Do manual ao autônomo: repensando a automação de seguros na era da GenAI

As seguradoras há muito tempo entendem os benefícios da automação: simplificação dos fluxos de trabalho, melhoria do atendimento ao cliente e liberação dos agentes de tarefas domésticas.

Enquanto algumas seguradoras com foco no digital estão buscando a automação total, a maioria delas permanece apenas parcialmente automatizada, presa a ferramentas que não atendem às demandas modernas. Essas seguradoras tradicionais ainda enfrentam desafios fundamentais, como silos de dados, fluxos de trabalho desatualizados e conhecimento limitado em IA, dificultando a escala da automação sem aumentar a complexidade e os custos.

A GenAI está redefinindo o que significa automatizar, possibilitando inteligência de decisão em áreas como subscrição, sinistros, serviços e muito mais.

Para concretizar plenamente a promessa da automação, as seguradoras devem adotar uma abordagem gradual para a adoção da IA, a fim de escalar com responsabilidade, acompanhar o progresso, priorizar investimentos e gerenciar riscos. À medida que o papel da GenAI no setor de seguros continua a se expandir, eis o que as seguradoras precisam saber.

A automação tradicional fica aquém

Historicamente, a automação em seguros era sinônimo de sistemas baseados em regras e automação robótica de processos (RPA), ambas ferramentas eficazes para tarefas repetitivas, mas que falham quando surgem desvios ou tomadas de decisão mais complexas. Com o aumento dos custos de sinistros, a intensificação do escrutínio regulatório e a expectativa dos clientes por experiências rápidas e hiperpersonalizadas, o mercado atual exige ainda mais.

A automação orientada por IA está ajudando a priorizar essas demandas.

A GenAI tem o potencial de aprimorar a subscrição, a avaliação preditiva de riscos e a personalização em toda a cadeia de valor do seguro. Mas a adoção é apenas o começo – sem uma estratégia clara de implementação, as seguradoras correm o risco de automatizar de forma ineficiente, acionando riscos de conformidade sem saber e perdendo todos os benefícios da GenAI.

Os cinco níveis de automação de seguros

Inspiradas no sistema de classificação de cinco níveis para capacidades de direção autônoma, as seguradoras estão usando seu próprio modelo de maturidade de automação para avaliar melhor o progresso de sua automação.

• Nível 0 (Manual): Comuns em ambientes legados e entre pequenos provedores mútuos, as seguradoras de nível 0 ainda fazem tudo manualmente: entrada manual de dados, planilhas e formulários em papel dominam as operações.
• Nível 1 (Básico): No nível de automação mais básico, tarefas como geração de cotações ou STP (processamento direto) para apólices simples são parcialmente automatizadas, mas os humanos ainda controlam o fluxo principal de operações.
• Nível 2 (Emergente): Aqui, a automação impulsiona a maioria dos fluxos de trabalho, mas ainda há uma expectativa de que os humanos intervenham em casos extremos, onde condições de reivindicações incomuns ou outras situações incomuns estão em jogo.
• Nível 3 (Avançado): No nível 3, todo o ciclo de vida da apólice pode ser automatizado para linhas padrão, como seguro de automóvel ou residencial, sendo necessária a intervenção humana apenas para situações de seguro mais anômalas. Acionamentos automatizados de pagamento de sinistros e renovação são características deste nível.
• Nível 4 (automação total): As seguradoras de nível 4 utilizam ferramentas GenAI e modelos de Machine Learning (ML) para gerenciar todo o ciclo de vida de ponta a ponta, desde as interações iniciais com o cliente até o pagamento final, com humanos apenas fornecendo supervisão estratégica. A Lemonade, por exemplo, pode processar as reivindicações dos locatários em menos de dois segundos sem revisão humana, exemplificando a automação total bem-sucedida.

Qualquer nível é um bom ponto de partida, mas para seguradoras modernas com aspirações competitivas, a automação total deve ser o objetivo.

Para atingir esse objetivo, as seguradoras precisam de dados bem organizados, estruturas de governança e conformidade com a IA e processos de tomada de decisão auditáveis ​​para abordar questões éticas, alucinações ou vieses da IA. Treinar a equipe para colaborar com a IA – fornecendo alertas corretos, revisando resultados e orientando casos extremos – é tão importante quanto a própria tecnologia.

Automação impulsionando valor

Então, o que a automação orientada por IA significa na prática para as seguradoras?

No processamento de reclamações, a GenAI está acelerando a triagem e a avaliação do primeiro aviso de perda (FNOL) – tanto que 76% das seguradoras já implementaram ou estão planejando incorporar recursos do GenAI em seus fluxos de trabalho de reivindicações.

Essa capacidade é particularmente estratégica no caso de detecção de fraudes, devido à capacidade única da IA ​​de identificar padrões anormais que podem passar despercebidos pelos modelos tradicionais. A Mastercard, por exemplo, já implementaram com sucesso Medidas de detecção de fraudes baseadas em GenAI dobram a velocidade e a precisão com que alertam os comerciantes sobre riscos de fraude e reduzem os falsos positivos em transações fraudulentas em até 200%. As insurtechs também estão aplicando o GenAI em bancos de dados de fraudes para cruzar sinistros em tempo real.

A subscrição também é aprimorada por ferramentas de suporte à tomada de decisões baseadas em IA, que podem identificar riscos de submissão em tempo real e recomendar prontamente as próximas etapas. Muitas empresas estão testando ferramentas GenAI que analisam dados de submissão e geram avaliações preliminares, reduzindo o tempo do subscritor em tarefas de baixo valor.

Por fim, a GenAI melhora o atendimento ao cliente em todos os pontos de contato do seguro, aumentando a qualidade e a velocidade do serviço com agentes virtuais com tecnologia de IA e chatbots da GenAI.

O Roteiro da IA: Comece Pequeno, Escale Estratégicamente

A automação em seguros não é uma mudança binária, nem proporcionará os "ganhos rápidos" que muitas seguradoras esperam. A GenAI é o motor, mas as seguradoras que visam a automação devem conduzir a jornada com determinação – traçar um roteiro nivelado, escalar estrategicamente e acompanhar o progresso ao longo do tempo. Ao comparar a maturidade e combinar a IA com o julgamento humano, as seguradoras podem automatizar com confiança, posicionando-se para impulsionar o futuro do seguro inteligente.

Não se trata apenas de conveniência. Trata-se de tornar os momentos muitas vezes desafiadores em que as pessoas recorrem às suas seguradoras mais fáceis de navegar do que nunca.