Inteligência Artificial baseada em nuvem computacional está entre as principais tendências para atender o boom das insuretechs em todo o continente
A dataRain, empresa orientada à computação em nuvem, e um dos mais importantes parceiros da Amazon Web Services (AWS) na América Latina, levará dez soluções tecnologias, abordando temas que vão desde a migração de sistemas legados, cibersegurança e até o monitoramento por satélite com uso de inteligência artificial, para a Conferência Hemisférica de Seguros – FIDES, que acontece de 24 a 26 deste mês, no Rio de Janeiro.
O evento que traz, entre outros assuntos, a temática da transformação digital abre cenário para as insuretechs (startups de tecnologia para seguros), uma tendência cada vez maior em todo o continente. Segundo o estudo “Latam Insurtech Journey”, a América Latina possui 352 insurtechs registradas, com 129 delas no Brasil, representando 32% do total na região. Esse crescimento é acompanhado por investimentos significativos, totalizando US$ 125 milhões até junho do ano passado.
O diretor de vendas de Financial Services da dataRain, Luiz Fernando Maluf, enfatiza o papel crucial desempenhado pelas insuretechs em um momento de transformação no setor de seguros. “As insuretechs têm a capacidade de desenvolver inovações em curto prazo, aproveitando tecnologias baseadas em nuvem computacional e serviços de inteligência artificial. Isso pode conferir uma vantagem competitiva significativa às seguradoras, permitindo a criação de novos produtos, a redução de riscos e o aumento da satisfação dos clientes”.
O executivo observa que o setor de seguros é um dos mais beneficiados pela tecnologia, pois requer um profundo entendimento dos hábitos e preferências dos clientes. “Esse perfil comportamental pode ser obtido por meio da análise de dados, uma das áreas cruciais da computação em nuvem. Além disso, outras necessidades, como onboarding digital, análise de riscos e conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), são extremamente importantes para as seguradoras.”
E sobre este conhecimento a respeito dos clientes, Maluf destaca análises preditivas de riscos e a consideração de aspectos regulatórios, como interoperabilidade e Open Finance. “O uso de tecnologias como IoT, IA e aprendizado de máquina permite simulações de cenários e análises preditivas que podem resultar na eliminação de fraudes, na redução de riscos e custos para as seguradoras e segurados. Na prática, podemos citar o uso de IoT para rastrear frotas em tempo real e a utilização de IA para detectar fraudes em apólices vigentes.”
Já em termos de prevenção de risco e redução de sinistros, o executivo destaca soluções para diversas áreas de negócios, desde o agro à logística, com tecnologia para simulações meteorológicas, para estimar a produtividade, até a otimização da cadeia de suprimentos e rotas que evitam riscos físicos, como roubos, intempéries e acidentes. “Além disso, a cronologia das atividades de manutenção corretiva e preditiva via IoT são exemplos comuns. O uso de plataformas de digital onboarding, reconhecimento de imagens e OCR (reconhecimento óptico de caracteres) em dispositivos móveis permite documentação e registro rápidos de sinistros, com armazenamento seguro em nuvem. Integrado a bancos de dados, isso possibilita uma atualização ágil da situação do ativo segurado”, detalhou.
A nuvem computacional é considerada a maneira mais segura de suportar esses serviços digitais. Maluf explica que ela fornece processamento e armazenamento de dados, que são criptografados automaticamente, mantendo-os protegidos, mesmo em situações de falhas ou ataques cibernéticos. “A nuvem é fundamental para aplicativos que usam inteligência artificial, pois permite maior agilidade nos negócios, reduz o tempo de lançamento de novos produtos, melhora a segurança e reduz os custos. Isso é especialmente importante para a análise preditiva de cenários e comportamentos”.
O executivo acredita que a tecnologia já é uma realidade no setor, no entanto, é importante notar que o uso de inteligência artificial, aprendizado de máquina requer pessoal especializado. “Além disso, a qualidade e a governança dos dados desempenham um papel fundamental. Se as análises forem realizadas com base em dados não confiáveis, os resultados e as decisões serão imprecisos. É essencial garantir a confiabilidade dos dados para obter insights precisos”, finalizou.