Impactos da inteligência artificial no setor de seguros

Em um mundo cada vez mais digital, as fraudes no setor de seguros alcançaram níveis sem precedentes. As seguradoras enfrentam uma dura batalha contra reclamações fraudulentas, roubo de identidade e outras formas de fraude. 

Dado que o setor lida com uma grande quantidade de dados, a prevenção e detecção de fraudes são de vital importância. 

Por ser uma tecnologia que possibilita a criação de cenários e pode prever determinados comportamentos futuros, com base na experiência do usuário, a Inteligência Artificial (IA) emergiu como uma poderosa ferramenta para combater as fraudes, pode ser essencial no setor de seguros, permitindo às seguradoras proteger seus clientes e salvaguardar a integridade de suas operações, uma vez que trabalha com as possibilidades e variáveis que estão presentes nesse tipo de transação.

Continue a leitura para entender como a Inteligência Artificial (IA) pode minimizar as fraudes no setor de seguros!

Contexto das fraudes no setor de seguros globalmente

As fraudes em reclamações são um problema persistente em toda a indústria de seguros por todo mundo. As estatísticas mostram que a magnitude da fraude varia entre os países e setores, mas seu impacto econômico é significativo.

No Brasil, a taxa de tentativas de fraude digital aumentou em 20% entre 2021 e 2022, demonstrando um aumento preocupante nas atividades fraudulentas online. Na Europa, estima-se que as fraudes detectadas e não detectadas representem até 10% das despesas com reclamações, o que representa uma carga financeira considerável para as seguradoras. Já nos Estados Unidos, as fraudes em seguros resultam em perdas de até 308,6 bilhões de dólares por ano, afetando tanto as seguradoras como os segurados inocentes.

Globalmente, as fraudes em seguros de vida custam à indústria aproximadamente 70 bilhões de dólares por ano. Isso inclui não apenas reclamações fraudulentas, mas também o custo de investigações, processos legais e outras despesas relacionadas. O impacto das fraudes em seguros de vida também afeta os segurados inocentes, pois um aumento nas fraudes resulta em prêmios mais altos e opções de cobertura reduzidas.

Desafios tradicionais no combate à fraude no setor de seguros

As fraudes no setor de seguros podem se manifestar de diversas formas, resultando em um grande volume e complexidade de reclamações fraudulentas. Esses desafios tradicionais dificultam a detecção e prevenção da fraude por meio de abordagens convencionais. 

Entenda agora o que os desafios mais comuns incluem:

• Diversidade e complexidade de reclamações fraudulentas: as reclamações fraudulentas podem assumir muitas formas, desde acidentes forjados até falsificação de documentos, tornando a detecção um processo complexo.
• Grande volume de dados a serem analisados: as seguradoras lidam com enormes quantidades de dados relacionados a reclamações e segurados, tornando a análise manual e a identificação de padrões suspeitos desafiadores.
• Dificuldades na identificação precoce da fraude: a falta de ferramentas e tecnologias adequadas pode fazer com que a fraude passe despercebida até que tenha causado danos significativos.
• ‍Necessidade de tomar decisões rápidas e precisas: as seguradoras devem tomar decisões rápidas e precisas sobre a autenticidade das reclamações para evitar perdas econômicas e manter a confiança de seus clientes.

IA: conceitos básicos e benefícios na detecção de fraudes

A IA se refere à simulação de processos de inteligência humana por meio de algoritmos programados em máquinas e sistemas computacionais. No setor de seguros, a IA tem se mostrado uma ferramenta valiosa para combater a fraude e melhorar a eficiência operacional. 

Confira agora alguns benefícios-chave da IA na detecção de fraudes incluem:

