que atualmente regulam a adequação dos produtos

aos diferentes perfis de consumo garantem que a personalização

baseada em dados e Inteligência Artificial não

se transforme em barreira ao acesso, mas sim em ferramenta

de inclusão, desde que respeitados os princípios de consentimento,

segurança, transparência e equidade. As pessoas

buscam, cada vez mais, produtos de seguro que reflitam seu

estilo de vida, suas preferências e até sua personalidade —

uma demanda que acompanha uma tendência mais ampla

de hiperpersonalização presente em diversos setores, como

varejo, saúde, mobilidade e entretenimento. No contexto

dos seguros, isso se traduz na valorização de coberturas sob

medida, precificação baseada em comportamento real, modelos

sob demanda e jornadas digitais adaptadas ao perfil

do consumidor. Trata-se de uma mudança de paradigma: o

cliente deixa de se encaixar em pacotes padronizados para

tornar-se protagonista na definição de sua proteção, exigindo

soluções flexíveis, relevantes e alinhadas ao seu cotidiano.

Essa tendência reforça a necessidade de o setor acompanhar

a evolução das expectativas do consumidor, adotando

tecnologias como Inteligência Artificial, análise de dados e

plataformas abertas, como o open insurance, para criar experiências

mais humanas, responsivas e personalizadas.

RA — Recentemente, a senhora declarou que a “tarefa

para 2025 é muito árdua” para regulamentação das novas

normas (inclusive adequando o uso da IA) que visam

à modernização do setor. O que será mais complexo para

regulação do setor até o fim do ano? O que dificulta a

atuação da autarquia nesse sentido?

JNL — Regular ecossistemas inovativos e tecnológicos,

como o de seguros sob a lógica do open insurance

e do sandbox regulatório, representa um dos maiores desafios

contemporâneos para órgãos como a Susep. Esses

ambientes se caracterizam pela constante mutação, pela

experimentação e pela imprevisibilidade — o que exige um

modelo regulatório dinâmico, responsivo e orientado por

princípios, mais do que por regras fechadas e prescritivas.

Um dos principais desafios é lidar com a assimetria temporal

entre a inovação e a norma: enquanto os ciclos de desenvolvimento

tecnológico são ágeis, interativos e globais, o

processo regulatório tende a ser mais lento, criterioso e limitado

por marcos legais. Isso exige da Susep a adoção de

uma postura mais adaptativa, em que a regulação por experimentação,

como no sandbox, permite observar a prática

antes de impor normativas definitivas. Além disso, há o

desafio da gestão de riscos emergentes: novas tecnologias,

como Inteligência Artificial, blockchain e precificação dinâmica,

trazem riscos ainda não plenamente compreendidos,

como vieses algorítmicos, opacidade decisória ou exclusões

disfarçadas. Reguladores precisam equilibrar a promoção da

inovação com a proteção ao consumidor e a estabilidade do

mercado, adotando uma abordagem que acompanha o ciclo

de vida da inovação, ajustando as exigências conforme

a maturidade da solução testada. Outro ponto de atenção

é o diálogo com múltiplos atores: ecossistemas inovadores

envolvem startups, big techs, seguradoras tradicionais, consumidores

com perfis diversos e novos intermediários digitais.

Isso exige uma regulação multissetorial, participativa e

transversal, com escuta ativa e constante revisão dos parâmetros

regulatórios. Em resumo, regular ambientes inovadores

exige abraçar a ideia de uma regulação viva, baseada

em dados, aprendizado contínuo e flexibilidade. A Susep, ao

criar o open insurance, ao fomentar o mercado com o sandbox

e abrir espaços de discussão como o Grupo de Trabalho

6

da Política Nacional de Acesso ao Seguro, está justamente

construindo essa nova arquitetura regulatória, em que a

norma não engessa, mas orienta o futuro do mercado.

Reguladores precisam equilibrar a

promoção da inovação com a proteção

ao consumidor e a estabilidade do

mercado, adotando uma abordagem

que acompanha o ciclo de vida da

inovação, ajustando as exigências

conforme a maturidade da solução

testada. Outro ponto de atenção

é o diálogo com múltiplos atores:

ecossistemas inovadores envolvem

startups, big techs, seguradoras

tradicionais, consumidores com

perfis diversos e novos intermediários

digitais. Isso exige uma regulação

multissetorial, participativa e

transversal, com escuta ativa e

constante revisão dos parâmetros

regulatórios”

RA — Falamos muito dessa “modernização do setor”, mas

ainda vivenciamos no país uma desigualdade econômica

que impacta diretamente no fomento e disseminação do

seguro, onde a existência de produtos verdadeiramente

inclusivos ainda é embrionária. Como aproximar a realidade

do open insurance ao que vem sendo discutido pelo

Grupo de Trabalho da Política Nacional de Acesso ao Seguro?

Como a premissa “inovação” pode ajudar a aproximar

a maior parte da população ao seguro?

JNL — A aproximação entre o open insurance e os

debates conduzidos pelo Grupo de Trabalho da Política Nacional

de Acesso ao Seguro passa pela valorização da inovação

como ferramenta de inclusão. O open insurance cria

uma infraestrutura aberta e interoperável que, aliada à regulação

da Susep e aos princípios discutidos no GT, viabiliza

novos modelos de oferta, distribuição e precificação de

seguros mais acessíveis à população. O compartilhamento

de dados (com consentimento), a padronização de APIs e a

atuação de novos agentes — como insurtechs e sociedades

iniciadoras — permitem a personalização de coberturas de

forma transparente e simples, com produtos que se ajustam

à realidade financeira e comportamental do cidadão.

Ao mesmo tempo, as inovações viabilizadas pelo open insurance

e pelo sandbox regulatório permitem que o seguro

chegue aonde antes não chegava: por canais digitais de uso

cotidiano [WhatsApp, aplicativos de transporte e fintechs],

em formatos flexíveis (microsseguros, seguros por demanda,

coberturas modulares), com linguagem acessível e contratação

ágil. Isso converge diretamente com os objetivos

do Grupo de Trabalho, que busca universalizar o acesso ao

seguro como instrumento de cidadania, proteção social e

estabilidade financeira. A digitalização das populações, inclusive

das camadas de baixa renda, é um fator crucial que

potencializa o impacto do open insurance e das políticas

de inclusão debatidas pelo Grupo de Trabalho. Além disso,

o avanço do acesso à internet móvel, a popularização dos

smartphones e o uso massivo de aplicativos para finanças,

comunicação e consumo têm transformado o perfil digital

do brasileiro. Mesmo em comunidades periféricas e em áreas

antes desassistidas, há uma crescente familiaridade com

meios digitais, o que abre espaço para modelos de seguros

digitais, acessíveis e centrados na experiência do usuário.

Com o open insurance, seguradoras menores e insurtechs

— muitas oriundas do sandbox regulatório da Susep — podem

competir em pé de igualdade com grandes grupos ao

acessarem dados relevantes de clientes que antes estavam

restritos aos incumbentes. Isso estimula a inovação em produto,

experiência e precificação, pois os novos entrantes

têm mais agilidade para desenvolver soluções personalizadas,

de baixo custo e distribuídas digitalmente. Além disso,

o open insurance cria um mercado de serviços agregados,

como análise de dados, iniciação de seguros, plataformas de

comparação, o que permite que empresas se especializem

em nichos antes inviáveis economicamente. Para o consumidor,

isso se traduz em mais poder de escolha, transparência

e produtos realmente úteis, reforçando o seguro como uma

ferramenta de proteção, liberdade e mobilidade social. Portanto,

a inovação deixa de ser apenas um vetor de eficiência

para o setor e passa a ser um meio estruturante para reduzir

desigualdades, fortalecer a confiança da população e tornar

o seguro uma ferramenta presente no cotidiano de todos os

brasileiros, em especial dos mais vulneráveis.

7


SUBSCRIÇÃO

Do tradicional

AO ALGORÍTMICO

8

TODOS NO SETOR DE SEGUROS,

INDEPENDENTEMENTE DO NÍVEL

HIERÁRQUICO, NÃO TÊM DÚVIDA

DE QUE A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

EMPREGADA EM DIVERSAS

FRENTES VEM TRANSFORMANDO

A SUBSCRIÇÃO DE RISCOS, COM

MODELOS PREDITIVOS E MACHINE

LEARNING SUBSTITUINDO

PROCESSOS MANUAIS E

BASEADOS EM MÉDIA ESTATÍSTICA.

ESSA REVOLUÇÃO TECNOLÓGICA

ESTÁ DITANDO O APETITE DAS

SEGURADORAS BEM COMO

AJUDANDO-AS NA REDUÇÃO DE

SINISTRALIDADE E DE FRAUDES


Em todas as rodas de bate-papo

na área de seguros, sejam elas

com corretores, seguradores, desenvolvedores

de TI ou atuários, o tema

prevalente é “Inteligência Artificial” (IA). A

visão holística sobre o assunto dita as cartas,

afinal a IA interconecta todas as ações

possíveis no campo securitário, desde a

subscrição ao processamento de sinistros.

Quem não internalizar de vez essa

nova realidade, ficará para trás. Ou pior:

sumirá de vez do mapa do mercado.

Vejamos a subscrição, por exemplo.

Trata-se de um processo notoriamente

de extrema complexidade em seguros,

mas que vem, graças ao emprego da

Inteligência Artificial, sendo agilizado e

refinado em todos os seus aspectos, possibilitando

às seguradoras preços mais

competitivos e personalizados. A detecção

de fraudes é outro ponto para o qual

a IA tem sido decisiva não somente no

setor de seguros mas também na saúde

suplementar.

Para se ter ideia do tamanho da

encrenca, nos Estados Unidos, a Coalition

Against Insurance Fraud (CAIF) estima

9


SUBSCRIÇÃO

BRÁULIO MELO,

da IBA

um custo anual assustador de US$ 308,6

bilhões atribuído à fraude em seguros,

sendo que o setor de property and casualty

(P&C) representa US$ 45 bilhões desse

valor. Dados do FBI indicam que uma

família americana média incorre em um

adicional de US$ 400 a US$ 700 por ano

em aumento de prêmios devido à fraude

em seguros.

Não é diferente no Reino Unido e

na Europa como um todo. Na terra do rei

Charles, a Association of British Insurers

(ABI) identificou, em 2023, 84.400 fraudes

em seguros no valor de 1,1 bilhão de

libras, correspondendo a um aumento

de 16% no número de reclamações detectadas

em comparação ao ano anterior.

No ano passado, o Insurance Fraud

Bureau deflagrou investigação de mais

de 6 mil sinistros de seguro de automóveis

suspeitos de fraude, que podem estar

vinculados a golpes de “colisão por

dinheiro”. No total, estima-se que esse

valor seja superior a 70 milhões de libras

em fraudes potenciais. No Brasil, pontualmente

em 2022, as fraudes em seguros

somaram quase R$ 825 milhões em

2022, representando 16% do total de

sinistros pagos naquele ano, conforme

apontam dados da Confederação Nacional

das Seguradoras (CNseg). Por aí

se mede a importância das ferramentas

de IA para todos os processos do seguro,

onde destacam-se para identificação rápida

de anomalias em dados de sinistros

e de segurados, superando as capacidades humanas em termos de

velocidade e eficiência no rastreio das fraudes.

Como acontece, contudo, com qualquer nova tecnologia

poderosa, existem riscos que devem ser cuidadosamente avaliados

e gerenciados por todos os profissionais do seguro. O fato é que,

apesar deste importante sinal, a IA melhorou o apetite de risco das

seguradoras. “A Inteligência Artificial vem ampliando a capacidade

das seguradoras de identificar, precificar e administrar riscos com

muito mais precisão. A IA permitiu que as seguradoras analisem

uma quantidade muito maior de informações para calcular o risco

de forma mais precisa. Isso fez com que riscos que antes eram recusados

por falta de dados confiáveis fossem aceitos e que sejam estabelecidos

preços mais adequados ao perfil de cada cliente”, avalia

Bráulio Melo, que membro do Instituto Brasileiro de Atuária (IBA) e

com mais de 20 anos de experiência em atuária, resseguros, gestão

de riscos e regulação do setor.

