Escrito por Karim Derrick*

Juntamente com as questões ambientais, sociais e de governança (ESG), a geopolítica e a inflação de sinistros, as tecnologias em desenvolvimento e a inteligência artificial (IA), em particular, estão no topo da agenda de riscos do setor de seguros. Falhas na IA, o uso malicioso da IA por terceiros e problemas com dados são as principais preocupações.

Embora haja um risco considerável associado à IA, também há oportunidades significativas, com enorme potencial quando se trata de avaliação de riscos e gerenciamento de sinistros.

As seguradoras estão operando em um ambiente cada vez mais imprevisível. Geopolítica, ESG e tecnologia disruptiva estão entre os principais problemas do setor.

Um relatório recente do escritório de advocacia Kennedys — Global forecast 2024: Evolving insurance risks — constatou que as tecnologias em desenvolvimento e a IA, em particular, são uma das principais preocupações do setor de seguros em 2024 e devem ter um impacto significativo no mercado de seguros no próximo ano.

Uma imagem deepfake gerada por IA oferecida como prova para apoiar um sinistro fraudulento é apenas um dos novos riscos relacionados à tecnologia que eles enfrentam.

Futuro dos sinistros: quais são os problemas emergentes?

O relatório examina a pesquisa da Gracechurch Consulting que entrevistou 325 profissionais de sinistros de seguros em Londres, América do Norte, Ásia-Pacífico, Europa e América Latina.

Embora tenha havido variação por região, o papel que a tecnologia desempenhará no gerenciamento de sinistros é claramente um dos principais itens da agenda de negócios em todo o mundo.

O Kennedys fez a mesma pergunta aos seus parceiros que trabalham nos escritórios internacionais da empresa e o uso de tecnologia e IA foi mais uma vez uma das principais respostas dadas, juntamente com os riscos ESG e os fatores inflacionários.

Mais detalhadamente, houve alguma variação com base em regiões geográficas. Na América do Norte, a automação e o uso de IA foi a principal questão emergente que provavelmente terá impacto sobre os sinistros, enquanto na Ásia-Pacífico e na EMEA foram os ataques cibernéticos que encabeçaram a lista.

Riscos da IA

A IA generativa pode estar em seus estágios iniciais de desenvolvimento, mas a tecnologia só se tornará mais eficaz. A aplicação de modelos de linguagem em diferentes setores já está trazendo novos benefícios e oportunidades, que continuarão a evoluir em ritmo acelerado.

Os veículos autônomos e a tecnologia da saúde são exemplos de como essa tecnologia já está sendo aplicada de forma revolucionária.

Em termos gerais, os riscos da IA se dividem em três categorias: falha da IA — tanto falha humana quanto falha tecnológica, uso malicioso da IA por terceiros e problemas com dados.

Quando a IA tem um desempenho inesperado, isso pode levar a reclamações por:

• Danos à propriedade: o mau funcionamento de robôs de armazém pode causar incêndios e outros danos
• Lesões pessoais/danos corporais: carros autônomos podem causar acidentes em cenários para os quais não foram treinados
• Danos à reputação: os chatbots de atendimento ao cliente podem, inadvertidamente, prejudicar a reputação de uma empresa
• Erro médico: diagnósticos errôneos em triagem médica como resultado de um mau funcionamento podem levar a resultados catastróficos
• Fraude: O conteúdo digital deepfake gerado por IA é oferecido como evidência para apoiar uma reivindicação fraudulenta
• Discriminação na contratação: preconceito não intencional na seleção de candidatos a emprego.

Um desafio específico da evolução dos recursos de IA é o potencial de falhas de IA que não se encaixam perfeitamente nas linhas de seguro existentes. Por exemplo, embora o seguro cibernético normalmente cubra o vazamento de dados, ele não cobre danos corporais, danos à marca ou danos à propriedade física, que podem ocorrer no mesmo evento.

A mitigação desses riscos e a obtenção dos benefícios globais da IA apresentarão desafios de governança exclusivos e exigirão cooperação e representação globais.

Soluções inovadoras: minimizando os riscos

Portanto, sabemos quais são alguns dos riscos de sinistros com IA, mas e as oportunidades consideráveis para as seguradoras?