• Análise de dados em larga escala: a IA possui a capacidade de processar enormes quantidades de dados de forma rápida e eficiente, permitindo a análise de padrões e tendências, identificação de anomalias e detecção de comportamentos suspeitos. Entre os benefícios estão a maior precisão na detecção de fraudes, a redução do tempo necessário para identificar atividades fraudulentas e a possibilidade de analisar dados históricos e em tempo real para detectar padrões ocultos.
• Modelos preditivos: a IA utiliza algoritmos de Machine Learning para criar modelos preditivos que avaliam o risco de fraude em solicitações ou reclamações. Os benefícios desta tecnologia incluem a priorização de casos de fraude prováveis, melhoria da eficiência na alocação de recursos para investigações e redução do tempo de detecção de fraudes. Isso permite que as seguradoras tomem decisões informadas e rápidas para combater a fraude e proteger seus clientes de atividades fraudulentas.
• Detecção de padrões fraudulentos: a IA pode detectar padrões e comportamentos atípicos que sugerem atividade fraudulenta, identificando conexões entre várias reclamações ou solicitações da mesma pessoa, detectando informações falsas ou inconsistentes em formulários e documentos e reconhecendo padrões de comportamento atípico associados a fraudes. Essas análises precisas e oportunas permitem que as seguradoras detectem e previnam efetivamente a fraude, protegendo suas operações e os interesses de seus clientes.
• Verificação de identidade e validação de dados: os sistemas de IA verificam a identidade dos solicitantes e garantem a autenticidade das informações fornecidas, reduzindo o risco de atividades fraudulentas com identidades falsas ou informações incorretas. A IA também melhora a confiabilidade no processo de verificação de identidade, aumentando a segurança e a precisão dos dados avaliados. Além disso, a automação da validação de dados agiliza o processo, permitindo que as seguradoras tomem decisões rápidas e eficientes, melhorando a satisfação dos clientes.
• Análise de sentimentos e linguagem natural: a IA utiliza o Processamento de Linguagem Natural (PLN) para processar documentos e extrair informações relevantes que ajudam a detectar indícios de fraude. Os benefícios desta tecnologia incluem maior eficiência na extração de dados, identificação de comportamentos suspeitos ou enganosos por meio da análise de sentimentos e melhor compreensão das interações entre os segurados e a companhia, facilitando a detecção precisa de atividades fraudulentas e melhorando a satisfação do cliente.
• Monitoramento em tempo real: os modelos de IA permitem o monitoramento em tempo real das atividades de seguros, detectando rapidamente fraudes e adotando medidas preventivas. Seus benefícios incluem detecção ágil de atividades fraudulentas, resposta mais rápida na adoção de medidas preventivas e melhoria na segurança dos dados e operações. Isso proporciona às seguradoras maior eficiência na proteção contra fraudes e fortalece a confiança dos segurados em seus serviços.
• Automação de processos: a IA automatiza tarefas repetitivas, permitindo que os investigadores se concentrem em atividades mais complexas e arriscadas. Os benefícios incluem maior eficiência e produtividade na detecção e prevenção de fraudes, redução de custos operacionais e melhor utilização dos recursos humanos em casos mais complexos. Isso fortalece a capacidade das seguradoras para combater a fraude de forma efetiva e estratégica.
  

Aplicação da Inteligência Artificial no mercado de seguros

Embora seja apontada como uma aposta para os próximos anos, a inteligência artificial já faz parte do dia a dia de algumas empresas do setor de seguros. De acordo com a TCS Global Trend Study, 85% das empresas do setor afirmam que utilizam a inteligência artificial de alguma maneira e 100% das entrevistadas revelam que pretendem usar a tecnologia mais ativamente até 2024.

Entre os principais usos atuais estão:

• Atendimento ao cliente: uso de chatbots para se comunicar com os clientes, respondendo prontamente às dúvidas e reclamações, conforme programação inicial.
• Cotação e emissão de apólices: sistemas online para emissão e gerenciamento de apólices, agilizando o processo e facilitando o dia a dia das empresas seguradas.
• Gerenciamento de dados: sistemas big data que possibilitam o gerenciamento integrado dos dados em um único ambiente, possibilitando a criação de cenários futuros e gerando mais praticidade, transparência e agilidade para as empresas.
• Análise preditiva: a IA também tem o potencial de usar a análise preditiva para analisar a demanda, criar novos produtos, melhorar a precisão dos preços e até mesmo determinar mudanças no risco do cliente, por exemplo.
  

A IA pode e deve ser utilizada para minimizar as fraudes

Como vimos, a adoção da IA não é mais uma opção, mas uma necessidade para proteger os clientes e otimizar as operações.

A Inteligência Artificial é a sua aliada inigualável na luta contra fraudes em seguros.

Proteja-se, proteja seus clientes e eleve seu negócio a um novo patamar de excelência. Integre a Inteligência Artificial agora mesmo e seja o líder que impulsionará o futuro do setor de seguros. A revolução está ao seu alcance. 

Conte com a Inteligência Artificial e alcance o sucesso máximo no combate às fraudes em seguros!

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