Antes de contratar um seguro de vida, as entidades seguradoras precisam realizar uma longa série de processos para ajustar as coberturas à realidade e às necessidades de cada cliente. Avaliar o risco, garantir a sustentabilidade da carteira e estabelecer um prêmio adequado são questões que exigem a consideração de aspectos médicos, regulatórios, estatísticos, comerciais e econômicos. Muitos clientes, alheios à complexidade desse tipo de seguro, não entendem por que a contratação de uma apólice de vida pode levar mais tempo do que a aquisição de um seguro para o lar ou de automóvel. Agilizar o processo se torna um fator chave para otimizar a experiência do cliente e, nesse campo, a Inteligência Artificial (IA) tem muito a oferecer.
Tradicionalmente, os passos prévios à assinatura de um seguro de vida consistiam na coleta de dados do cliente, principalmente sobre sua saúde e estilo de vida, na realização de exames médicos, dependendo da idade e do valor segurado, na avaliação atuarial do risco e, por fim, no cálculo do prêmio e das condições da apólice. Tudo isso se torna um processo que, às vezes, pode ser caro e demorar semanas, o que pode originar tensões nos clientes que buscam maior agilidade.
Com a chegada da Inteligência Artificial, as seguradoras já estão acelerando seus processos, pois ela permite processar grandes volumes de dados com maior rapidez, detectar padrões difíceis de serem percebidos por um ser humano, automatizar tarefas repetitivas e até mesmo detectar possíveis casos de fraude. Sua aplicação tem quatro áreas principais para a otimização do processo de assinatura:
Melhorar a eficiência operacional, realizar análises preditivas e modelagem de riscos, aprofundar a personalização de produtos e garantir o cumprimento normativo. No que diz respeito à eficiência operacional, a IA pode processar solicitações digitais, avaliando algoritmicamente os questionários médicos digitalizados. Além disso, pode ajudar o cliente no processo por meio de chatbots inteligentes, transformar relatórios médicos padrão em dados estruturados e de fácil análise e, até mesmo, dispensar exames médicos e autorizar a contratação em apenas alguns minutos para apólices com valores segurados mais baixos.
No campo da análise preditiva, a IA oferece possibilidades verdadeiramente surpreendentes. Por meio de algoritmos de machine learning, alimentados por milhões de dados, ela pode prever as probabilidades de mortalidade com mais precisão do que as técnicas atuariais tradicionais. Pode usar dispositivos wearables que obtêm informações reais sobre o estilo de vida do segurado e permite, entre outras possibilidades, simular diferentes cenários e determinar como certas mudanças nos hábitos dos segurados afetarão a seguradora. Com todo esse conhecimento fornecido pela IA, as entidades podem realizar uma segmentação de riscos mais precisa, o que também se traduz em produtos e preços mais ajustados à realidade de cada cliente.
No campo da experiência do cliente, as contribuições da IA podem fazer com que o processo de assinatura seja percebido pelos potenciais segurados não como a superação de diferentes obstáculos, mas como um processo simples e ágil. Em muitos casos, permite dispensar exames médicos por meio de questionários baseados em algoritmos preditivos. Além disso, possibilita a análise de muitas variáveis e a apresentação de ofertas personalizadas, adaptadas a cada perfil de cliente. E, por fim, é capaz de oferecer explicações claras ao segurado sobre as condições de seu seguro, usando uma linguagem natural.
A IA também tem aplicações no campo regulatório, especialmente no cumprimento das leis de proteção de dados, minimizando riscos de vazamentos; na detecção de possíveis fraudes, por meio de algoritmos que analisam padrões de respostas pouco confiáveis ou anomalias em documentos médicos, etc.
No entanto, a IA também apresenta alguns riscos que as seguradoras devem monitorar. Do ponto de vista tecnológico, existe o risco de que aconteçam vieses algorítmicos, o que significa que, se os dados que alimentam o algoritmo forem tendenciosos, as conclusões da IA podem resultar inconsistentes e injustas. Por outro lado, pode haver uma rejeição por parte de alguns clientes, que preferem a interação pessoal e desconfiam de processos completamente digitalizados. Além disso, por se tratar de uma tecnologia em pleno desenvolvimento, a regulamentação pode mudar rapidamente.
Diante desse panorama, os profissionais da comercialização de seguros também enfrentam alguns desafios. Em primeiro lugar, eles deverão realizar o treinamento necessário para operar com essas novas ferramentas. Em segundo lugar, terão que mudar sua forma de trabalhar; com a automação dos processos, seu trabalho se concentrará mais nas tarefas de consultoria do que nos procedimentos administrativos e eles terão que fortalecer aspectos como a proximidade e a empatia.