Ao usar a IA, as seguradoras podem acelerar a jornada de sinistros. Os chatbots de atendimento ao cliente são um exemplo visível de como ajudar a filtrar consultas simples dos clientes. A IA também pode ajudar a identificar comportamentos suspeitos e melhorar a infraestrutura legada para aprimorar o gerenciamento de processos. A IA também está exercendo sua influência nos modelos de precificação de seguros. A estratégia de precificação dinâmica com o auxílio da IA já está criando apólices mais baratas para clientes de baixo risco.

O uso de dados significa que os riscos segurados se tornam mais previsíveis. Como resultado, eles também podem se tornar mais evitáveis, minimizando assim as perdas. A adoção de soluções tecnológicas pode permitir que as ferramentas de medição de risco sejam aprimoradas, beneficiando tanto as seguradoras quanto as empresas.

O risco de reputação é considerado um ativo intangível que está crescendo em importância quando se trata do valor da empresa. De acordo com um relatório conjunto do Lloyd’s of London/KPMG, a importância dos ativos intangíveis cresceu para mais de 85% do valor dos ativos, sendo a reputação e a marca identificadas como as mais importantes.

Se acionados, os riscos à reputação podem resultar em enormes perdas financeiras — considere as perdas sofridas pelo Facebook em 2018, quando suas ações despencaram após um escândalo maciço de violação de dados e privacidade.

Dados da seguradora Allianz, provedora de serviços financeiros, sugerem que as empresas que não se preparam adequadamente para eventos que possam prejudicar sua reputação podem ter seu valor reduzido em até 30%.

Para atenuar os danos à reputação, está sendo desenvolvida uma ferramenta que, por meio da análise de conteúdo — de documentos corporativos a informações publicamente disponíveis — pode criar um índice de risco à reputação em tempo real. Isso inclui qualquer risco relacionado à cidadania corporativa de uma organização por meio de práticas de ESG que afetam o resultado final da empresa.

Modelos de linguagem de grande porte: abrindo caminho para um futuro brilhante

Os modelos de linguagem de grande porte (LLMs) estão se tornando rapidamente uma das inovações tecnológicas mais comentadas na era da Internet.

Exemplos como a ferramenta acima são apenas o começo. Os desenvolvimentos em modelos de linguagem de grande porte estão proporcionando alguns casos de uso convincentes para os negócios — da tradução à transcrição, à pesquisa de mercado, à análise de malware e ao suporte ao cliente. O poder interpretativo e gerador dos LLMs também significa que os resultados da ciência de dados podem ser alcançados muito mais rapidamente do que há um ano.

As ferramentas de LLM usadas em um contexto jurídico e/ou de seguros geralmente são baseadas em modelos de linguagem genéricos, como o GPT da OpenAI. Embora essas soluções estejam utilizando esse recurso geral “pronto para uso”, o impacto é significativo. Esses modelos foram treinados com quantidades impressionantes de dados fundamentais e demonstraram ser capazes de realizar uma incrível variedade de tarefas gerais.

O fato de os LLMs serem capazes de fazer tanto quanto já fazem, em uma área que é muito especializada, é incrível. Reconhecer que estamos vendo versões mais novas e mais poderosas desses modelos sendo lançadas quase todas as semanas significa que o potencial de aplicação é profundo.

No futuro, as seguradoras pegarão esses modelos refinados e os aproveitarão para domínios específicos, ajustando-os para trabalhar especificamente em apólices de seguro.

É provável que os avanços na IA também afetem os trabalhadores de seguros. De fato, um relatório do governo do Reino Unido, publicado em novembro de 2023, constatou que aqueles que trabalham nos setores financeiro e de seguros estão entre os mais expostos às mudanças no local de trabalho introduzidas pela IA. O corolário é que as empresas precisarão se adaptar para garantir que os funcionários tenham as habilidades necessárias para aproveitar ao máximo os possíveis benefícios.

Uma área de potencial é a melhoria e até mesmo a transformação do processo de sinistros. Em um futuro não muito distante, devemos esperar passar do desenvolvimento de ferramentas que são tão boas quanto o desempenho humano para aquelas que o superam.

O professor Richard Susskind OBE KC (Hon), especialista líder no futuro dos serviços jurídicos, fala sobre como estamos nos aproximando rapidamente de um mundo em que as máquinas são mais capazes de diagnosticar um tumor do que um ser humano, e que aqueles que apresentarem sintomas provavelmente exigirão em breve que sejam atendidos por uma máquina em vez de um profissional médico, criando responsabilidade não por causa do uso da IA, mas porque ela não foi usada.

