Os líderes do setor dizem que a IA está tornando os corretores e seguradoras individuais mais rápidos, mas a adoção fragmentada ameaça limitar o benefício para os clientes
Os corretores podem usar a inteligência artificial para reduzir o tempo gasto no processamento de submissões, na triagem de riscos e na preparação de colocações, mas o que acontece quando o resto da cadeia de seguros não se move tão rapidamente?
Essa pergunta tornou-se tema durante um painel do Dive In Festival sobre IA e transformação digital, onde líderes de seguros e tecnologia examinaram como a automação está mudando a distribuição, as relações entre corretores e operadoras e as habilidades que o setor precisará à medida que mais trabalho rotineiro desaparece.
Uma corretora pode tornar-se dramaticamente mais eficiente internamente, mas esses ganhos significam pouco para o cliente se “as cotações ainda levarem dias para retornar”, de acordo com David King, cofundador e co-CEO da Artificial.
“Se um corretor consegue processar as coisas em talvez 20% do tempo que leva agora, mas ainda precisa entrar no prédio do Lloyd’s ou enviar um e-mail e esperar o retorno de 20 cotações, e 18 delas levam uma semana, todo o processo ainda leva uma semana”, disse King. “A experiência do cliente ainda dura uma semana.”
A questão parece constituir um dos maiores desafios enfrentados pelos corretores à medida que a IA se aprofunda na distribuição de seguros. King disse que o mercado já possui tecnologia que aborda tarefas individuais, incluindo ingestão, posicionamento e codificação do apetite; o maior obstáculo é conectar essas ferramentas entre corretores, seguradoras e o ecossistema de seguros mais amplo.
As relações corretor-operadora estão mudando em meio à transformação da IA
Ed Short, chefe de digital da Arco Seguros Internacional, disse que a tecnologia exige cada vez mais que especialistas técnicos das operadoras trabalhem diretamente com seus homólogos dentro das corretoras, em vez de encaminhar cada interação através de equipes de colocação tradicionais.
De acordo com Short, cada corretor com quem Arch trabalha agora tem pelo menos alguma interação digital com a seguradora, embora a extensão varie consideravelmente.
Em alguns mercados, as transações começam digitalmente e tornam-se manuais à medida que os riscos se tornam mais complicados. As colocações em Londres e no atacado geralmente partem da posição oposta: transações altamente complexas e orientadas para o relacionamento, onde as empresas identificam partes do processo que podem ser digitalizadas. Isto torna a colaboração entre corretores e transportadoras cada vez mais importante para que os investimentos de ambos os lados se traduzam em colocações mais rápidas.
Mas é pouco provável que a tecnologia diminua o valor da própria relação. Martin Reith, presidente da Artificial Labs e executivo-chefe do Corinthian Fund, disse que a IA poderia assumir mais controle do trabalho transacional ao mesmo tempo que deixa os corretores com maior capacidade de negociação e conversação com os clientes.
“A parte transacional de baixo valor de um risco de seguro será tratada de forma eficiente, permitindo a realização de conversas e negociações de alto valor”, disse ele, acrescentando que a IA poderia, em última análise, fortalecer as relações comerciais dos corretores, eliminando o trabalho de processamento e permitindo que mais tempo fosse gasto em riscos complexos.
Onde deve parar a tomada de decisão automatizada?
A colocação mais rápida também levanta uma questão mais fundamental: quais decisões devem permanecer nas mãos dos corretores e subscritores?
Para Reith, a IA deve fornecer informações enquanto as pessoas mantêm a responsabilidade pela decisão final, especialmente quando a experiência do corretor e a compreensão do cliente influenciam a visão do subscritor sobre um risco. “Se eu confio naquele corretor e acho que ele tem boa experiência e bom conhecimento, tudo isso ajuda a formar um bom resultado para o meu cliente”, disse ele.
King disse que a explicabilidade deveria ser um limite rígido para decisões automatizadas de seguros.
“Se você não tem a responsabilidade, a trilha de auditoria e uma referência a um processo determinístico onde as decisões foram tomadas, então isso não deveria ser permitido”, disse ele.
O preconceito torna-se particularmente significativo à medida que esses sistemas aumentam. Elizabeth Woolaston, chefe de mercados da Artificial, acredita que as empresas precisam ser capazes de auditar decisões apoiadas pela IA e identificar onde preconceitos indesejados podem ter influenciado um resultado.
“Acho que seria falso da nossa parte dizer que podemos nos livrar de qualquer preconceito em nossa IA”, disse ela. “Mas o que somos capazes de fazer, ou o que as organizações são capazes de fazer, é rever as decisões que foram tomadas e torná-las melhores e menos tendenciosas para o futuro.”
