Dados ruins custam caro

De acordo com uma matéria do Insurance Thought Leadership, a baixa qualidade dos dados gera custos elevados, desencadeando efeitos no setor de seguros. Em um ambiente que processa grandes volumes de informações, erros acabam se multiplicando ao longo de sistemas, equipes e canais, especialmente quando os dados são incompletos ou mal estruturados desde a origem. Esses problemas podem comprometer os modelos de inteligência artificial, por exemplo, que, ao serem treinados com informações imprecisas, tomam decisões equivocadas. As consequências se apresentam em toda a operação, desde apólices mal precificadas e dificuldades na análise de sinistros até sistemas antifraude que geram falsos alertas por não conseguirem distinguir padrões confiáveis em meio ao ruído. 

IA para garantir a qualidade dos dados

Conforme a matéria, diante desse efeito dominó de coleta inadequada de dados, as seguradoras mais avançadas podem usar a própria IA como aliada na garantia da qualidade dos dados, com sistemas capazes de identificar anomalias, aprender padrões normais e gerar regras de validação de forma dinâmica. Essas soluções superam abordagens tradicionais ao detectar inconsistências sutis e criar metadados automaticamente, acelerando a governança da informação. Em cenários assim, a qualidade dos dados se torna um fator decisivo para os resultados no mercado segurador, já que é a partir deles que o setor toma decisões que afetam riscos, preços e a proteção de pessoas e patrimônios.

A base para decisões mais justas e eficientes

Como destacou Arvind Kaushal, CEO da Cogitate, o seguro é, essencialmente, uma promessa baseada em dados, e essa promessa só se sustenta quando a informação é confiável e bem estruturada. A pressão por soluções mais personalizadas e específicas de risco vem levando as seguradoras a repensar suas arquiteturas para modularizar suas operações. Essa mudança marca o fim dos sistemas legados isolados e rígidos, tradicionalmente focados em linhas únicas de negócio. 

Relevância dos dados no seguro auto

No seguro auto, o uso inteligente de dados em tempo real tem ganhado popularidade. Informações coletadas em tempo real, quando organizadas e integradas de maneira eficiente, permitem respostas rápidas a mudanças no comportamento dos motoristas, a eventos climáticos e à dinâmica da mobilidade urbana, aumentando a precisão das análises e melhorando os resultados do setor. Recursos como telemetria veicular, análise de hábitos de condução, cruzamento de dados climáticos e históricos de sinistros para uma precificação mais justa e personalizada estão viabilizando modelos como seguros baseados em uso e pay-per-use, nos quais o cliente paga de acordo com a forma e a frequência com que utiliza o veículo. 

Big data, corretores e personalização: oportunidades e responsabilidades

Para os corretores, o uso estratégico da informação deixou de ser um diferencial e passou a ser uma exigência do novo comportamento do consumidor. O uso do big data, por exemplo, pode impulsionar a atuação dos corretores, abrindo espaço para produtos mais personalizados. A análise preditiva permite antecipar necessidades, oferecer coberturas mais adequadas e fortalecer a confiança na relação com o cliente. Por isso, ao obter dados qualificados, esses profissionais conseguem compreender melhor o perfil do cliente, oferecer coberturas mais adequadas e fortalecer a relação de confiança. 

Uso ético dos dados é o alicerce do ramo segurador

O uso ético dos dados é um dos fundamentos do mercado segurador, já que a informação sustenta todas as etapas da operação, da subscrição à precificação e ao combate a fraudes. Entidades representativas, como a CNseg, reforçam que inovação tecnológica, segurança da informação e conformidade regulatória devem evoluir de forma integrada. Durante a palestra “Diálogos Amcham com Reguladores”, a diretora jurídica da CNseg, Glauce Carvalhal, destacou que os dados não são elementos acessórios, mas sim estruturantes do contrato de seguro, permeando todas as etapas do processo, da avaliação de risco à justiça tarifária. Segundo ela, falhas no tratamento das informações comprometem a eficiência operacional e a própria viabilidade do setor no longo prazo. 

Privacidade e confiança no centro da estratégia

No mercado de seguros, o tratamento de dados pessoais vai muito além de informações cadastrais básicas, abrangendo históricos de saúde, dados financeiros e aspectos sensíveis da vida dos segurados. Embora esses dados sejam essenciais para a subscrição, a precificação e a gestão das apólices, seu uso inadequado pode expor clientes a riscos diversos e comprometer a credibilidade das instituições. Pensando nisso, o conceito de Privacy by Design propõs uma mudança estrutural na forma como o setor lida com a informação, ao incorporar a proteção de dados desde a concepção de produtos, sistemas e processos. Em vez de adotar medidas de segurança apenas de forma reativa ou para atender exigências legais, a privacidade passa a ser um princípio central do desenvolvimento e da operação. Assim, o debate sobre dados no setor segurador se amplia, conectando inovação tecnológica, ética e confiança, elementos indispensáveis para a sustentabilidade do negócio em um ambiente cada vez mais orientado por dados.

Dados qualitativos como propósito do seguro 

No setor de seguros, dados são a base de promessas, decisões e relações de confiança. Com a transformação digital, a inovação e a evolução dos processos só se sustentam quando as empresas têm capacidade de utilizar dados com qualidade. Com a evolução das tecnologias, o mercado segurador deve ser responsável por equilibrar avanço tecnológico, governança sólida e ética no uso da informação. No fim, o ideal para os seguros é investir, sim, em algoritmos avançados e infraestruturas super modernas, mas além disso, apostar na capacidade do setor de tratar dados com propósito.