Entretanto, há obstáculos a serem superados primeiro, incluindo o risco de alucinação. Portanto, serão necessárias medidas para evitar que os LLMs sejam enganados pelas informações. No entanto, o potencial é muito promissor.

O setor de seguros está em um momento crucial. É hora de as organizações calcularem os riscos de IA e desenvolverem as práticas existentes ou criarem novas práticas para implantar de forma responsável e ética as tecnologias em desenvolvimento e usar os dados, além de estarem preparadas para a evolução da regulamentação. A IA responsável é a única abordagem para mitigar os riscos da IA.

O professor Richard Susskind OBE KC (Hon), especialista líder no futuro dos serviços jurídicos, fala sobre como estamos nos aproximando rapidamente de um mundo em que as máquinas são mais capazes de diagnosticar um tumor do que um ser humano, e que aqueles que apresentarem sintomas provavelmente exigirão em breve que sejam atendidos por uma máquina em vez de um profissional médico, criando responsabilidade não por causa do uso da IA, mas porque ela não foi usada.

Entretanto, há obstáculos a serem superados primeiro, incluindo o risco de alucinação. Portanto, serão necessárias medidas para evitar que os LLMs sejam enganados pelas informações. No entanto, o potencial é muito promissor.

O setor de seguros está em um momento crucial. É hora de as organizações calcularem os riscos de IA e desenvolverem as práticas existentes ou criarem novas práticas para implantar de forma responsável e ética as tecnologias em desenvolvimento e usar os dados, além de estarem preparadas para a evolução da regulamentação. A IA responsável é a única abordagem para mitigar os riscos da IA.

Especificamente, os desenvolvimentos de IA são uma oportunidade de remodelar e transformar os processos de tratamento e subscrição de sinistros, com base no poder e no potencial da inteligência de máquina. A forma que essa evolução tomará será decidida pelas empresas de seguros individuais. O setor precisará continuar a pensar em realinhar suas prioridades estratégicas para criar e adotar as soluções inovadoras necessárias, hoje e no futuro.

Karim Derrick é Diretor de Produtos da Kennedys IQ, o braço de tecnologia voltado para o cliente da Kennedys LLP, que cria produtos de tecnologia jurídica “incorporados” para uso por clientes de serviços financeiros.

A MAPFRE, líder global em seguros, propõe quatro cenários e o papel que o setor de seguros desempenhará neles

A Inteligência Artificial Generativa (IA Generativa) está ajudando a transformar o mundo em que vivemos, com uma taxa muito alta de desenvolvimento tecnológico e adoção entre a sociedade e as empresas. Aprofundar o uso dessa tecnologia pela sociedade e refletir sobre como sua adoção pode impactar nosso modo de vida é fundamental para garantir um futuro melhor.

A MAPFRE, empresa líder em seguros na Espanha e o maior grupo segurador da América Latina, realizou uma análise para propor quatro cenários nos quais a IA generativa poderia impactar a sociedade até 2029 e para estudar o papel que o setor de seguros poderia desempenhar em cada um deles. O relatório resultante é intitulado: Explorando o amanhã: o papel das seguradoras em uma sociedade marcada pela IA generativa.

“Não estamos tentando prever o futuro com o exercício descrito no relatório”, explica José Antonio Arias, diretor de inovação da MAPFRE. “Nosso objetivo é realizar uma reflexão equilibrada, ousada e sincera sobre as eventualidades que podem surgir em todos os cenários possíveis para a evolução da IA generativa. Com isso, poderemos trabalhar para que, independentemente do que o futuro nos reserva, se concretize o melhor cenário possível para todos”.

Quatro cenários de evolução

Como parte desse exercício, foram consultados relatórios, documentos e artigos e realizadas entrevistas com especialistas de diferentes áreas, desde tecnologia até sociologia ou economia. Com base nessa pesquisa, foram definidos quatro cenários plausíveis para 2029.

Em cada um desses contextos, foram analisadas áreas como saúde e assistência médica, mobilidade, segurança cibernética, a relação entre as pessoas e sua relação com a tecnologia, a adoção de tecnologia em nível empresarial e de usuário, atividades de lazer, educação e possíveis regulamentações:

Continua…

Cenário 1: A jornada para o homo sAIpiens. Nesse cenário, a IA geradora é uma tecnologia transformadora e totalmente acessível, com regulamentações muito permissivas. Sua adoção é generalizada, com vários casos de uso e interação perfeita com o usuário graças à naturalidade e à simpatia dos assistentes. Há uma consciência limitada do alto impacto psicológico de seu uso onipresente e há até mesmo sinais de homogeneização do pensamento e polarização, alta dependência e até mesmo vício em um determinado nível.