Baseada em Luxemburgo, a executiva brasileira Luanna Eroles

Knoener, líder de expansão internacional da Samplemed, empresa

que começou a atuar há quase 40 anos no Brasil com serviços

para subscrição de seguros oferecidos às seguradoras, trabalha com

produtos digitais na Samplemed há 5 anos. Ela comandou o projeto

s.360, sendo responsável pela internacionalização do software desenvolvido

com tecnologia brasileira para subscrição médica.

“Minha percepção é que, para análises de risco em vida e saúde,

as empresas de seguro ainda são bem tradicionais e preferem

estratégias que incluem análises médicas para se sentirem mais seguras

do risco, especialmente para propostas de capital mais alto. A

IA tem sido implementada mais para o atendimento ao consumidor

e para gerar novas jornadas. A análise de risco não é feita com IA

generativa. Por quê? Riscos em seguros de vida são casos de exceção

— não são os casos padrão — e Inteligência Artificial é treinada

com repetição de padrões, não exceção. Por isso, a inteligência humana

é essencial. Com isso em mente, participei de um projeto de

criação da nossa fundação mapeada de dados para análise de riscos,

que chamamos de ‘Banco de Riscos do s.360’. Fizemos uma base web

semântica que foi feita com pesquisa por mais de 10 médicos e taxonomistas,

para traduzir o conhecimento médico de uma maneira

que a máquina consiga entender e ser a fonte de referência passada

por curadoria médica antes de interagir com inteligências artificiais”,

destaca Luanna.

Para Aldo Pires, CEO da .add, empresa especializada em inovação

e tecnologia com mais de 25 anos de atuação no mercado e

escritórios em São Paulo, Rio de Janeiro e Miami, a Inteligência Artificial

não necessariamente melhorou o apetite de risco das seguradoras

no sentido de torná-las mais dispostas a assumir riscos maiores,

mas transformou a forma como esse “apetite” é gerido, tornando-

-o mais preciso, dinâmico e baseado em dados. “A IA tem permitido

uma análise muito mais refinada de riscos, com base em grandes volumes

de dados históricos, comportamentais e até climáticos. Essa

capacidade ampliada de análise reduz incertezas, melhora a precificação

e fortalece a tomada de decisão nas áreas de subscrição. A

IA não aumenta o apetite de risco em si, mas permite assumi-lo com

mais segurança e inteligência. Assim, algumas seguradoras podem

10

se sentir confortáveis em ampliar seu escopo de atuação — por

exemplo, aceitando riscos antes considerados altos — graças à confiança

nas análises geradas por IA”, assinala o executivo.

De forma bem objetiva, o uso de IA vem ajudando as seguradoras

a serem mais precisas e ágeis na avaliação de risco. Essa é a

opinião de Rodrigo Cunha, diretor de TI do Grupo Apisul, com foco

em seguros, gerenciamento de riscos, inteligência logística, regulação

de sinistros e meios de pagamento. Ele exemplifica que, com algoritmos

de aprendizado de máquina, é possível processar grandes

volumes de dados, inclusive aqueles não estruturados, como imagens,

sensores e redes sociais. Esses processos de IA, frisa Cunha,

ajudam a formar um perfil mais completo do segurado através de

uma análise mais individualizada, indo além dos modelos tradicionais

baseados em regras fixas. “Dessa forma, conseguimos personalizar

a precificação e cobertura com base em dados reais de comportamento

e exposição ao risco. Isso tem ampliado a capacidade da

área técnica em trabalhar com segmentos que antes eram considerados

muito arriscados ou até mesmo inatingíveis. Isso representa,

na prática, um ganho real de apetite de risco com mais segurança.

Além disso, com previsões mais confiáveis, conseguimos otimizar o

uso do capital, por exemplo, ajustando reservas de forma mais eficiente

ou tomando decisões de resseguro com mais embasamento”,

observa. Segundo o executivo do Grupo Apisul, isso libera margem

para a companhia assumir novos riscos de forma controlada. “Também

falamos sobre como o monitoramento em tempo real, usando

sensores ou telemetria, está permitindo uma gestão mais ativa do

risco. Isso diminui a imprevisibilidade e torna o apetite de risco mais

flexível, sem abrir mão da segurança. Claro que seguimos atentos

aos desafios como viés nos dados, explicabilidade dos modelos e

questões de privacidade. A área técnica de seguros tem um papel

essencial nisso, garantindo que as soluções estejam alinhadas com

a regulação e com boas práticas do setor. Mais do que aumentar o

apetite de risco, a IA permite que ele seja mais estratégico e embasado.

Essa é uma construção conjunta entre tecnologia e a área

técnica de seguros, que vem evoluindo com bastante consistência”,

resume.

Um modelo preditivo, reforça a

especialista, é também um tipo de

Inteligência Artificial que utiliza

dados históricos e algoritmos

estatísticos para prever resultados

ou comportamentos futuros”

LUANNA EROLES KNOENER,

da Samplemed

MODELOS PREDITIVOS

O mercado segurador brasileiro começou a investir em melhorias

e automatização de processos a partir de modelos preditivos

e machine learning, mas sua adoção, como explica Bráulio

Melo, ainda é gradual e longe de estar consolidada. A grande maioria

das seguradoras, afirma o atuário, ainda depende “fortemente”

de práticas convencionais baseadas em estatísticas agregadas e

decisões manuais. “O que percebo é que algumas seguradoras têm

liderado essa transformação, mas para utilizações distintas e não

homogêneas. Vejo, por exemplo, algumas utilizando para automação

da análise de sinistros e detecção de fraudes, enquanto outras

têm priorizado a experiência digital do usuário, com processos de

cotação em tempo real, com base no perfil e comportamento dos

segurados”, diz.

Como informa o membro do IBA, o que é amplamente utilizado

fora do Brasil, mas que ainda não foi incorporado no mercado

local, é a subscrição automatizada

— instantânea e totalmente digitalizada

— para aceitar ou recusar propostas sem

intervenção humana. Melo cita ainda o

uso de IA para análise de imagem, áudio,

vídeo e texto, que, segundo ele, poderia

simplificar o processo de regulação de

sinistros, e o ajuste dinâmico de preços,

que se baseia no comportamento e no

uso dos clientes.

Luanna Eroles afirma, por sua vez,

que modelos preditivos não são IA generativa.

Um modelo preditivo, reforça a

especialista, é também um tipo de Inteligência

Artificial que utiliza dados históricos

e algoritmos estatísticos para prever

resultados ou comportamentos futuros.

“Ele faz parte do campo de aprendizado

de máquina, onde o sistema aprende

11


SUBSCRIÇÃO

Fora do Brasil, principalmente

nos Estados Unidos e na Europa,

[as tecnologias com IA] já são

amplamente aplicadas”

RODRIGO CUNHA, da Apisul

padrões a partir dos dados para fazer

previsões informadas. Eles são usados

em casos com perfil específico, normalmente

massificados, e algumas seguradoras

se sentem mais confortáveis com

eles, mas ainda há um grupo que tem

medo de modelo preditivo no Brasil

comparado com o que conheço fora.

Agora, no mercado internacional, isso já

é completamente normalizado, se roda

muito modelo preditivo para análise de

riscos”, observa Luanna.

No Brasil, embora modelos preditivos

e machine learning ainda não

estejam plenamente incorporados pelas

seguradoras como parte central de

todos os processos, o que se observa é

um movimento gradual, com avanços

em áreas específicas como: subscrição

automatizada em seguros de automóvel

e vida individual, com uso de IA para

precificação baseada em perfil de risco;

detecção de fraudes, onde algoritmos de

machine learning já superam abordagens tradicionais, e atendimento

a sinistros, com o uso de chatbots, além de análise de imagem e

de triagem automatizada. Além disso, a baixa qualidade de dados

históricos digitalizados e a falta de interoperabilidade entre sistemas

legados dificultam a adoção ampla e estruturada de modelos preditivos,

como atesta Aldo Pires.

No exterior, acentua ele, seguradoras usam dados não tradicionais,

como comportamento digital, hábitos de consumo e dados

de dispositivos IoT (como carros conectados e wearables), para precificação

e personalização de produtos. No Brasil, isso ainda é incipiente.

“Há uma tendência de as seguradoras operarem com modelos

de machine learning atualizados em tempo real, recalibrando o

apetite de risco à medida que os dados mudam. No Brasil, a maioria

das seguradoras ainda trabalha com modelos fixos e atualizações

periódicas, muitas vezes manuais”, pontua Pires.

Outra prática “bem interessante”, como argumenta o executivo,

é a utilização de testes A/B de algoritmos de subscrição e

campanhas automatizadas. “Aqui, ainda se depende fortemente de

decisões centralizadas e menos experimentação orientada a dados.

O conceito de insurance-as-a-service, com produtos modulares via

API’s, está em crescimento fora do Brasil. Por aqui, o modelo ainda é

limitado e concentrado em algumas insurtechs”, afirma.

Como assinala Rodrigo Cunha, as empresas no Brasil estão

em fase de transição, substituindo gradualmente processos manuais

e modelos baseados em médias estatísticas tradicionais por

abordagens mais inteligentes e individualizadas, especialmente

em precificação, detecção de fraudes e análise de risco. A adoção,

segundo ele, ainda é desigual porque grandes seguradoras

e insurtechs lideram o uso dessas tecnologias, enquanto players

menores enfrentam barreiras, como falta de dados estruturados,

limitações regulatórias ou baixa maturidade analítica. “Fora do

Brasil, principalmente nos Estados Unidos e na Europa, [as tecnologias

com IA] já são amplamente aplicadas”, enfatiza Cunha,

que cita as seguintes movimentações executadas lá fora que ainda

são incipientes aqui. Primeiramente, a precificação dinâmica e

personalizada com base em comportamento, como, por exemplo,

telemetria veicular real-time; underwriting automatizado com

modelos preditivos e análise de texto em tempo real. Exemplos:

documentos e histórico médico; o uso de LLMs e IA generativa

para atendimento ao cliente, triagem de sinistros e resumo de

apólices, modelos de risco baseados em dados externos, como

clima, geolocalização, redes sociais e imagens de satélite, e, por

fim, a automação de sinistros com visão computacional. Exemplo:

análise automática de fotos de colisão.

IMPACTO NA REDUÇÃO DA SINISTRALIDADE

Tema tão em evidência na área de saúde suplementar, as

fraudes estão comprometendo em 10% as receitas das operadoras

do setor, como indica o relatório Fraude no sistema de saúde

brasileiro, da PwC Brasil. Nos últimos cinco anos, como alerta a Federação

Nacional de Saúde Suplementar (FenaSaúde), mais de 4

mil notificações de crimes e ações cíveis foram registradas contra

fraudadores de planos médicos e odontológicos. Outro dado alar-

12

mante foi apresentado pela Associação Brasileira de Empresas de

Saúde Suplementar (Abramge). Segundo a entidade, os desvios no

setor podem ter causado um prejuízo estimado em R$ 33 bilhões

em 2024. A Inteligência Artificial (IA) pode ser decisiva para a redução

de sinistralidade e, obviamente, para o combate às fraudes.

Luanna Eroles explica ser possível o uso de técnicas diversas

de IA para diferentes pontos, como as análises de omissão de informação

médica, inconsistência de informação e alertas de fraude,

que são feitos com base em machine learning ou em análises

mais avançadas de Inteligência Artificial. Como exemplo, inclusive,

ela frisa que a IA pode ser usada, “com consentimento”, para analisar

voz e detectar se a pessoa, por exemplo, é possivelmente fumante.

“Já tem empresas trabalhando [no setor médico] para detectar

biomarkers de diabetes por voz, coisas nunca pensadas antes. Tem

empresa americana que usa até delay de resposta a perguntas para

definir fraude. A base é uma diferença de milissegundos e é meio

militar para o meu gosto, mas funciona. Detalhe: por mais que tenhamos

muita tecnologia a oferecer na proteção contra fraudes, o

que mais reduz a sinistralidade em termos de volume de valor subscrito

é surpreendentemente a tele-entrevista. Só em 2024, com um

percentual de apenas 0,53% de casos tagueados [sic] como suspeita

de fraude, as tele-entrevistas da Samplemed protegeram cerca de

R$ 174,9 milhões para o mercado de seguros em capital de cobertura

de vida”, revela Luanna.

