Na subscrição de seguro de vida, as operadoras agora dependem mais dos registros eletrônicos de saúde do que de seus próprios exames dos candidatos. Essas operadoras precisam descobrir quais dados desses registros são relevantes para sua subscrição.
A Swiss Re Reinsurance Solutions Underwriting, uma divisão da resseguradora Swiss Re Group, oferece soluções de risco para operadoras de vida e saúde. Em entrevista à Digital Insurance, Nanditha Nandy, chefe de soluções de subscrição orientadas por dados para as Américas, na Swiss Re, falou sobre como a tecnologia de dados de saúde, fundamental para a subscrição de seguros de vida, está mudando. Nandy lidera e define a estratégia da Underwriting Ease, a solução de subscrição baseada em dados da Swiss Re.
Como a tecnologia de subscrição se transformou? E como a Swiss Re implementou essa transformação?
Criamos uma ferramenta que ingere o resultado da automação e sinaliza onde há excesso em relação às informações provenientes de diferentes fornecedores. As operadoras solicitam esses dados, por isso conectamos as informações dessas fontes de dados às depreciações.
Estamos mostrando aos subscritores as deficiências nas quais eles precisam prestar atenção, que correspondem à sua filosofia de subscrição. Isso economiza tempo, porque quando eles abrem e veem um caso, esse ponto de partida do risco já lhes é mostrado, vinculado aos motivos de expulsão — por que ele foi escolhido.
O próximo ponto problemático são as novas fontes de dados clínicos que estão chegando — registros eletrônicos de saúde. Eles estavam sendo vistos como arquivos PDF isolados. São PDFs de 50, 100 ou 200 páginas. Esses dados eletrônicos, esses dados mais recentes, não passaram pela automação. Apenas 10% deles são informações com as quais você deve se preocupar. Assim, eliminamos esse ruído e digitalizamos tudo em uma única visualização de risco para o subscritor. Outra parte são as declarações do médico assistente. Os subscritores precisam examiná-las e, em seguida, chamar médicos especialistas para avaliar.
Assim, digitalizamos os atestados dos médicos assistentes usando processamento de linguagem natural (NLP) e IA e apresentamos uma visão, de modo que, quando você analisa o caso, não importa qual subscritor o esteja analisando, em que ponto, ele lhe dá a mesma história, a mesma consistência, tudo digitalizado em um único feixe.
Como você programa a IA para que ela não produza apenas o que acha que o usuário quer ouvir?
Um tamanho único não serve para todos. Tem certeza de que fez testes suficientes? Não estamos dizendo que esse não é o futuro. Temos que responder às pessoas e aos agentes sobre por que aceitaremos o valor. É bom para nós sabermos todos os motivos. Alguns modelos podem explicar, outros não. Se passar por um modelo que é mais caixa preta, então fica mais difícil.
Como essas melhorias tecnológicas tornaram a subscrição mais rápida? Quais são os perigos dessa maior velocidade?
O que costumava levar 14 ou 15 dias, em média, agora leva dois ou três dias, com base nas mesmas fontes de dados. O processo foi completamente transformado. Para cada candidato, recomendamos qual combinação de fontes de dados é suficiente para tomar a decisão final. Ele precisa ser projetado de forma que faça sentido para cada empresa, com base em suas decisões de subscrição e em seu raciocínio.
Passamos anos e investimos muito em conhecimento de subscrição e conhecimento clínico para chegar a esse ponto, para que você possa continuar seu processo. Não estamos interrompendo nada, mas estamos preparando você para o futuro, mas de uma forma transparente, de uma forma que possamos responder. Não estamos usando a IA como uma caixa preta. Qualquer agente pode ligar para você e perguntar: por que você tomou essa decisão? Você pode contestá-la? Pode alterá-la? Você tem a oportunidade de alterá-la.
Como a subscrição mais rápida se encaixa em um processo melhor e no aumento da confiança?
Você poderia forçar a IA muito cedo e dizer: “Apenas cuspa a decisão”. Isso seria tentar fazer tudo muito rápido. Mas fazer isso corretamente seria ajudar o subscritor, perguntando se a decisão está correta. À medida que mais subscritores reconhecem isso, eles criam confiança, mas é preciso criar confiança na máquina, em vez de dizer que uma máquina vai lhe dar uma recomendação. Há casos extremos e há erros. Você pode aprender com a maioria dos casos. Mas é um risco se você fizer isso muito rápido.
IA é um termo muito amplo. Se você dividi-lo em apenas modelos, células de modelos preditivos, então a PNL está apenas lidando com texto. Os chatbots são um espaço diferente. Se você tiver os dados corretos, talvez ele obtenha a resposta certa, mas talvez não na primeira tentativa. Pode levar algumas tentativas para que ele entenda o que você está tentando perguntar. É preciso haver algumas representações sobre regras de escrita para isso.
Os modelos sempre foram usados em nosso setor para classificar os casos que precisam ser priorizados, aos quais os subscritores prestam atenção. Nós os usamos para priorizar as necessidades a serem atendidas quando fazemos campanhas. E o usamos para dizer onde é possível obter a resposta certa do solicitante.
Para a tomada de decisões, não temos muita confiança nos modelos. Um modelo que avalia se um candidato é fumante ou não fumante, envia um fumante previsto para um processo tradicional, mas pode enviar um não fumante previsto para um processo acelerado. Essa é a lógica dos aplicativos, não da tomada de decisão final. Temos sido muito cautelosos ao informar que você foi recusado por qualquer motivo que não tenha sido explicado.
Qual é a importância de permitir que as operadoras de seguro de vida usem registros eletrônicos de saúde?
Os registros eletrônicos de saúde têm sido usados pelo setor de saúde há anos, todos os dias. O setor de saúde, a subscrição médica e os sinistros ocorrem com base nos códigos que os médicos e técnicos de laboratório inserem.
O que mudou agora é que, devido à determinação do governo federal de tornar tudo eletrônico e exigir a documentação de tudo nos sistemas dos pacientes, há interoperabilidade entre vários sistemas de registros eletrônicos de saúde. Se você se deslocar pelo país, isso será rastreado. Isso tem um bom impacto na experiência de atendimento ao cliente para que as pessoas que solicitam uma apólice a obtenham. O desafio é que esses registros eletrônicos de saúde podem ser muito pesados, longos e barulhentos. Nem tudo é relevante para a subscrição de seguros de vida.