Cenário 2: Lembra-se de todo o hype da IA geradora? A IA generativa é uma tecnologia madura, sem grandes fluxos de financiamento e com altos custos de uso (semelhante à situação atual, no início de 2024). A adoção é orientada principalmente para a produtividade, com interação limitada que representa uma barreira ao uso. Há também um alto nível de conscientização sobre suas funcionalidades. As empresas têm desencorajado seu uso, e não é uma tecnologia que gera expectativas por si só, mas é uma tecnologia capacitadora relevante para o desenvolvimento de outras tecnologias disruptivas.

Cenário 3: Em busca de um antídoto para o caos. Regulamentações um tanto restritivas limitam o potencial de desenvolvimento tecnológico da IA geradora, aumentando os custos de uso, restringindo casos de uso viáveis, dificultando sua adoção por empresas e desestimulando o uso doméstico. Há também uma conscientização em larga escala dos efeitos psicológicos que ela tem, e prevalece uma certa preferência pela interação humana em relação às máquinas, especialmente no atendimento ao cliente.

Cenário 4: Titãs da tecnologia. Há um ritmo acelerado de desenvolvimento controlado por uma pequena seleção de grandes empresas de tecnologia, que moderam a frequência dos lançamentos de acordo com suas necessidades. Nesse cenário, há uma adoção generalizada por empresas e indivíduos, com alta compatibilidade com outras tecnologias no ecossistema dessas grandes empresas de tecnologia. Há uma transição efetiva no nível do local de trabalho e irritação devido ao acúmulo de poder nessas empresas.

Todos esses cenários retratam realidades extremas, mas estão dentro do campo das possibilidades, de acordo com as perspectivas coletadas durante nossa pesquisa. “Na MAPFRE, não avaliamos a probabilidade de que eles ocorram. Apenas dizemos que elas são possíveis e que uma combinação delas determinará como a realidade será influenciada pela evolução da IA generativa”, afirma o CIO.

Linhas de ação para o setor de seguros

Nesses quatro cenários, surgem novos riscos, enquanto alguns riscos preexistentes são exacerbados pela proliferação da IA geradora. Esses riscos estão intrinsecamente ligados a necessidades emergentes e não tão recentes que se tornam mais relevantes para as pessoas.

Em resposta, o setor de seguros deve abordar dois aspectos fundamentais: por um lado, proteger-se e proteger seus clientes contra esses riscos; e, por outro lado, adaptar-se para atender às novas necessidades de proteção que surgem.

Para isso, a MAPFRE sugere uma série de planos de ação para oferecer ao setor um marco de reflexão e o desenvolvimento de iniciativas destinadas a gerar um impacto positivo na sociedade:

• Proteção cibernética — A expansão da IA generativa representa um desafio sem igual para a segurança dos dados e dos sistemas, dada a crescente sofisticação dos ataques cibernéticos (malware indetectável, phishing com linguagem natural, roubo de identidade, etc.) contra pessoas e empresas. Diante desse cenário, haverá maior demanda por proteção por meio de seguros com cobertura e serviços adequados para prevenir, detectar, responder e recuperar sistemas após ataques cibernéticos.
• Uso responsável da IA/IA geradora — A adoção da IA geradora acarreta riscos que vão desde o desempenho do sistema até a conformidade regulatória e a possibilidade de vieses discriminatórios. Haverá demanda por proteção por meio de seguros e serviços que facilitem o uso responsável e confiável de ferramentas baseadas em IA geradora.
• Saúde e saúde mental — A IA generativa oferece um grande potencial para melhorar os processos de saúde e a experiência do paciente, além de liberar a equipe de saúde das tarefas administrativas. O outro lado da moeda é que isso poderia agravar os problemas de saúde física e mental já observados como uma tendência devido ao uso de tecnologias digitais em geral.

O setor de seguros deve reforçar seu compromisso com serviços e produtos para prevenir e tratar essas doenças e contribuir para alavancar essas tecnologias a fim de melhorar a experiência do paciente e a eficácia dos tratamentos.

• Novos relacionamentos com os clientes e produtos mais adequados — A IA generativa promoverá a interação com os clientes, gerando mais dados e promovendo um novo modelo de relacionamento apoiado por assistentes de bate-papo que oferecerão maior acessibilidade e transparência no mundo dos seguros. Essa abordagem de conversação não apenas facilita a troca de informações, mas também melhora a qualidade dos dados coletados.