O fato é que há um empenho das seguradoras e operadoras

de saúde suplementar no uso de tecnologias avançadas de análise

preditiva com base em Inteligência Artificial (IA) para redução de sinistralidade

e de fraude. Resumidamente, os principais efeitos práticos

são os seguintes: a IA permite analisar dados comportamentais,

históricos e contextuais para antecipar o risco individual de sinistro,

ajustando preços e coberturas. “Por exemplo, em seguros de automóvel,

dados de telemetria, como velocidade, frenagens bruscas e

horários de uso do veículo, permitem precificar de forma personalizada,

variando o cálculo de risco periodicamente”, diz Aldo Pires,

sinalizando, em seguida, para outro efeito: “No combate à fraude

as seguradoras analisam grandes volumes de sinistros e detectam

padrões atípicos. Por exemplo, no seguro saúde há aplicações que

detectam suspeitas de fraudes quando um procedimento é apresentado

por um cliente, ou prestador de serviço. Assim a análise de

inconsistências em documentos ou vínculos suspeitos entre partes

envolvidas faz com que as autorizações de procedimento sejam

classificadas como suspeitas passando a ter um tratamento diferente

das outras que não apresentam esse padrão”.

Há também, como acrescenta Pires, aplicações de visão

computacional e análise de imagens em sinistros com fotos, especialmente

em seguros de automóveis e residencial. “A IA pode

analisar imagens enviadas pelos clientes para detectar edições,

imagens de banco de dados ou inconsistências com o laudo técnico.

Podemos citar ainda a utilização do processamento de linguagem

natural [PLN] que permite que a IA consiga ler e interpretar

textos de declarações, boletins de ocorrência e e-mails, cruzando

informações e detectando contradições ou tentativas de manipulação”,

salienta.

MARCOS KAPP,

da Split Risk,

Rodrigo Cunha também mostra

outro efeito prático da IA para redução

de sinistralidade e de fraudes, porém em

outro campo: “A automação no aviso e regulação

de sinistro através de IA e visão

computacional, o sistema avalia imagens,

vídeos ou relatos com rapidez e consistência,

acelerando a decisão sobre o pagamento

ou recusa do sinistro. Também

existe o monitoramento preventivo. Um

exemplo é nos seguros de transporte,

com a IA monitorando o comportamento

do motorista, rotas e sinais de risco,

ajudando a prevenir sinistros antes que

ocorram. Todos esses processos apoiados

e acelerados via Inteligência Artificial

permitem uma redução no custo operacional

com análise automatizada, tomada

de decisão mais rápida e assertiva e melhoria

da rentabilidade e sustentabilidade

das carteiras.”

DO VELHO AO NOVO

O que avançou da subscrição tradicional

até a subscrição algorítmica? O

CEO Split Risk, Marcos Kapp ressalta que,

nesse sentido, o processo vem sendo

gradual, mas indispensável para a segurança

da operação do setor. “Inicialmente,

testamos com um volume menor de

casos, até entender o comportamento

das ferramentas e identificar possíveis

falhas. Hoje, a grande maioria dos processos

de subscrição já acontecem sem

interação humana, com aprovação de

13


SUBSCRIÇÃO

ONTEM E HOJE

A Inteligência Artificial não apenas torna o

combate à fraude mais eficaz, mas também contribui

de forma direta para a sustentabilidade técnica das

carteiras, ao reduzir os sinistros evitáveis. O resultado

é uma operação mais eficiente, com produtos mais

acessíveis e preços mais justos para os bons riscos.

Vejamos como funciona essa transição sob a explicação

de Aldo Pires, CEO da .add.

ALDO PIRES, da .add

ASPECTO SUBSCRIÇÃO TRADICIONAL SUBSCRIÇÃO ALGORÍTMICA

Base de decisão

Fontes de dados

Experiência do subscritor +

estatísticas históricas.

Formulários manuais,

entrevistas, análise

documental.

Modelos preditivos baseados em big

data e IA.

Dados estruturados e não estruturados

(IoT, mídias sociais, comportamento).

Tempo de análise Dias ou semanas Em tempo real ou poucos minutos.

Padronização

Escalabilidade

Custo operacional

Precisão do risco

Alta variação entre

subscritores (decisão

subjetiva).

Limitada à capacidade da

equipe humana.

Alto, com forte dependência

de capital humano.

Média geral aplicada a

grupos amplos.

Decisões consistentes baseadas em

algoritmos treinados.

Altamente escalável.

Reduzido, com automação de

processos repetitivos.

Análise granular e personalizada de

risco individual.

Atualização de

modelos

Lenta, baseada em ciclos

longos.

Contínua, com aprendizado automático

(machine learning).

14

vistoria prévia em menos de três minutos, por exemplo. Mesmo assim,

revisamos frequentemente os casos aprovados ou recusados

pela ferramenta, para conferir que as validações estão de acordo

com as regras de aceitação. Isso nos garante continuar olhando

para as melhorias nos processos internos com a certeza de que

estamos no caminho certo”, afirma.

O avanço está, argumenta Luanna Eroles, na padronização

do processo e na abordagem estratégica mais “granularizada” de

subscrição possibilitada por processos consistentes. Ela explica: “A

granularidade que sistemas como o s.360 oferecem é que podem

diferenciar casos que antes eram declinados em nuances e sub quadros

clínicos, que podem ser aceites, garantindo a proteção de muito

mais famílias e de clientes que desejam obter proteção. Hoje, por

exemplo, o s.360 diferencia mais de 100 tipos de diabetes e cada

tipo tem um parecer. Porém essa abordagem, que hoje se tornou

tecnológica, foi determinada pela equipe de médicos subscritores

da casa. A inteligência humana sempre anda ao lado da tecnologia.”

LADO TÉCNICO DA ATUÁRIA

Membro do comitê técnico de seguros do Instituto Brasileiro

de Atuária (IBA) e líder técnico atuarial na 180 Seguros, Gustavo

Genovez frisa que a IA também começa a ser utilizada em vertentes

relacionadas aos cálculos de passivos atuariais, bem como na

mensuração de componentes necessários para elaboração de demonstrações

financeiras em normas internacionais de relatórios financeiros,

as chamadas “IFRS 17” (international financial reporting

standards). “No que se refere às provisões técnicas estimadas, tomemos

como exemplo a provisão de IBNyR [incurred but not yet

reported] ou provisão para sinistros ocorridos mas não avisados:

Tomando por base a metodologia de cálculo Chain Ladder, sem

prejuízo de utilização de demais metodologias, os modelos de IA

entregam bastante acuidade nas estimativas e aplicação dos fatores

de desenvolvimento de sinistros e, por consequência, no saldo final

estimado da provisão.

Além disso, complementa o atuário, os modelos de IA otimizam

o tempo despendido para execução destes processos, permitindo

que atuários dediquem mais tempo para análises de causalidade

dos resultados observados. “Por consequência, a identificação

das referidas causas pode ensejar melhorias operacionais em produtos,

estratégias de comercialização e experiência do cliente e/ou

estratégias de transferência de riscos, resultando impactos positivos

em rentabilidade, solvência e liquidez”, garante Genovez.

Processo análogo pode ser aplicável, afirma ele, à provisão

para sinistros ocorridos, mas não suficientemente estimados, a chamada

IBNeR (incurred but not enough reported ); à provisão para

sinistros ocorridos, mas não pagos, tecnicamente conhecida como

IBNP (incurred but not paid); à provisão de prêmios não ganhos para

riscos vigentes não emitidos, a PPNG-RVNE, e às estimativas realistas

de fluxos de caixa comumente utilizadas para cálculo do teste de

adequação do passivo (TAP), mensurações em IFRS17 e respectivas

estimativas de ajuste ao risco não financeiro. “Estes componentes

atuariais também podem ser estimados através de processos estocásticos

e, por consequência, os respectivos testes estatísticos para

GUSTAVO GENOVEZ,

da 180 Seguros

identificação de distribuição de probabilidades

e processos de apuração dos

respectivos parâmetros são significativamente

otimizados e facilitados através da

utilização de algoritmos de IA”, observa

Genovez.

Segundo o especialista, a mensuração

dos passivos judiciais, notadamente

da provisão de sinistros a liquidar

(PSL) judicial, também é beneficiada pela

utilização de algoritmos de IA, tanto em

termos de eficiência no tempo despendido

para análise documental e processual,

quanto na precisão da classificação em

termos de possibilidade de perda (remota,

possível e provável) dos processos. “Os

modelos preditivos, determinísticos ou

estocásticos utilizados para determinação

dos percentuais de perda aplicáveis

a cada uma das respectivas probabilidades,

também são beneficiados pela

utilização de algoritmos de IA, tanto em

termos de acuracidade, quanto em termos

de eficiência em tempo de execução

dos referidos modelos”, assinala Genovez,

acrescentando que, em outra vertente

extremamente relevante, os algoritmos

de IA também contribuem para otimização

dos processos de coleta, armazenamento,

tratamento e processamento das

bases de dados necessárias para cálculo

dos passivos atuariais, permitindo que

atuários e equipes de TI e de engenharia

de dados dediquem tempo para as melhorias

acima descritas.

15


EXPERIÊNCIA DA CLIENTE

Quando o futuro

AINDA É HOJE

16

HÁ QUEM DIGA QUE A INTELIGÊNCIA

ARTIFICIAL CONSIGA ANTECIPAR

REALIDADES. TRATA-SE,

PORTANTO, DA “BOLA DE CRISTAL”

DA MODERNIDADE. O SETOR

DE SEGUROS, POR EXEMPLO,

EXPERIMENTA MUITAS SOLUÇÕES

DE IA, PRINCIPALMENTE NO

RELACIONAMENTO COM CLIENTES

E ALGUNS RESULTADOS ESTÃO

APARECENDO. AINDA PREDOMINAM,

CONTUDO, MUITAS INDAGAÇÕES EM

MEIO A TESTES E, DE CERTA FORMA,

MUITA PRECAUÇÃO E PARCIMÔNIA.

AFINAL, COMO REFORÇAM DOIS

FAMOSOS DITOS POPULARES, “O

SEGURO MORREU DE VELHO” E “O

FUTURO A DEUS PERTENCE”. ENTRE

A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E O

QUE VIRÁ PELA FRENTE, HÁ UM VÉU

AINDA A SER DESCORTINADO


O

que têm em comum Parshin Shojaee,

Iman Mirzadeh, Keivan Alizadeh,

Maxwell Horton, Samy Bengio

e Mehrdad Farajtabar? Todos, simultaneamente

e a partir da mesma fonte, vêm estimulando

reflexão no mundo da tecnologia

desde que publicaram, na primeira semana

de junho, sob a tutela da Apple, um artigo

no qual argumentam que a Inteligência Artificial

(IA) ainda apresenta lacunas e limites

de estruturação lógica que a impedem de

executar um modelo de raciocínio amplo,

complexo e capaz de verdadeiramente antecipar...

o futuro. O nome é extenso: The Illusion

of Thinking: understanding the strengths

and limitations of reasoning models via

the lens of problem complexity, ou, traduzindo,

A Ilusão do Pensamento: compreendendo

os pontos fortes e as limitações

dos modelos de raciocínio através da lente

da complexidade do problema, mas o fato

é que o artigo dos especialistas alerta a

sociedade e o mercado em geral, e de todas

as frentes, que a Inteligência Artificial,

apesar de sua extraordinária capacidade

transformadora do real e das situações cotidianas

e de consumo, ainda “engatinha”.

Mas também é fato que a IA está transformando

o dia a dia de todos nós, frisando:

para o bem ou para o mal. Deparamo-nos,

portanto, com o imprescindível e determinante

viés da ética. “Embora esses modelos

demonstrem desempenho aprimorado

em benchmarks de raciocínio, suas

capacidades fundamentais, propriedades

de escala e limitações permanecem insuficientemente

compreendidas. As avaliações

atuais concentram-se principalmente

em benchmarks matemáticos e de codificação

estabelecidos, enfatizando a precisão

da resposta final. No entanto, esse

paradigma de avaliação frequentemente

sofre com a contaminação de dados e não

fornece insights sobre a estrutura e a qualidade

dos rastros de raciocínio”, resumem

os seis articulistas, que para chegarem a

essa conclusão transcenderam avaliações

convencionais e submeteram os recursos

de Inteligência Artificial a quebra-cabeças

de indizíveis níveis de complexidade que

colocaram em xeque a capacidade da IA

de ir mais longe do que já é capaz. As chamadas

IA’s “pensantes” entraram em pane

diante das questões de lógica a que foram

submetidas e, inclusive, emitiram respostas

erradas e sem solução alguma para os

quebra-cabeças. Incapazes de solucionar

os problemas, as IA’s “jogaram a toalha” na

lona de testes matemáticos dos intrépidos

estudiosos e literalmente desistiram de

tentar processar respostas. Travaram mesmo.

