O CEO da EIP diz que o verdadeiro teste de governança na automação de sinistros é qual parte do processo que a IA realmente influencia
A adoção da IA pelas seguradoras passou decisivamente da experimentação isolada para a integração estratégica formal, mas a maturidade da governação, e não apenas a velocidade de adoção, determinará cada vez mais quais as seguradoras que realmente beneficiam, de acordo com o mais recente inquérito da S&P Global Ratings.
A pesquisa abrangeu 121 entidades de resseguros/seguros avaliadas em todo o mundo, representando cerca de 38% do total de ativos nas taxas S&P do setor.
“Os resultados da pesquisa mostram que a IA é cada vez mais usada para melhorar a experiência do cliente, a subscrição e a gestão de riscos, e o processamento de sinistros, com os benefícios operacionais aparecendo mais cedo e de forma mais visível do que os ganhos financeiros”, disse Andreas Lindberg, analista da S&P Global Ratings.
Os números por trás dessa mudança são substanciais.
As seguradoras inquiridas esperam ganhos de eficiência de 6% a 7% e melhorias de receitas de 4% a 5% provenientes da IA até 2028, e prevê-se que a percentagem que espera poupanças de custos relacionadas com a IA superiores a 3% aumente acentuadamente, de 16% em 2025 para 80% em 2028.
A S&P também descobriu que as seguradoras planeiam mais do que duplicar a parcela dos orçamentos tecnológicos atribuídos à IA nos próximos três anos, concentrados na automatização do fluxo de trabalho, produtividade da força de trabalho, soluções para clientes e gestão de riscos. Entretanto, a infraestrutura de governação já está generalizada: quase todas as seguradoras inquiridas estabeleceram ou estão a desenvolver quadros formais de governação de IA e quase dois terços mantêm inventários de modelos de IA.
Governança como uma questão relevante para o crédito
A S&P foi explícita ao afirmar que esta não é simplesmente uma observação de melhores práticas.
“Vemos este foco na governação como um sinal de maturidade da indústria e um reconhecimento de que as fraquezas da governação podem inibir o dimensionamento eficaz da IA, resultando potencialmente em imprecisões de modelos, violações regulamentares e esforços de remediação dispendiosos que podem impactar negativamente a qualidade do crédito”, afirmou o relatório.
Embora a S&P tenha observado que nenhuma ação de classificação relacionada à IA ocorreu no setor até o momento, ela observou que “variações na prontidão da IA, na maturidade da governança e nas capacidades de dados podem influenciar cada vez mais a vantagem competitiva, a exposição ao risco e, em última análise, a qualidade de crédito” daqui para frente.
Ross Sinclair, CEO da insurtech EIP, argumentou que o verdadeiro teste desta questão de governança é mais concreto no tratamento de sinistros, especificamente.
“Embora existam inúmeras oportunidades para automatizar o fluxo de trabalho de seguros, o desafio para o setor é garantir que o entusiasmo não supere a necessidade de controles fortes necessários para implementar e usar a IA com segurança”, disse Sinclair. “No gerenciamento de sinistros em particular, há uma grande diferença entre usar IA para coletar informações, detectar anomalias ou processar consultas diretas, em vez de pedir que ela decida se um sinistro deve ou não ser pago.”
Sinclair espera que, à medida que os agentes de IA se tornem mais autónomos, as ferramentas específicas de seguros se tornem cada vez mais importantes.
Essa distinção não é abstrata para o negócio da Sinclair.
A EIP, fundada no Reino Unido em 2004, construiu um mecanismo de regras de sinistros em 2013 que, segundo ela, impulsionou decisões automatizadas por mais de uma década, e colocou um agente de IA liderado por voz sobre ele este ano, especificamente para lidar com a coleta de informações e interação com o cliente, enquanto mantém as decisões reais de pagamento de sinistros regidas por regras configuradas pela seguradora, em vez de um modelo probabilístico.
Sinclair também tem sido um crítico veemente de fornecedores que fazem reivindicações de automação mais amplas, escrevendo publicamente em dezembro passado que “sugerir que um sistema de software, por mais avançado que seja, pode tomar decisões de reivindicações vinculativas ou interpretar regulamentações complexas e em evolução sem supervisão humana é mais do que otimista”, uma posição consistente com o enquadramento mais comedido em seus comentários aqui.
O que isso significa para as seguradoras que avaliam as ferramentas de sinistros de IA
Os dados da S&P e o enquadramento operacional da Sinclair apontam para a mesma conclusão prática para as seguradoras que avaliam os fornecedores de IA e as decisões internas de construção. O diferenciador de risco significativo não é se a IA afeta uma reclamação, mas qual parte do processo de reclamações ela pode influenciar e quão auditável e determinística é essa influência.
Um sistema de IA que recolhe informações, assinala anomalias ou responde a questões políticas de rotina acarreta um perfil de risco e governação fundamentalmente diferente de um sistema que toma ou influencia materialmente uma decisão de pagamento.
Como o inquérito da S&P sugere que as seguradoras deverão expandir significativamente os orçamentos de IA ao longo dos próximos três anos, a distinção entre estas duas categorias de casos de utilização deverá tornar-se um item padrão na forma como as seguradoras, os reguladores e as agências de classificação avaliam o risco da IA no futuro.