Assim, surge uma grande oportunidade de capitalizar essas informações para desenvolver produtos e serviços cada vez mais adaptados às necessidades do cliente (por exemplo, microssegmentação para seguros dinâmicos, seguros on/off, ofertas hiperpersonalizadas etc.).

• Fraude — A democratização de ferramentas que possibilitam a falsificação de imagens, áudio e vídeos provocará um aumento exponencial nas tentativas de fraude de sinistros para as seguradoras. Portanto, essas instituições devem implementar mecanismos e ferramentas que permitam a detecção de evidências falsas.
• Formação de equipes — Por um lado, há uma necessidade palpável de novos especialistas em IA generativa, bem como em áreas relacionadas (negócios, dados, segurança, ética etc.). Por outro lado, os perfis de ciências sociais (antropólogos, sociólogos, etc.) e de humanidades (linguistas, historiadores, filólogos, etc.) são necessários para garantir o desenvolvimento e o uso responsáveis e confiáveis da IA geradora.

“A conscientização e a educação da sociedade com relação ao uso responsável e adequado da IA geradora são essenciais em todas as áreas. As seguradoras devem contribuir nesse sentido, tomando medidas preventivas para reduzir os riscos aos quais os indivíduos e as empresas estão expostos”, diz José Antonio Arias.

Ele acrescenta: “Não há tempo a perder, e na MAPFRE já estamos trabalhando duro.”

O mercado global de seguros cibernéticos está pronto para mais um ano de crescimento em 2024, mas os especialistas alertam para o aumento dos riscos que se escondem sob a superfície, informa o mais recente Insurance Risk Monitor da OAC, uma consultoria atuarial.

Depois de testemunhar um crescimento recorde em 2023, com o aumento dos volumes globais de negócios de seguro cibernético, uma trajetória semelhante está prevista para 2024. Esse crescimento é atribuído tanto a uma penetração mais profunda em setores comerciais estabelecidos quanto à aceitação por setores emergentes.

Entretanto, embora o ambiente de classificação permaneça amplamente lucrativo, os especialistas alertam que o risco de queda aumentou significativamente. Os fatores que contribuem para esse risco incluem a utilização de IA por criminosos cibernéticos, ameaças crescentes de ataques patrocinados pelo Estado e aumento da exposição devido a dispositivos interconectados.

De acordo com a equipe de consultoria de não vida da OAC, apesar da intensificação da concorrência, as taxas atuais são consideradas suficientes para gerar lucros de subscrição. Notavelmente, as recentes exclusões de ataques cibernéticos apoiados pelo Estado em apólices cibernéticas autônomas levaram algumas empresas a buscar cobertura em outro lugar. No entanto, essa mudança não reduziu substancialmente o aumento geral do volume de prêmios.

Bharat Raj, Diretor de Mercados de Londres da OAC, disse: “O seguro cibernético continua sendo um mercado atraente para as empresas estabelecidas e para o novo capital, e há boas oportunidades de crescimento e lucro de subscrição.

“O envolvimento com seus segurados, cobertores e cedentes é fundamental para garantir um bom desempenho de subscrição. Os segurados e os cedentes procuram cada vez mais seus parceiros de seguros para obter conhecimento e orientação para mitigar o risco cibernético em primeiro lugar. Trabalhar de forma colaborativa geralmente rende dividendos, pois pode ajudar a promover melhorias na experiência de sinistros e nas taxas de prêmio, já que os segurados apreciam os serviços de valor agregado oferecidos.

“Os atuários e os gerentes de risco têm um papel importante a desempenhar, dado o ambiente atual, que está mudando rapidamente. É provável que a experiência histórica precise de ajustes para refletir as mudanças no ambiente geral de riscos, nos termos de cobertura e na combinação de setores cobertos à medida que essa classe evolui.

“Os atuários e gerentes de risco estão em uma posição privilegiada para ajudar as seguradoras a entender o risco de queda e os fatores de acumulação de perdas no portfólio cibernético. Vários modelos de fornecedores surgiram para o seguro cibernético, mas eles ainda estão em um estágio inicial e ainda não atingiram a mesma maturidade dos modelos de catástrofes naturais.

“As análises de cenários e os mergulhos atuariais profundos são provavelmente as melhores ferramentas disponíveis atualmente para realmente entender o risco de cauda.”