A constatação é indelével: as IA’s

“pensantes” são um caminho sem volta.

O horizonte que sinalizam é vasto e fundamental

para solucionar questões do

mundo atual, porém ainda com restrições,

digamos, interpretativas. O mundo ainda é

“humano, demasiado humano”, já escreve-

17



ALEXANDRE MUNIZ,

da Generali

RICARDO VILLAÇA,

da ENS

ra no século 19 o filósofo Friedrich Nietzsche.

E a premissa permanece viva. Ou seja,

o pensamento humano ainda prevalece

diante de realidades aparentemente inescrutáveis.

A expressão “pé no chão” consiste

em um preceito muito familiar ao setor

de seguros. Por muito tempo tido como

uma indústria “conservadora” e que demorou

à beça para reconhecer que, daqui

em diante, o “digital” é quem dá as

cartas do jogo. Há uma discussão franca,

aberta, de que a IA realmente impulsiona

o mercado, sobretudo a partir da jornada

com o consumidor. Mas também prevalece

uma autoanálise: “Será que estamos

realmente prontos?”, indagam muitos gerentes

e diretores de TI das seguradoras em meio aos seus incansáveis

testes com as novas tecnologias embebidas em IA.

Diretor vice-presidente de tecnologia e operações da Generali,

Alexandre Muniz é categórico: “Segundo os especialistas da Apple,

a IA não formula nada novo. Ela trabalha em seu conhecimento

existente e não consegue trabalhar em seu conhecimento futuro.

Ou seja, isso muda um pouco o conceito de como é que se vê a IA.

Formular efetivamente coisas novas exige um toque humano. A IA

ainda não consegue fazer isso. Ela, conceitualmente, tenta reproduzir

o que nós somos hoje. O que nós vamos ser lá na frente, que é um

pouco a tônica também do artigo da Apple, e que eu concordo plenamente,

depende sempre do olhar humano. É difícil você eliminar

o olhar humano das profissões.”

Em meio às reflexões — por que não? — filosóficas, as áreas

de TI das seguradoras tradicionais e as insurtechs não alteram o plano

de negócios onde investimentos em IA na jornada do cliente são

indispensáveis. Já não há dúvida de que chatbots inteligentes, assistentes

virtuais, análise de sentimentos e modelos preditivos estão

tornando a experiência com o cliente mais fluida, rápida e personalizada.

Hoje, a Inteligência Artificial vem agilizando atendimentos em

canais digitais, inclusive WhatsApp, app’s e portais.

Coordenador acadêmico da Escola de Negócios em Seguros

(ENS), pontualmente da certificação avançada Estrategista em IA

para o mercado de seguros, Ricardo Villaça define a InteligênciaArtificial

como “decisiva” para tornar os canais digitais mais ágeis, hiperpersonalizados

e “disponíveis 24/7”, ou seja, 24 horas por dia nos sete

dias da semana. “Agentes virtuais permitem que seguradoras façam

cotações, tirem dúvidas e regulem sinistros diretamente pelo WhatsApp

ou app’s. Seguradoras que adotaram fluxos automatizados associados

à IA viram o tempo médio de atendimento cair até 80%.

Além disso, em alguns casos, a taxa de fidelização aumentou entre

15 e 20 pontos nos primeiros 12 meses. A automação com IA tem

sido não só uma inovação, mas um fator de fidelização. Lembrando

que automação sem IA não é IA”, salienta Villaça.

O Grupo Bradesco Seguros é exemplo de que a IA está funcionando

na comunicação com seus clientes nos canais digitais.

Os assistentes virtuais da seguradora, inclusive no WhatsApp e no

aplicativo, contam com linguagem natural e análise de sentimentos

para oferecer interações mais resolutivas. Em 2024, alcançamos uma

média mensal de 1,2 milhão de usuários únicos no app e 8,1 milhões

de consultas/transações por meio do app. Além disso, utilizamos IA

na subscrição de apólices, regulação de sinistros e identificação automatizada

de avarias, o que reduz prazos e melhora a experiência

do cliente”, revela o diretor de inovação, digital e dados no Grupo

Bradesco Seguros, José Loureiro.

Pesquisas apontam que, com IA, o tempo médio de espera

por atendimento caiu 94% em algumas seguradoras, de 47 para apenas

três minutos, e o tempo médio de interação com bots pode ser

de apenas 1,46 minutos, enquanto o atendimento humano gira em

torno de 24,8 minutos. “Mas o diferencial é ir além da mera automação,

construindo uma relação mais humana, confiável e empática,

mesmo em interações digitais. Acreditamos que a próxima fronteira

da IA no seguro é justamente essa humanização escalável”, prevê o

18

CEO da MJV Technology & Innovation, Mauricio Vianna.

O relatório Scaling gen AI in insurance (Escalonamento da geração

de IA em seguros), divulgado em abril deste ano pela Deloitte

e baseado em uma pesquisa com 200 executivos de seguros nos

Estados Unidos, indica que 76% das seguradoras já implementaram

IA generativa em uma ou mais funções de negócio, com seguradoras

de vida e acidentes ligeiramente à frente (82%) comparado a

70% das seguradoras de propriedades e casualty. Os resultados da

pesquisa revelam, todavia, lacunas na preparação das ferramentas

de IA generativa, embora as seguradoras mantenham um foco estratégico

em recursos para o desenvolvimento de soluções tecnológicas

que as aproximem ainda mais de seus clientes. “Em relação

à implementação das seguradoras, as iniciativas estão distribuídas

por diferentes estágios e funções entre os entrevistados. Embora

algumas seguradoras já tenham implantado a IA generativa em diversas

funções, o maior grupo ainda está em fase de escopo. Parece

que, após os experimentos iniciais com casos de uso e Poc’s [provas

de conceito], as seguradoras estejam adotando uma abordagem

mais comedida em relação à escala e à adoção. Um motivo para

essa abordagem pode estar relacionado ao fato de alguns líderes

do setor de seguros ainda ponderar os riscos potenciais em relação

aos benefícios potenciais, especialmente seguradoras com receitas

anuais inferiores a US$ 500 milhões. Embora 45% dos entrevistados

tenham afirmado que seus líderes acreditam que os benefícios da

IA generativa superem os riscos, a maioria acredita que os riscos superam

os benefícios ou está em dúvida quanto à proposta de valor

da IA generativa”, explicam, em artigo publicado em abril, os analistas

Sandee Suhrada, que lidera a área de estratégia de dados de

seguros e IA da Deloitte nos Estados Unidos, e Dishank Jain, gerente

adjunto do centro de serviços financeiros da Deloitte na Índia.

No Brasil, a maioria das seguradoras está empenhada nessa migração

para IA no atendimento ao cliente. Na Generali Seguros, por

exemplo, como revela Alexandre Muniz, alguns chatbots reduziram

em 50% o tempo de atendimento. “Também fizemos um projeto na

área de sinistro judicial com o qual reduzimos o tempo médio dos processos

judiciais em mais de 70%. Também reduzimos o custo em igual

monta, porque toda vez que se cria uma ação judicial, deve ser criada

uma provisão para isso”, diz Muniz, que antecipa: “No Brasil, devemos

fazer este ano ainda mais duas ou três grandes iniciativas [com base

em IA] que melhoram o tratamento, por exemplo, de dados de sinistro”.

A Generali já investiu cerca de R$ 1 milhão no emprego de IA,

contabilizando um retorno de cerca de R$ 50 milhões. “Acreditamos

que essas iniciativas criam um nível de agilidade que proporciona

um retorno para a empresa de, no mínimo, 25%, podendo chegar,

em alguns casos, a 90% de retorno. Estamos falando de um retorno

muito alto em um ano e meio”, destaca o executivo, afirmando, inclusive,

que a Inteligência Artificial trará muitos benefícios, sobretudo

em dois níveis: no da personalização do produto ao cliente e no

relacionamento diário pós-venda, desdobrando-se, portanto, para

um atendimento mais humanizado.

A Zurich adota o clientecentrismo como um dos pilares da

sua cultura corporativa. Esse é um dos focos principais com que a

seguradora implementa a IA em seu negócio. Um dos principais

MAURICIO VIANNA,

da MJV Technology & Innovation

usos da IA na Zurich é a automatização

de processos relacionados à regulação

de sinistros, que é o momento de maior

contato dos clientes com as seguradoras.

Processos como cotações de reparo de

veículos e análise de sinistros de celular

também já contam com ferramentas nesse

sentido. No seguro celular é possível

uma indenização de um aparelho roubado,

por exemplo, em poucos minutos,

contando com o uso de IA para análise de

documentos, inclusive boletins de ocorrência,

e no seguro automóvel, a partir

de fotos enviadas pelo cliente via app ou

site, a IA analisa os danos e gera estimativas

para reparos, acelerando o processo

de indenização. “Com esse processo, ob-

SANDEE SUHRADA,

da Deloitte

19



aceleração. O mercado em geral ainda usa mais a IA ‘da moda’ do

que a IA ‘com propósitos’. A IA cada vez mais deve estar associada

aos desafios estratégicos das organizações. A ENS tem tido um papel

decisivo e essencial nesse processo, incentivando e entregando um

nível de educação no mesmo patamar do de países que estão se

desenvolvendo nesse sentido.”

CTO da Albatroz MGA, Vinicius Jorge assinala que a adoção de

IA está na agenda estratégica de todos os CEO’s e executivos do setor

de seguros globalmente. Ele cita o McKinsey Global Insurance Report

(2024), que destaca que a indústria está à beira de uma “mudança sísmica”

orientada por tecnologia, com foco em quatro áreas-chave para

posicionar as seguradoras nesta transformação. “O grande desafio

não é mais se implementar, mas por onde começar”, diz Jorge.

VINICIUS JORGE,

da Albatroz MGA

servamos uma redução de nove para um

dia para aprovação do sinistro”, argumenta

a diretora de marketing e clientes da

Zurich, Lucía Sarraceno.

A executiva afirma que mais de

50% de todos os sinistros anotados na

Zurich contam com IA em sua regulação,

sendo que mais de 40% dos sinistros de

seguro celular, garantia estendida, automóvel

e de crédito já são resolvidos em

um único contato do cliente com a seguradora.

“Essas iniciativas fazem parte de

uma transformação contínua com foco

na excelência da experiência. Um reflexo

disso é um avanço bastante significativo

da satisfação dos clientes com a Zurich: o

TNPS [transactional net promoter score],

índice através do qual é possível medir

essa satisfação, saltou mais de 30 pontos

entre 2018 e 2024, um indicador claro do

impacto positivo das ações implementadas”,

acrescenta Lucía.

O uso da IA ainda é recente no

mercado segurador brasileiro. Ricardo

Villaça, da ENS, observa que, nos últimos

anos, houve avanços importantes na automação

de processos, na personalização

de ofertas e na análise preditiva, mas, reforça

ele, ainda é preciso acontecer uma

‘virada de mindset” por parte de líderes

e de organizações: “É normal que essa

virada demore um pouco, mas podemos

ajudar a acelerar, principalmente com

cultura. Em toda revolução industrial, a

cultura é sempre um ponto de atenção e

LGPD É SUFICIENTE?

As seguradoras brasileiras, em sua maioria, sinaliza o executivo,

já possuem estruturas robustas de proteção de dados em conformidade

com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), não representando

a IA um risco adicional significativo neste aspecto. O principal desafio

emergente será, afirma Jorge, o gerenciamento do volume exponencial

de dados que a IA gerará. “Segundo a Deloitte, estimativas indicam

que a IA poderia adicionar mais de 10%, ou aproximadamente

US$ 12,5 trilhões, ao PIB global até 2032, intensificando ainda mais a

necessidade de gestão eficiente de dados. As companhias precisarão

tomar decisões estratégicas sobre como organizar esta nova massa

de informações, integrando-a às arquiteturas existentes e sistemas legados.

