A recente popularização de ferramentas como o ChatGPT tem intensificado os debates sobre os benefícios e limites da inteligência artificial (IA) aplicada aos ambientes de negócio. Enquanto especialistas alertam sobre limites éticos, uma multidão de entusiastas experimenta o potencial das IAs generativas para analisar dados, escrever textos e realizar tarefas complexas em questão de segundos. 

Neste artigo vamos discutir sobre a aplicação de técnicas de machine learning para a transformação de um dos mercados mais tradicionais. E óbvio, os resultados de negócios atingidos com essa tecnologia. Mas antes, um breve contexto:
A recente popularização de ferramentas como o ChatGPT tem intensificado os debates sobre os benefícios e limites da inteligência artificial (IA) aplicada aos ambientes de negócio. Enquanto especialistas alertam sobre limites éticos, uma multidão de entusiastas experimenta o potencial das IAs generativas. A ascensão vertiginosa dessas tecnologias evidencia a <a href="https://www.dtidigital.com.br/blog/ciencia-de-dados-para-estrategias-de-negocios">ciência de dados</a> como disciplina aliada na busca por competitividade e eficiência digital. 
No setor de seguros, em que a demanda por inovação não é recente, o uso de modelos analíticos vem crescendo, tanto por parte de seguradoras tradicionais quanto por insurtechs que propõem novos modelos de negócio.
<div id="toc_container" role="navigation" aria-label="Table of Contents" data-nosnippet class="toc_white no_bullets toc_numbered toc_title_center">Sumário<ul class="toc_list"><li><a href="#Aplicacao-das-tecnicas-de-machine-learning-no-mercado-de-seguros">1. Aplicação das técnicas de machine learning no mercado de seguros </a></li><li><a href="#O-uso-de-dados-para-a-geracao-de-valor-nas-seguradoras">2. O uso de dados para a geração de valor nas seguradoras</a><ul><li><a href="#Next-Insurance-Sao-Francisco-EUA">2.1. Next Insurance (São Francisco, EUA)</a></li><li><a href="#Lemonade-Nova-Iorque-EUA">2.2.  Lemonade (Nova Iorque, EUA)</a></li><li><a href="#At-bay-Sao-Francisco-EUA">2.3. At-bay (São Francisco, EUA)</a></li><li><a href="#Acko-Bombaim-India">2.4. Acko (Bombaim, Índia)</a></li><li><a href="#Wefox-Berlim-Alemanha">2.5. Wefox (Berlim, Alemanha)</a></li></ul></li></ul></div>
<h2>Aplicação das técnicas de machine learning no mercado de seguros </h2>
Técnicas de machine learning têm sido aplicadas, por exemplo, para aprimorar modelos de precificação, agora capazes de analisar <a href="https://www.dtidigital.com.br/blog/transformacao-digital-comportamento-humano">dados biométricos e comportamentais</a>; coletados a partir de um relógio digital, de um aplicativo móvel ou do computador de bordo de um veículo. 
A inteligência artificial no contexto de seguradoras também pode contribuir com: 
<ul>
<li data-leveltext="" data-font="Symbol" data-listid="1" data-list-defn-props="{&quot;335552541&quot;:1,&quot;335559684&quot;:-2,&quot;335559685&quot;:720,&quot;335559991&quot;:360,&quot;469769226&quot;:&quot;Symbol&quot;,&quot;469769242&quot;:[8226],&quot;469777803&quot;:&quot;left&quot;,&quot;469777804&quot;:&quot;&quot;,&quot;469777815&quot;:&quot;hybridMultilevel&quot;}" aria-setsize="-1" data-aria-posinset="1" data-aria-level="1">a gestão dos portfólios, auxiliando executivos a calibrar a exposição ao risco e a identificar novas oportunidades de negócio. Isso é possível por meio de algoritmos que analisam tendências que afetam a sinistralidade e outros indicadores chave; </li>
<li data-leveltext="" data-font="Symbol" data-listid="1" data-list-defn-props="{&quot;335552541&quot;:1,&quot;335559684&quot;:-2,&quot;335559685&quot;:720,&quot;335559991&quot;:360,&quot;469769226&quot;:&quot;Symbol&quot;,&quot;469769242&quot;:[8226],&quot;469777803&quot;:&quot;left&quot;,&quot;469777804&quot;:&quot;&quot;,&quot;469777815&quot;:&quot;hybridMultilevel&quot;}" aria-setsize="-1" data-aria-posinset="2" data-aria-level="1">a prevenção de fraudes na análise de sinistros, através de modelos preditivos que identificam cobranças por peças não instaladas, reparos desnecessários e danos intencionais aos veículos. </li>
</ul>
<h2>O uso de dados para a geração de valor nas seguradoras</h2>
Confira alguns exemplos de como insurtechs pelo mundo utilizam dados como ativos geradores de valor: 
<h3>Next Insurance (São Francisco, EUA)</h3>
A <a href="https://www.nextinsurance.com/">Next Insurance</a> é uma seguradora com foco na proteção de propriedade de pequenas e médias empresas (PME). Oferece coberturas personalizadas para diversas atividades, como construção civil, creches e academias. Os segurados podem realizar cotações, personalizar coberturas, acessar apólices e gerenciar seus sinistros online. A Next também permite que parceiros ofereçam soluções de seguro em suas respectivas plataformas (embedded insurance), com cotação em tempo real e comparação de preços de soluções da própria Next e de outras 20 seguradoras conveniadas. A insurtech californiana promove uma experiência integrada de ponta a ponta em plataformas digitais B2B e B2B2B. 