A modernização da infraestrutura de dados será fundamental

para sustentar o crescimento projetado do setor”, avalia Vinicius Jorge.

Apesar dos avanços, o setor, como avalia Marcella Campos,

gerente de inovação da MJV, ainda precisa evoluir a proteção de

dados dos clientes, mesmo com a existência da LGPD, fortalecendo

a governança de dados, garantindo que a complexidade e o volume

de informações tratados pela IA estejam em total conformidade

com a lei. “A transparência e aplicabilidade dos algoritmos são desafios

importantes, pois os clientes têm o direito de entender como

as decisões automatizadas são tomadas. Como vem sendo muito

falado como temática em feiras recentes, a necessidade de uma regulamentação

mais específica para a IA é evidente, pois a LGPD, embora

abrangente, não trata de todas as particularidades da tomada

de decisão autônoma. Superar esses desafios é essencial para que a

IA seja utilizada de forma ética e responsável, construindo um futuro

mais seguro para o mercado de seguros”, alerta Marcella.

Compartilhamento e proteção de dados, eis um ponto que

exige extrema atenção das seguradoras, principalmente no universo

atual do open insurance e sob o arcabouço legal da LGPD, como

alerta Alexandre Muniz, da Generali. Segundo o executivo, as seguradoras

precisam ter uma “dose de realidade”, porque “efetivamente”

o judiciário e as leis “não vão mudar” na velocidade em que a tecnologia

muda. “A parte de privacidade dos dados é talvez um dos

maiores desafios que temos aqui, mais do que a própria fraude, porque

a fraude é sempre uma exceção e está circunscrita a um volume

sempre menor da base de clientes, mas o uso intenso de IA pode ser

para uma base grande de clientes e estamos falando de informação

20

sensível desse cliente. Hoje, boa parte dos projetos de IA tem pouca

atenção a isso”, adverte Muniz, que afirma debater intensamente o

tema na Generali, que investe em governança de IA justamente para

proteger dados internos bem como dos clientes.

O executivo questiona, contudo, o destino das informações

dos clientes em um cenário de compartilhamento de dados. Para Muniz,

a legislação brasileira ainda não está “muito clara” nesse sentido.

“Na Europa, acredito que a lei [de proteção de dados] evoluiu mais

do que aqui no Brasil. Já existe tecnologia de IA em que são criados

ambientes fechados de IA para proteção dos dados do cliente. Mas

não sou tão otimista na criação de um arcabouço legal e regulatório

rápido. As empresas precisam ter um posicionamento diferenciado

e talvez as leis não consigam ser tão específicas e trabalhem mais na

parte psicológica, conceitual, vamos dizer assim, porque não vai realmente

conseguir acompanhar [os avanços da IA]. É importante que as

empresas tenham atenção a isso”, recomenda Muniz.

Diretor-executivo de tecnologia e operações da Zurich, Marcelo

Alvalá assinala que, no Brasil, mesmo com a vigência da LGPD,

o uso de IA exige cuidados adicionais para garantir que as informações

dos clientes sejam tratadas de forma segura, transparente e

ética. “É uma tecnologia relativamente nova em seu uso em larga

escala e a falta de clareza sobre os critérios utilizados pelos algoritmos

pode gerar insegurança, especialmente em decisões sensíveis,

como recusa de cobertura ou alterações contratuais”, diz o executivo,

que também alerta ser essencial estabelecer uma governança

clara sobre as responsabilidades em casos de falhas automatizadas,

além de mitigar possíveis vieses nos dados utilizados pelos sistemas.

ESTRADA LONGA

O desafio primário será sempre a segurança da informação e

a garantia de que os dados dos consumidores estarão preservados.

Internalizada a questão, os desenvolvedores executarão o passo

seguinte: a análise de dados comportamentais para oferecer soluções

proativas ao cliente. “Está em uso e em expansão”, frisa Ricardo

Villaça. “Mas tem potencial para avançar”, completa o acadêmico,

reconhecendo que as seguradoras estão paulatinamente buscando

a utilização de dados comportamentais — como padrão de uso, histórico

de sinistros e navegação digital — para criar ofertas mais aderentes

ao perfil do cliente. “De qualquer forma, o uso ainda pode ser

mais efetivo, tanto em modelagem de dados quanto em construção

de algoritmos, visando uma hiperpersonalização cada vez mais assertiva.

De fato, o que se fala de IA é da evolução contínua. As experiências

mais bem-sucedidas demonstram que clientes expostos a

recomendações personalizadas têm até três vezes mais chance de

renovar suas apólices, por exemplo. Se conseguirmos atuar acompanhando

o cliente em seus momentos de vida, estaremos sempre

apoiando ele de forma individualizada com o que é pertinente, consequentemente,

venderemos mais”, avalia Villaça.

Comportamentos como hábitos de direção, padrões de consumo

e interações digitais podem ser usados para antecipar demandas,

sugerir coberturas ajustadas ao perfil do cliente ou até ajudar

na prevenção de riscos. “Apesar das possibilidades associadas à

tecnologia, ainda vejo como uma questão incipiente no mercado

MARCELO ALVALÁ,

da Zurich

segurador. É necessário evoluir na governança

dos dados, na transparência dos

algoritmos e no cuidado com a privacidade,

em conformidade com legislações

como a LGPD. Em outras palavras, é uma

tendência muito promissora, que ainda

tem espaço para amadurecimento, especialmente

quando falamos de ética, equidade

e uso responsável das informações

dos clientes, a fim de que possa ser utilizada

em larga escala no setor”, pontua

Marcelo Alvalá.

Da perspectiva estratégica, essa

capacidade de personalização e proatividade

é o que diferenciará as seguradoras

de sucesso no futuro. Embora não esteja

100% consolidado, o mercado está em

um ponto de inflexão. Mauricio Vianna, da

MJV, sinaliza para pesquisas que mostram

que 62,7% das seguradoras brasileiras já

utilizam IA generativa para personalizar

produtos e serviços, ampliando a eficiência

operacional e a retenção de clientes.

Grandes players já estão colhendo frutos

significativos, com taxas de retenção

de clientes aumentando e uma melhora

na conversão de vendas ao oferecer produtos

customizados com base nesses

dados. “O desafio agora é aprofundar a

integração de dados de diversas fontes,

não apenas transacionais, mas também

de interações digitais, comportamento

em aplicativos, e até mesmo dados de IoT,

sempre com consentimento do cliente e

respeitando a privacidade”, sugere.

21


O FUTURO

‘E agora, José?’

Você marcha, José! José, para

onde?”. Assim o poeta Carlos

Drummond de Andrade termina

uma de suas mais famosas poesias. Fica,

então, a indagação do poeta que serve

também para o mercado segurador em

relação à Inteligência Artificial e de como

os profissionais do seguro, irão utilizá-

-la no dia a dia com o cliente. Para onde

irá “José” tendo pela frente a Inteligência

Artificial? Nessa caminhada é preciso

considerar o net promoter score (NPS)

negativo, um indicador, como lembra

Lucía Sarraceno, diretora de marketing e

clientes da Zurich, que mede a satisfação

do cliente com a empresa e que pode-

-se dizer ser uma consequência de como

toda a jornada do cliente é pensada em

cada produto pelas seguradoras. “Isso

vai muito além de ferramentas de Inteligência

Artificial. Tem a ver com cultura

de trabalho, experiência do usuário nos

canais — sejam digitais ou não —, relacionamento

com os clientes, processos

estabelecidos, qualidade dos produtos,

entre outros muitos fatores que vão influenciar

este indicador. É óbvio que a

IA tem permitido avanços em eficiência

e, principalmente, agilidade, que seriam

muito difíceis e custosos de atingir sem

a tecnologia, talvez até inviáveis financeiramente.

Mas tudo isso faz parte de

um movimento maior de foco no cliente

que envolve muitas ações, algumas delas

sem relação direta com a tecnologia”, diz

a executiva.

Para Marcella Campos, gerente de

inovação da MJV, um NPS negativo é reflexo

de gargalos na comunicação entre

seguradoras e consumidores porque se

o índice está baixo significa que a experiência

do cliente não está sendo boa, e é

exatamente aí que a IA entra. “Ao otimizar

processos, personalizar o atendimento

com chatbots inteligentes e até prever

O QUE VEM PELA FRENTE É O GRANDE DESAFIO

DAS APLICAÇÕES DA IA, CONSIDERANDO-SE QUE

CADA VEZ AS PESSOAS TERÃO DIFICULDADES EM SE

RELACIONAR COM OUTRAS PESSOAS


suas necessidades, a IA ajuda a transformar a frustração em satisfação,

resolvendo os problemas que causam um NPS ruim e criando

um relacionamento mais positivo e fluido entre o cliente e a seguradora,

tornando a jornada do cliente muito mais agradável e, claro, o

NPS mais positivo”, resume.

Diversos gargalos históricos – como morosidade na regulação

de sinistros, atendimento genérico e falta de proatividade – estão

22

LUCÍA SARRACENO,

da Zurich

percepções negativas e gerar valor. De

qualquer forma, mais do que uma ferramenta

que acelera e retira gargalos, a IA

deve passar a ser usada no processo estratégico

e de compreensão do cliente”,

pondera Villaça.

FRAUDES

No mercado brasileiro, há uma incidência

de fraudes que preocupa o setor

de seguros e de saúde suplementar.

Os fraudadores, em muitos casos, também

fazem uso da Inteligência Artificial

para manipular informações ou até mesmo

imagens (fotos e, sobretudo, vídeos)

sendo superados com o uso da IA. Como avalia Ricardo Villaça, coordenador

acadêmico da ENS, processos automatizados com IA,

leitura de documentos via OCR, análise de imagem e linguagem

natural tornam o atendimento mais rápido e eficiente. Muitas seguradoras

passaram a monitorar o NPS em tempo real e a utilizar

IA para agir preventivamente quando percebem queda na satisfação.

“Isso mostra que, além de resolver gargalos, a IA pode reverter

MARCELLA CAMPOS,

da MJV

23


O FUTURO

JOSÉ LOUREIRO,

da Bradesco

sobre um sinistro. Como as seguradoras

ou operadoras de saúde suplementar

podem se defender em casos de fraudes

onde a IA também está presente no lado

das fraudes?

As seguradoras estão atentas às

fraudes e investem em IA generativa e

aprendizado de máquina para identificar

padrões de deepfakes e manipulações

visuais em tempo real, analisando

a autenticidade de mídias enviadas em

sinistros com uma precisão que supera

a capacidade humana. Mauricio Vianna,

CEO da MJV, afirma que, além da tecnologia,

a colaboração entre seguradoras

e a criação de bancos de dados compartilhados

de casos de fraude (sempre

respeitando a LGPD e o sigilo de dados)

são essenciais para que o setor como

um todo eleve sua capacidade de defesa.

“Também é fundamental o investimento

em treinamento contínuo das

equipes antifraude, capacitando-as a

reconhecer os novos métodos de manipulação.

É um jogo de gato e rato, onde

a inovação contínua é a nossa maior

arma”, observa.

Em saúde, por exemplo, ressalta

José Loureiro, diretor de inovação, digital

e dados da Bradesco Seguros, a IA

é essencial para identificação de comportamentos

atípicos em pedidos de

tratamentos, medicamentos e serviços.

“Ela complementa métodos tradicionais,

como o treinamento constante dos funcionários para um atendimento

mais efetivo”, salienta.

Com o avanço de tecnologias, como deepfakes e manipulação

de imagens e vídeos, surgem novos riscos que exigem

respostas igualmente sofisticadas por parte das seguradoras e

operadoras. Para enfrentar esse cenário, é essencial investir em soluções

que combinem análise preditiva, detecção automática de

anomalias e validação cruzada de dados. Ferramentas baseadas

em machine learning são capazes de identificar padrões suspeitos

em tempo real, mesmo quando há tentativas de mascarar fraudes

com recursos de IA. “Na Zurich, a plataforma Frops [Fraud Risk

Operational Performance System] é um exemplo concreto desse

avanço. A plataforma utiliza IA e machine learning para detectar

e prevenir fraudes em tempo real e tem sido uma aliada estratégica

no enfrentamento de fraudes sofisticadas. Com capacidade de

análise em tempo real e aprendizado contínuo, a ferramenta não

apenas automatiza 65% das investigações, como também reduziu

significativamente os falsos positivos – o que aumenta a precisão

das análises e evita que clientes legítimos sejam indevidamente

impactados. Isso contribui diretamente para a eficiência operacional

e para uma experiência mais justa e confiável para o segurado”,

descreve Marcelo Alvalá, diretor-executivo de tecnologia e operações

da Zurich.

Atualmente, mais de 90% dos sinistros da Zurich são analisados

pela solução, o que contribui para maior eficiência operacional,

redução de perdas financeiras e melhoria na experiência do cliente.

“Além da tecnologia, a atuação de equipes especializadas em análise

forense digital e a adoção de uma governança robusta de dados

são fundamentais para garantir a segurança e a integridade dos

processos. À medida que os métodos de fraude evoluem, a resposta

precisa ser cada vez mais integrada, adaptável e orientada por inteligência”,

completa Alvalá.

Segundo outra recente pesquisa da Deloitte — intitulada

Using AI to fight insurance fraud (Usando IA para combater fraudes

em seguros) — , 35% dos executivos de seguros escolheram a detecção

de fraudes como uma das cinco áreas prioritárias para desenvolvimento

de aplicações de IA generativa nos próximos doze

meses. O relatório da Deloitte projeta que a implementação de tecnologias

baseadas em IA no ciclo de vida de sinistros pode resultar

em economias substanciais: “Por implementar tecnologias orientadas

por IA através do ciclo de vida de sinistros e integrar análise em

tempo real, seguradoras P&C poderiam reduzir sinistros fraudulentos

e economizar entre US$ 80 bilhões e US$160 bilhões até 2032”,

destaca notícia do Insurance Journal alusiva ao estudo da Deloitte.

“As seguradoras têm investido massivamente no aprimoramento

de modelos de linguagem para identificar fraudes, inclusive aquelas

geradas por IA. A Deloitte identifica várias abordagens técnicas

em implementação: processamento de linguagem natural para

análise de dados, análise de padrões comportamentais e detecção

de anomalias em tempo real. Este é um risco inerente a todos os

mercados digitais, não exclusivo ao setor de seguros. A resposta

adequada é o investimento contínuo em tecnologias defensivas

mais sofisticadas que as utilizadas pelos fraudadores. Como indica

24

o relatório Deloitte 2024 Financial Services Industry Predictions, ‘a

IA é esperada para transformar investimentos de varejo, aumentar

fraudes bancárias e impulsionar novos mercados de seguros’, reforçando

a necessidade de estratégias defensivas proativas”, pontua

Vinicius Jorge, CTO da Albatroz MGA.

O uso da Inteligência Artificial vem sendo decisivo para as

estratégias de benchmarking das empresas do setor. Como explica

Ricardo Villaça, o que se diz atualmente não é se podemos aplicar

a IA em determinado tema, mas como aplicá-la. Se usada da forma

correta e unida a pessoas, o resultado tende a ser melhor. “Nesta

questão, a IA permite análises de desempenho mais sofisticadas e

assertivas, baseadas em múltiplos indicadores — conversão, churn,

sinistralidade, tempo de resposta, entre outros. Com isso, as empresas

conseguem se comparar ao mercado, identificar gaps, insights

e reagir com mais agilidade. Além disso, com IA, a capacidade das

análises é elevada. É como se o cérebro humano tivesse sua capacidade

ampliada. Atualmente, o benchmarking deixou de ser apenas

comparativo: tornou-se preditivo. Algumas seguradoras usam IA

para simular cenários e antecipar movimentos de concorrentes ou

mudanças no comportamento dos segurados. Além disso, é fundamental

que a IA esteja no planejamento estratégico e revisões táticas”,

resume Villaça.

PAPEL DO CORRETOR

Um recente estudo da OIT alerta que a IA deve impactar 31,3

milhões de empregos no Brasil e afetar 13 profissões, uma delas a

de trabalhadores da área de seguros. Para muitos especialistas, a IA

não é o “bicho papão” que pintam para ela. “A IA vai tornar as funções

mais nobres, não as eliminar. As atividades mais operacionais

e repetitivas tendem a ser automatizadas, o que permitirá a execução

de atividades mais nobres. O corretor consultivo, que orienta o

cliente, entende seus riscos e atua com inteligência de dados – terá

seu nível de serviço valorizado. A ENS oferece capacitações voltadas

a esse novo perfil. Toda revolução industrial nos demanda estudo e

flexibilidade”, concebe Villaça.

Sócio da insurtech Hubsegs, uma consultoria para corretores,

Lucas Vargas reconhece que o papel do corretor em mercados

mais evoluídos continua de extrema relevância e, mesmo não sendo

obrigatória a intermediação de seus serviços, a cultura do consumidor

vê o valor em sua intermediação. “Acredito que o impacto real

[da IA] será nas funções operacionais, administrativas e repetitivas,

que serão de fato automatizadas. O corretor terá que estar aberto

a essas mudanças e dominar a utilização de IA em suas operações

para conseguir manter-se no mercado. Acredito que o corretor do

futuro não tem medo de ser substituído porque ele entende o valor

da tecnologia nas suas operações e já está aplicando ou se preparando

para utilizá-la em diferentes fases da sua jornada de atendimento”,

frisa Vargas.

A jornada rumo à excelência no relacionamento com o

cliente é contínua e dinâmica. Logo, a combinação de tecnologia,

dados e atendimento humanizado tem elevado significativamente

a qualidade da experiência oferecida. No entanto, como lembra

José Loureiro, mais do que buscar uma “perfeição absoluta”,

LUCAS VARGAS,

da Hubsegs

o foco está em evoluir constantemente,

ouvindo o cliente, antecipando suas necessidades

e entregando soluções cada

vez mais personalizadas, acessíveis e relevantes.

Para Mauricio Vianna, estamos

construindo uma relação de seguro muito

mais inteligente e resiliente. “A IA nos

permite antecipar necessidades, simplificar

processos e oferecer um nível de personalização

impensável há poucos anos.

A IA é o principal vetor de inovação em

2025”, diz o executivo, referindo-se aos

alvissareiros percentuais em torno da IA.

“Cerca de 89% das seguradoras brasileiras

planejam investir especificamente em IA

generativa, com 92% já prevendo orçamento

dedicado para essa tecnologia.

Nos próximos anos, veremos um salto

significativo na satisfação do cliente no

setor de seguros, impulsionado por experiências

mais fluidas e proativas”, prevê

Vianna.

No entanto, sinaliza o executivo,

o desafio é manter essa evolução constante,

equilibrando a inovação tecnológica

com a essência humana do serviço.

“Acreditamos que o futuro do seguro

está em usar a tecnologia para ser mais

humano, mais compreensível e mais

presente na vida do segurado, transformando

o seguro de um ‘mal necessário’

para um ‘parceiro essencial’ na gestão de

riscos e bem-estar”, conclui.

25



HORA

CHEGOU

AO OPEN INSURANCE AVANÇA NA SUA TERCEIRA FASE, QUE

PERMITIRÁ AOS CLIENTES, CASO DESEJEM, ACESSAREM E

UTILIZAREM SERVIÇOS DE DIFERENTES SEGURADORAS DE

MANEIRA INTEGRADA, POR MEIO DE PLATAFORMAS E API’S

E COM MAIOR CONTROLE SOBRE SEUS DADOS, PODENDO

AUTORIZAR O COMPARTILHAMENTO DELES COM DIFERENTES

EMPRESAS E SERVIÇOS. QUANTO A SEGURADORES E

CORRETORES, A PALAVRA DE ORDEM DO MOMENTO PARA

ELES É “HIPERPERSONALIZAÇÃO”, COM A INTELIGÊNCIA

ARTIFICIAL DITANDO AS REGRAS DO JOGO. HÁ, CONTUDO,

MUITOS GARGALOS NESSE PROCESSO QUE SÃO DEBATIDOS

POR ESPECIALISTAS DE MERCADO OUVIDOS POR APÓLICE


No cenário atual de seguros

em rápida evolução, dois desafios

cruciais se destacam:

como atrair e reter clientes e como se

manter competitivo em um mercado

cada vez mais digital. As abordagens

tradicionais e universais não repercutem

mais, especialmente entre consumidores

mais jovens e antenados

em tecnologia, que esperam experiências

altamente personalizadas.

A solução? Hiperpersonalização”. A

recomendação é de Neeraj Malhotra,

especialista indiano em inovação

tecnológica e CEO da Acceltree

26

Software, uma fornecedora de tecnologia para os setores de seguros

e bancário, com sede em Pune, na Índia, e escritórios no

Canadá, nos Estados Unidos, na Malásia e no Sri Lanka. Em artigo

recentemente divulgado e intitulado The growing importance of

hyper-personalization in insurance (A crescente importância da

hiperpersonalização em seguros), Malhotra ressalta que a hiperpersonalização

não é mais “um luxo” e, sim, uma “expectativa”. Os

clientes de hoje, frisa o executivo, exigem experiências personalizadas

que estejam em sintonia com seus objetivos financeiros, estilos

de vida, perfis de risco e preferências de comunicação. “Simplesmente

dirigir-se a um cliente pelo nome e sobrenome em um

e-mail não é mais suficiente. Em vez disso, as seguradoras devem

utilizar IA, dados comportamentais em tempo real e análises preditivas

para criar experiências de seguro altamente individualizadas”,

sinaliza Malhotra.

Quem dita todo esse processo de

hiperpersonalização é a Inteligência Artificial,

norteando dados em tempo real e

análises comportamentais para oferecer

produtos e serviços financeiros personalizados

aos clientes. Para as seguradoras,

isso se traduz em: preços de apólices personalizados

com base em dados comportamentais

e de estilo de vida em tempo

real; gerenciamento de leads orientado

por IA, que se adapta à intenção do cliente;

personalização do processamento de

reivindicações, oferecendo autoatendimento

para usuários com conhecimentos

em tecnologia e reivindicações assistidas

para aqueles que preferem suporte humano

e recomendações de políticas preditivas

que antecipam as necessidades dos

clientes antes mesmo que eles perguntem.

Assim se constrói a hiperpersonalização,

hoje uma tendência irrevogável em

qualquer setor de mercado. São inúmeras

as pesquisas que apontam nesse sentido.

Uma realizada pela McKinsey, de 2023,

mostra que 76% dos consumidores têm

maior probabilidade de comprar de empresas

que personalizam sua experiência;

outra, da Accenture, divulgada um ano

antes, sinaliza que 80% dos clientes de

seguros buscam ativamente ofertas, mensagens

e preços personalizados de seus

provedores. Voltando o olhar para o nosso

mercado interno, a pesquisa E-commerce

Trends 2024, da Octadesk e Opinion Box,

indica que 70% dos clientes se sentem

mais confortáveis com empresas que oferecem

produtos personalizados.

Hoje, o que se vivencia é uma aproximação

forte entre os setores de seguros

e dos bancos. O open finance e, agora, o

open insurance, ambos empregados no

Brasil, destaca essa realidade, que transcende

o universo tradicional das apólices

que predominava poucos anos atrás. O

Banco Central do Brasil (Bacen) e a Superintendência

de Seguros Privados (Susep)

trabalham para integrar os dois modelos.

Quem não compreender essa aproximação

(ou mesmo rechaçá-la) moldada pela

hiperpersonalização não sairá do lugar. Em

2023, o Boston Consulting Group (BCG) revelou,

a partir de um de seus estudos, que

as seguradoras que desenvolveram suas

27



Hoje, podemos afirmar que,

entre dez empresas, ao menos

metade já emprega algum tipo de

Inteligência Artificial generativa

para comunicação com clientes”

RODRIGO AGUIAR, da Unimed

estratégias a partir da hiperpersonalização

dos produtos registrarão uma evolução

de receita de 2 a 3 vezes superior à

média de crescimento do setor e, ainda,

terão redução de índices de despesas entre

4 e 5 pontos percentuais até dezembro

deste ano.