<h3> Lemonade (Nova Iorque, EUA)</h3>
A insurtech nasceu em 2015 com foco em seguro para locatários e hoje também oferece soluções para locadores, seguros de vida, para animais de estimação e automóveis. Seu modelo de negócios mobile-first busca agilizar o processo de compra e oferecer experiências personalizadas orientadas por dados. Enquanto uma apólice padrão se baseia em um formulário com 40 campos, a <a href="https://www.bing.com/ck/a?!&amp;&amp;p=cf2fac505d268fc3JmltdHM9MTY4MTY4OTYwMCZpZ3VpZD0xMTRjNWVlZC1jODg5LTYxMzgtMjI0ZS00YzMxYzk5ZDYwZjMmaW5zaWQ9NTE4MQ&amp;ptn=3&amp;hsh=3&amp;fclid=114c5eed-c889-6138-224e-4c31c99d60f3&amp;psq=lemonade+sinsurance&amp;u=a1aHR0cHM6Ly93d3cubGVtb25hZGUuY29tLw&amp;ntb=1">Lemonade</a> utiliza chatbots, bases genômicas e wearables para coletar cerca de 100 vezes mais dados por segurado. Quarenta times atuam com foco na integridade e confiabilidade dos dados, e geram insights sobre o comportamento dos usuários através de técnicas de machine learning. 
<h3>At-bay (São Francisco, EUA)</h3>
A At-Bay conta com um portfólio que fornece proteção contra riscos cibernéticos (cyber + RC diversos), incluindo ciberataques, vazamento de dados, lucros cessantes e fraudes financeiras. Em paralelo, fornece serviços de monitoramento contínuo em parceria com gigantes como Microsoft e Cloudfare. No processo de implantação, a empresa conta com especialistas em ciência de dados para gerar insights que alimentam um modelo de precificação. Em seguida, um time de subscritores conduz uma análise de negócio para calibrar a exposição financeira. Esse processo ocorre de forma automatizada para empresas com até US$ 100 milhões em receitas anuais. 
<h3>Acko (Bombaim, Índia)</h3>
Acko é uma seguradora digital indiana que acompanha o movimento gradual da indústria em direção a modelos baseados em aprendizado de máquina, utilizando técnicas como random forest, gradient boosting (GBM), modelos de adição generalizados (GAM) e redes neurais. O foco na ampliação da coleta de dados (incluindo recursos de telemetria) permitiu a implantação de métodos de precificação personalizados e prêmios dinâmicos de acordo com a utilização (usage-based insurance ou UBI). Entre os recursos de telemetria utilizados, destaca-se o <a href="https://www.dtidigital.com.br/blog/dados-geoespaciais-uma-visao-geral">monitoramento dos veículos segurados usando GPS</a> e diagnósticos de bordo para registrar os percursos e os hábitos de direção em um mapa computadorizado. Já o modelo de seguro baseado na utilização permite que o segurado ‘pague se dirigir e como dirigir’. Neste caso, o risco é calculado em tempo real e depende da distância percorrida, da localização e dos hábitos de direção do motorista. 
<h3>Wefox (Berlim, Alemanha)</h3>
A Wefox fornece uma plataforma onde os segurados podem contratar seguros comparando condições e recebendo suporte de especialistas. Nestes mesmos canais digitais é possível consultar e cancelar apólices com apenas um clique. Para tanto, a seguradora utiliza inteligência artificial e aprendizado de máquina para automatizar decisões. Buscam, dessa forma, ampliar o alcance dos benefícios de consumir e analisar um maior volume de dados. E assim criam soluções acessíveis e que melhoram o desempenho das áreas de negócio. 
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Técnicas de machine learning como aliadas de seguradoras na busca por eficiência digital

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