Embora a hiperpersonalização

ofereça vantagens significativas, as seguradoras

precisam lidar com alguns

desafios. A pesquisa de seguros da

KPMG, de 2023, mostra que 67% dos

executivos de seguros citam preocupações

com a privacidade de dados como

o maior desafio para o desenvolvimento

de produtos padronizados em conformidade

com o perfil do consumidor. O

estudo revela ainda que 58% apontam

as limitações do sistema legado como

uma grande barreira. Do total de entrevistados,

51% destacam a conformidade

regulatória como um obstáculo rumo à consolidação da

hiperpersonalização. “Hoje, podemos afirmar que, entre dez empresas,

ao menos metade já emprega algum tipo de Inteligência

Artificial generativa para comunicação com clientes”, garante o

superintendente Comercial e de Produtos Saúde e Odontológico

da Seguros Unimed, Rodrigo Aguiar. A Seguros Unimed utiliza a

Inteligência Artificial em diferentes frentes. Na comunicação com

clientes, a central de atendimento é apoiada por IA. Nos processos

internos, há iniciativas em áreas como técnica e atuarial, incluindo

projetos voltados à subscrição automática de apólices e à análise

de risco com machine learning, além do uso de IA para prevenção

a fraudes. “Para garantir segurança e confiabilidade, a companhia

adota governança específica para IA, monitoramento contínuo dos

modelos em produção e conformidade com a LGPD”, acrescenta

Aguiar.

General manager Latam do InsureMO, Rafael Rodrigues lembra

que em mercados maduros, como Reino Unido, Japão e Índia, a

hiperpersonalização já constitui-se em prática comum em seguros.

“Vemos isso em prática. Seguros automotivos com precificação baseada

em uso [“UBI”, usage-based insurance ou seguro baseado no

uso], sendo impulsionada por telemática, cobertura de saúde ajustada

dinamicamente com dados de wearables, e seguros viagem

que são ativados automaticamente quando o cliente cruza uma

fronteira ou embarca em um voo. Na Índia, o aplicativo de transporte

Ola incorpora cobertura de acidentes pessoais diretamente

nas viagens usando nossa plataforma, adaptada dinamicamente

ao perfil do usuário e aos detalhes da viagem. No Japão, integrações

com marketplaces, como a Amazon, permitem a ativação de

produtos de nicho como seguro para animais de estimação ou

proteção de dispositivos móveis, com base no comportamento de

compra”, exemplifica Rodrigues.

Entender o cliente e criar produtos ou trilhas específicas, porém

agrupando o nicho, é algo usado há algum tempo pelo varejo,

que cada vez mais está na mira da indústria dos seguros, como ressalta

Luis Henrique Forster, cofundador da PDVBox. “Lembro-me

de desenhar produtos neste formato dez anos atrás, mas não havia

suporte tecnológico para serem lançados. O que é bem diferente

hoje em dia, onde temos capacidade de entender os costumes

do nosso consumidor e criar trilhas, produtos e modelos de negócios

mais aderentes a essas necessidades. Existe ainda um grande

passo para termos um movimento mais consolidado dessa linha,

quando pensamos na necessidade de termos base de dados para

podermos estudar e criar, mas acredito que, com a união do setor,

teremos cada vez mais a oportunidade de desenhar soluções

nichadas [sic] e específicas para as necessidades que o mercado

busca”, pontua Forster.

ON DEMAND

Cresce a investida em produtos pay-per-use ou sob demanda

em vários segmentos de mercado. No de seguros não é diferente.

Há exemplos de coberturas para drones, pets, bicicletas elétricas etc.

CEO da Fitinsur, Denise Oliveira acredita que o futuro do seguro

está na flexibilidade e na capacidade de o cliente pagar ape-

28

nas pelo que realmente usa ou precisa. “A Inteligência Artificial é

o motor que possibilita essa agilidade. Nossos produtos são desenhados

com a IA em sua essência para viabilizar essa modalidade.

Por exemplo, para seguros de drones a IA não apenas permite a

precificação dinâmica baseada no uso real [tempo de voo e distância

percorrida], mas também otimiza a gestão de sinistros, identificando

padrões e prevenindo fraudes de forma mais eficiente. A

capacidade da IA de processar e interpretar grandes volumes de

dados em tempo real é o que torna esses produtos viáveis e rentáveis

para nós, ao mesmo tempo em que oferece um valor inestimável

para o cliente, que ganha em flexibilidade e custo-benefício”,

afirma a executiva.

Rodrigo Aguiar tem outro ponto de vista: “Embora haja iniciativas

e cases pontuais voltados para produtos sob demanda,

como seguros para nichos específicos ou de menor duração, o

modelo ainda não se consolidou em larga escala no Brasil. O setor

securitário nacional está em processo de transformação digital, o

que cria espaço para esse tipo de inovação. No entanto, a estrutura

ainda tradicional do mercado, somada a desafios de regulação

e interoperabilidade, faz com que os produtos pay-per-use ainda

sejam mais exceção do que regra. A personalização e modularização

de coberturas, como têm sido feitas por algumas seguradoras,

com foco em bem-estar e saúde preventiva, sinalizam uma

tendência, mas sua popularização ainda depende de avanços no

uso estratégico de dados, Inteligência Artificial e novas parcerias

dentro do ecossistema de saúde e seguros.”

Para Forster, a grande busca do mercado hoje está, todavia,

em entender cada vez mais onde a “grama está gasta” e pavimentar

ali os produtos. “Sem Inteligência Artificial, esses modelos não

teriam como ser viabilizados, pois dependem de conhecer o público,

criar produtos aderentes e cuidar dessa demanda de vendas,

no modelo que for desenhado. Estamos atentos a essas mudanças,

em parceria com seguradoras e clientes, mapeando as oportunidades”,

pontua.

NOVOS CAMINHOS

Em mercados mais maduros, há aplicação de embedded insurance

(seguro embarcado) e usage-based insurance (seguro baseado

no uso) possibilitadas pela análise preditiva e pela integração

com dispositivos IoT (internet of things ou internet das coisas) e wearables.

No Brasil, segundo Rodrigo Aguiar, essas tendências ainda

estão em amadurecimento. Apesar de haver iniciativas promissoras,

como o uso de Inteligência Artificial e dados para personalização de

jornadas e predição de riscos, ainda há barreiras relevantes, como

argumenta o especialista: “A regulação, o baixo nível de interoperabilidade

dos dados e a falta de maturidade digital de parte do ecossistema

são alguns dos fatores que limitam uma adoção mais ampla

de modelos como embedded e usage-based insurance. Iniciativas,

como o open health, e o uso de tecnologias, como wearables e IoT,

indicam um caminho possível, mas ainda é necessário maior integração

entre os players, padronização de dados e estímulo à inovação

regulatória para alcançar o nível observado fora do Brasil”,

sinaliza.

O open finance brasileiro está

mais avançado que o open

insurance. Bancos, fintechs e

provedores de crédito já utilizam

dados interinstitucionais para

oferecer produtos financeiros

hiperpersonalizados. Esse grau

de maturidade ainda não foi

alcançado no seguro devido à

resistência cultural, sistemas

legados fragmentados e evolução

regulatória mais lenta”

RAFAEL RODRIGUES, da InsureMO

Denise Oliveira segue a mesma

linha opinativa e aponta barreiras. Para

ela, no Brasil, embora haja um crescente

interesse e algumas iniciativas pontuais,

ainda prevalece um estágio de amadurecimento.

“As seguradoras brasileiras

estão, sim, acompanhando essa tendência,

mas talvez não na mesma toada por

alguns motivos. O principal gargalo reside

na infraestrutura de dados e na cultura

29



Entender o cliente e criar produtos

ou trilhas específicas, porém

agrupando o nicho, é algo usado

há algum tempo pelo varejo, que

cada vez mais está na mira da

indústria dos seguros”

LUIS HENRIQUE FORSTER, da PDVBox

de compartilhamento e análise. Embora

existam dados, muitas vezes estão em

silos, não padronizados, ou carecem de

integração para permitir uma análise preditiva

robusta. A cultura de colaboração

entre seguradoras e empresas de tecnologia,

como a Fitinsur, está crescendo, mas

ainda há espaço para maior sinergia para

acelerar a adoção dessas inovações”, avalia

a executiva.

Para que isso aconteça em maior

escala no Brasil, Denise aponta alguns aspectos:

o primeiro deles é o investimento

em infraestrutura de dados na busca

por modernização dos sistemas legados

e pela criação de plataformas que permitam

a coleta, o tratamento e a integração

de dados de diversas fontes. O segundo

consiste na adoção de tecnologias avançadas

caracterizada pelo uso mais amplo de IA, machine learning

e IoT para análise preditiva e personalização. Um terceiro aspecto

refere-se ao desenvolvimento de ecossistemas baseado no

fomento à colaboração entre seguradoras, startups, insurtechs

e provedores de tecnologia para a criação de soluções integradas.

Por fim, Denise cita “educação” e “conscientização”. “Tanto dos

consumidores sobre os benefícios desses modelos, quanto das

próprias seguradoras sobre o potencial de transformação”, acrescenta.

Países como Reino Unido, Alemanha, Japão e Estados Unidos

avançaram significativamente na adoção de seguros embutidos e

baseados em uso (UBI), utilizando análise preditiva, dispositivos

IoT e wearables para oferecer coberturas contextuais, como seguro

automotivo precificado por quilometragem, seguros de vida e

saúde influenciados por dados de rastreadores de fitness, e seguros

viagem ativados automaticamente em pontos de compra ou

check-in. “No Reino Unido, seguradoras digitais incluem proteção

cibernética ou de dispositivos em compras online. Na Alemanha,

montadoras oferecem seguros automotivos baseados em uso junto

à venda do veículo. Na Índia, plataformas como Ola [transporte]

e Cred [serviços financeiros] usam o InsureMO para embutir ofertas

de seguros de curto prazo diretamente nas jornadas dos clientes,

emitindo mais de 600 mil apólices por dia em alguns casos”, assinala

Rafael Rodrigues, ponderando, contudo, que principal barreira

no Brasil não é a tecnologia, mas a falta de uma camada intermediária

neutra e flexível que possa conectar sistemas legados com

novos canais e fontes de dados.

O open insurance pode ser um catalisador para a aceleração

da hiperpersonalização, diz Denise Oliveira. “Isso significa que, em

vez de basear as ofertas apenas nos dados que a própria seguradora

possui, teremos uma visão 360 graus do cliente, permitindo uma

segmentação muito mais granular e a criação de produtos e serviços

que são incrivelmente relevantes para o seu perfil e momento

de vida. O open insurance, ao permitir esse fluxo de dados seguro

e consentido, é a base para a construção de modelos de IA mais

precisos e, consequentemente, de experiências hiperpersonalizadas

de alto nível”, afirma.

A regulamentação existe, como acentua Rodrigo Aguiar, e

o ecossistema está sendo desenvolvido, mas a aplicação plena da

hiperpersonalização baseada em open insurance ainda enfrenta

desafios, como a padronização de APIs, a interoperabilidade entre

plataformas e, principalmente, a confiança do consumidor no uso

seguro dos seus dados. “No futuro próximo, espera-se que essa integração

entre hiperpersonalização e open insurance não apenas

melhore a experiência do cliente, como também fomente novos

modelos de negócio, produtos on demand e parcerias entre seguradoras

e fintechs e insurtechs, tornando o mercado mais dinâmico

e centrado no usuário”, anseia Aguiar.

Por outro lado, como compara Rafael Rodrigues, Reino

Unido e Austrália, por exemplo, estão avançados na implementação

de frameworks de open insurance integrados a ecossistemas

de open data. Os dois países já possibilitam que seguradoras,

com consentimento do usuário, acessem dados bancários,

30

indicadores de estilo de vida e scores de risco de terceiros para

customizar coberturas em tempo real. “O open finance brasileiro

está mais avançado que o open insurance. Bancos, fintechs e

provedores de crédito já utilizam dados interinstitucionais para

oferecer produtos financeiros hiperpersonalizados. Esse grau de

maturidade ainda não foi alcançado no seguro devido à resistência

cultural, sistemas legados fragmentados e evolução regulatória

mais lenta”, alerta Rodrigues.

SINTONIA FINA

O cenário que se desenha no setor de seguros sob a égide

do open insurance exige que a área de negócios das seguradoras

esteja em sintonia com três especialistas de TI essenciais no processo

de hiperpersonalização no mercado securitário: o engenheiro de

dados, a quem cabe toda arquitetura de informação e organização e

armazenamento de dados; o cientista de dados, que coleta, analisa

e interpreta os dados para deles extrair informações valiosas e ajudar

a seguradora a tomar decisões estratégicas, e, por fim, o engenheiro

de machine learning, que viabiliza a implementação dessas

estratégias de decisão em produção, fazendo com que as ofertas

adequadas cheguem aos clientes corretos. Essa aproximação das

seguradoras com os especialistas ainda não está em franca evolução

no mercado brasileiro de seguros. Rodrigo Aguiar explica o porquê:

“A aproximação está em fase de amadurecimento no mercado

brasileiro de seguros, embora já existam sinais claros de evolução.

Os principais gargalos enfrentados pelas seguradoras incluem a escassez

de profissionais especializados, a baixa integração entre as

áreas de negócios e tecnologia e a infraestrutura legada, que muitas

vezes não está preparada para suportar a complexidade dos projetos

baseados em dados.”

Denise Oliveira vê avanços, mas também barreiras. Ela

explica que o setor tem reconhecido a importância desses profissionais

e investido na contratação e no desenvolvimento de

talentos. No entanto, os principais gargalos , segundo ela, concentram-se

na cultura organizacional, escassez de talentos e lacuna

de conhecimento.

Mas há soluções para esses gargalos, como opina Denise,

que incluem quatro ações: investimento em capacitação interna,

onde programas de treinamento e desenvolvimento para equipes

de negócios e TI possam promover uma linguagem comum e um

entendimento mútuo dos desafios e oportunidades; recrutamento

estratégico, cujo foco em atrair e reter talentos de dados e IA

oferecem não apenas remuneração competitiva, mas também um

ambiente de trabalho inovador e projetos desafiadores; criação de

equipes multidisciplinares, ou seja, formação de squads que integram

profissionais de negócios, dados e tecnologia desde o início

dos projetos, garantindo que as soluções sejam desenvolvidas

com uma visão holística, e, por fim, a parceria com startups e insurtechs,

que trazem expertise em dados e IA em seu DNA, podendo

complementar as capacidades internas das seguradoras e acelerar

a inovação. “Acreditamos que, à medida que o mercado de seguros

no Brasil amadurece, a sinergia entre negócios e tecnologia se

tornará cada vez mais forte, impulsionando a hiperpersonalização

A capacidade da IA de processar

e interpretar grandes volumes de

dados em tempo real é o que torna

esses produtos viáveis e rentáveis

para nós, ao mesmo tempo em

que oferece um valor inestimável

para o cliente, que ganha em

flexibilidade e custo-benefício”

DENISE OLIVEIRA, da Fitinsur

e a criação de valor para todo o ecossistema”,

finaliza Denise.

No mais, em relação à hiperpersonalização

de produtos, resta à indústria

securitária brasileira ficar atenta ao que

recomenda o indiano Neeraj Malhotra,

para quem as empresas que hesitam

correm o risco de ficar para trás à medida

que as expectativas dos clientes continuam

a evoluir. As seguradoras, sugere

o CEO da Acceltree Software, precisam

agir agora, não apenas para se manterem

competitivas, mas para redefinirem como

o seguro agrega valor na era digital. A

hora chegou.

31

gente

APOIO AOS NEGÓCIOS

O Grupo Exalt

apresentou Carlos

Eduardo Nascimento

como novo gerente

Técnico e de Backoffice.

Com 32 anos

de experiência em

seguradoras de grande

porte, o executivo

traz em sua bagagem

o conhecimento em

gestão de seguros patrimoniais, massificados e varejo,

assumindo a liderança do setor, reportando-se ao

CEO, Alexandre Federman.

O Grupo Exalt reforça sua estrutura e capacidade

de inovação, visando oferecer soluções cada

vez mais eficientes para o mercado. “A chegada do

Carlos Nascimento é um reforço importante para o

nosso time e para a evolução contínua do Grupo

Exalt. Com a equipe completa, estamos preparados

para um ano de crescimento com foco na inovação,

principalmente, na proximidade com novos parceiros

de negócios. Tenho certeza que a experiência

dele trará contribuições valiosas para seguirmos na

condução do plano de expansão”, concluiu Alexandre

Federman, CEO do Grupo Exalt.

DESENVOLVIMENTO SUSTENTÁVEL

Com o objetivo

de fortalecer as ações

e projetos da agenda

social, ambiental e climática

(SAC) no setor

segurador, a Confederação

Nacional das

Seguradoras (CNseg)

apresentou Claudia

Prates como a nova

Diretora de Sustentabilidade

da entidade. A executiva traz consigo uma

trajetória de 28 anos no Banco Nacional de Desenvolvimento

Econômico e Social (BNDES), tendo sido

Diretora entre os anos de 2016 e 2019.

“Estou bastante empolgada em trabalhar

no setor segurador, que tem um papel crucial na

construção de produtos e soluções para aumentar

a resiliência climática e na proteção de indivíduos e

empresas em relação às consequências dos eventos

extremos, cada vez mais frequentes, fruto do

aumento da temperatura global. Acredito que o

País tem um longo aprendizado no gerenciamento

de riscos climáticos e a parceria das Seguradoras,

Bancos e Comunidade Científica terão um papel

importante nessa trajetória.”, avalia Claudia.

LIDERANÇA REFORÇADA

Dois novos executivos

chegam à Alper

para fortalecer seu time

de liderança. Bruno

Guaglianone assume

como diretor da recém-

-criada Diretoria de Vida,

enquanto Fernando

Laurito Costa chega

para somar na liderança

da área de Resseguros na

Alper Re. As contratações contribuem para a estratégia

de expansão da companhia.

A nova estrutura sob comando de Guaglianone

unifica as frentes comercial e de relacionamento, permitindo

uma atuação mais integrada, com visão 360° do

cliente, maior agilidade

e assertividade nas soluções

- tudo isso alinhado

ao propósito da Alper

de transformar a forma

como o mercado enxerga

o seguro de vida.

Já Fernando

Laurito Costa traz para

a Alper Re uma sólida

trajetória de 30 anos no

mercado de seguros e resseguros. Com experiência

como underwriter em seguros e resseguros, na área

comercial, controladoria, gestão de resseguros e corretagem,

Fernando chega para fortalecer as soluções de

proteção para clientes e parceiros com seu profundo.

32

TRIO DE PESO

Para compor a

equipe da BVIX , três

novos profissionais chegam

com foco na expansão

das operações e diversificação

do portfólio

de produtos em âmbito

nacional. Foram contratados

Mary Hellen

Fernandes, executiva de

contas com atuação no Rio de Janeiro; Dilmo Moreira,

novo gerente técnico de seguros de pessoas; e Márcio

Braga, gerente comercial da mesma área.

Mary Hellen Fernandes será responsável pela

atuação comercial no estado do Rio de Janeiro. “Meu

desejo de trabalhar na BVIX Seguradora vai além de

uma simples oportunidade profissional; é uma chance

de ser um agente de transformação. Estou motivada a

unir forças com uma equipe tão comprometida e focada

em impactar positivamente a vida das pessoas”, afirma.

Dilmo Bantim Moreira assume como gerente

técnico de seguros de pessoas. Ex-presidente do CVG-

-SP, tem longa trajetória

em seguradoras

nas áreas de Saúde,

Previdência, Pessoas

e Benefícios. “Estou

motivado para contribuir

com o crescimento

da BVIX e

desejo inspirar novas

gerações de profissionais,

transformando a relação entre seguradoras e

clientes em uma parceria mais colaborativa”, destaca.

Márcio Braga, novo gerente comercial de seguros

de pessoas, tem experiência em seguros de

Vida, Saúde e Dental. “Encontrei na BVIX um ambiente

acolhedor e colaborativo, que me inspira a

trabalhar em equipe. Meu foco será expandir a carteira

de seguros de pessoas com soluções personalizadas,

priorizando a inclusão e a proteção, além

de estreitar os laços com os corretores e escutar as

demandas do canal de distribuição e dos clientes”,

afirma.

MUDANÇA NO SEGURO GARANTIA

A Sompo anunciou a contratação de João

Alfredo Di Girolamo Filho como novo Diretor de

Garantia. O executivo

chega com a missão de

liderar a área estratégica

de Seguro Garantia,

ampliando a presença

da companhia em setores

como construção

civil, infraestrutura e

mercado judicial.

“O segmento

de Garantia tem crescido

de forma consistente, atingindo R$ 4,5 bilhões

em 2024, refletindo sua relevância para o desenvolvimento

econômico e a segurança jurídica. Estou

entusiasmado em contribuir com os planos da

Sompo para ampliar sua atuação com soluções inovadoras

e sustentáveis”, afirma o novo diretor.

MAIS

COMUNICAÇÃO

A Oneglobal

anunciou a nomeação

de Gutembergue

Barbosa Junior como

o novo gerente global

de Marketing & Comunicação.

A contratação

fomenta a estratégia

de expansão e consolidação da companhia diante

do cenário internacional, fortalecendo a equipe liderada

por Renata Banzato, diretora da área.

“Estou absolutamente orgulhoso e honrado

em compartilhar com todos este novo desafio

profissional. Esta é uma empresa que há muito

tempo admiro por sua trajetória de sucesso e

pelas incríveis pessoas que têm construído essa

história”, afirmou Barbosa.

33

gente

PROPRIEDADES E RESPONSABILIDADES

A corretora Galcorr trouxe Denise Bellezi

para ser a nova superintendente da área de Property

& Casualty (P&C), responsável por seguros

patrimoniais e de responsabilidade

civil.

Com mais de 25 anos

de experiência no

mercado segurador,

Bellezi chega para

ampliar a atuação da

empresa no segmento

corporativo.

Denise Bellezi

assume a nova

posição com o desafio de ampliar a presença da

Galcorr no mercado de seguros empresariais, com

foco em produtos que atendam às necessidades

das empresas. “É com grande satisfação que chego

para contribuir nesse momento tão estratégico

para a Galcorr, com perspectivas de crescimento,

e queremos entregar soluções completas, que realmente

agreguem valor ao cliente corporativo”,

destaca.

ATENDIMENTO EM SÃO PAULO

A Mapfre trouxe o executivo Leonardo

Marins para ser o novo diretor territorial para o

estado de São Paulo, abrangendo as regiões da

capital e do interior.

Com mais de duas

décadas de experiência

no setor, o

executivo assume a

missão de liderar o

time comercial local,

em um momento de

expansão e reorganização

estratégica da

companhia no país.

Ele se reportará diretamente a Karine Brandão,

diretora-executiva comercial do Canal Corretor.

“Chego à companhia com o compromisso

de contribuir para um modelo comercial mais direto,

próximo e adaptado à realidade dos corretores

e clientes. São Paulo é um mercado exigente e estratégico,

e vamos atuar de forma coordenada para

gerar mais valor e oportunidades”, afirma Leonardo

Marins.

AMPLIANDO A OPERAÇÃO

A WIT Insurance ampliou suas operações com

foco na oferta de soluções consultivas para o mercado

de seguros empresariais.

A empresa passa a contar

com uma nova estrutura

de liderança e profissionais

com experiência no

setor, como parte de sua

estratégia de crescimento

e diversificação.

Entre os novos

líderes estão Helton

Neroni e Daniel Nunes

Silva, com passagens

por seguradoras como Zurich e Chubb. Neroni assume

como gestor da WIT Insurance, enquanto Silva

ocupará a função de gerente de contas.

A consultoria oferece produtos que vão desde

seguros corporativos

– como garantia e

crédito – até proteção

patrimonial, cobertura

de frotas, cargas e riscos

cibernéticos. A expansão

da vertical de

seguros acompanha

o portfólio já consolidado

da WIT em áreas

como câmbio, investimentos,

imóveis e crédito

estruturado.

A consultoria pretende ampliar a presença de

mercado com uma abordagem baseada na escuta

ativa e na análise aprofundada de riscos. “Nosso foco

é oferecer soluções personalizadas que combinem

proteção e eficiência, adaptadas às necessidades específicas

de cada organização”, afirma Daniel Silva.

34

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