Por José Marciano da Silva Neto*
Em 2025, o Big Data não é apenas uma ferramenta, mas a espinha dorsal do setor de seguros. Não se trata apenas de grandes volumes de dados, mas da combinação de volume, velocidade e variedade (os 3Vs), e mais recentemente, veracidade e valor (os 5Vs), transformando a maneira como riscos são avaliados, produtos são personalizados e a experiência do cliente é aprimorada. Neste artigo, exploramos como seguradoras, segurados, corretores, insurtechs e a área jurídica são impactados por essa revolução, tecendo um ecossistema não apenas mais eficiente, mas também intrinsecamente mais inteligente e responsivo.
O Big Data redefinindo o ecossistema de seguros
Seguradoras: Inteligência em todas as frentes
Precificação dinâmica: Algoritmos sofisticados, alimentados por machine learning, analisam um leque vasto de dados – demográficos detalhados, dados de telemetria veicular em tempo real, informações climáticas históricas e até mesmo dados de redes sociais – para precificar riscos com uma precisão cirúrgica sem precedentes. Programas Pay-How-You-Drive, que ajustam o prêmio do seguro auto com base no comportamento do motorista, são a prova tangível dessa capacidade. Essa abordagem permite que seguradoras ofereçam preços mais competitivos para motoristas prudentes e identifiquem padrões de risco complexos.
Produtos sob medida: A personalização atinge níveis inéditos, impulsionada pela análise granular de dados. Seguros de vida, por exemplo, se adaptam dinamicamente ao estilo de vida do segurado, oferecendo descontos progressivos para quem utiliza wearables para monitorar a saúde e adota hábitos saudáveis. Essa abordagem não apenas reduz o risco para a seguradora, mas também incentiva o bem-estar do cliente.
Combate à fraude 2.0: Técnicas avançadas de machine learning e análise de redes neurais identificam padrões suspeitos em tempo real, sinalizando potenciais fraudes com uma precisão muito superior aos métodos tradicionais. Isso protege as seguradoras de perdas financeiras significativas e, consequentemente, contribui para a estabilidade dos prêmios para todos os segurados. A análise de dados textuais de reclamações, por exemplo, pode revelar inconsistências e indícios de fraude.
O jurídico data-driven: A área jurídica, tradicionalmente vista como reativa e focada na resolução de litígios, torna-se uma peça estratégica na engrenagem da seguradora. A jurimetria, a aplicação de métodos estatísticos e análise de dados ao direito, prediz com notável precisão os resultados de litígios, otimiza estratégias de acordos e previne o surgimento de novas ações. Analisando históricos de casos, jurisprudência relevante e até mesmo o perfil dos juízes, a seguradora antecipa tendências, identifica áreas de vulnerabilidade e ajusta proativamente suas políticas e procedimentos, economizando tempo, recursos e minimizando riscos legais.
Segurados: poder e transparência
Prêmios personalizados: A avaliação individualizada de riscos, baseada em dados objetivos e transparentes, resulta em prêmios mais justos e equitativos, incentivando comportamentos responsáveis e a adoção de medidas preventivas. Um motorista que instala um sistema de monitoramento veicular e demonstra um comportamento de direção seguro, por exemplo, pode receber descontos significativos no prêmio do seguro auto.
Experiência fluida: Chatbots inteligentes, aplicativos móveis intuitivos e comunicação direcionada e personalizada elevam o nível do atendimento ao cliente, proporcionando uma experiência mais ágil, eficiente e satisfatória. A capacidade de resolver sinistros de forma rápida e transparente, através de canais digitais, é um diferencial competitivo crucial.
Decisões informadas: Comparadores online sofisticados, que agregam informações detalhadas sobre diferentes apólices e seguradoras, e o acesso facilitado a informações claras e concisas capacitam os segurados a tomar decisões mais informadas e escolher as opções que melhor atendem às suas necessidades e expectativas.
Corretores: consultores estratégicos
Dados para aconselhar: O acesso a análises aprofundadas de dados de mercado, perfis de clientes e tendências do setor permite aos corretores oferecer uma consultoria mais precisa, personalizada e valiosa, auxiliando os clientes na escolha das melhores coberturas e na gestão de seus riscos.
Eficiência aumentada: Ferramentas digitais avançadas, como sistemas de CRM (Customer Relationship Management) e plataformas de automação de marketing, automatizam tarefas repetitivas e administrativas, liberando os corretores para se concentrarem no relacionamento com os clientes, na prospecção de novos negócios e na oferta de serviços de valor agregado.
Parcerias inovadoras: A colaboração estratégica com insurtechs e outras empresas de tecnologia amplia o portfólio de produtos e serviços oferecidos pelos corretores, agregando valor aos seus serviços e permitindo que eles atendam às necessidades de um mercado em constante evolução.
Insurtechs: Agilidade e disruptura
Modelos de Negócio Inovadores: Seguros peer-to-peer, que conectam grupos de pessoas com interesses em comum para compartilhar riscos, seguros sob demanda, que podem ser ativados e desativados conforme a necessidade do cliente, e seguros paramétricos, que pagam indenizações com base em parâmetros objetivos, como a intensidade de uma estiagem ou o volume de chuva, desafiam o status quo e abrem novas oportunidades no mercado de seguros.
Experiência do usuário: Interfaces intuitivas, processos simplificados e plataformas digitais acessíveis atraem novos públicos, especialmente os mais jovens e familiarizados com a tecnologia, que buscam soluções de seguros mais ágeis, transparentes e personalizadas.
Colaboração estratégica: Unindo forças com seguradoras tradicionais, as insurtechs aceleram a inovação, trazem novas tecnologias e abordagens para o mercado e ajudam as seguradoras a se adaptarem às novas demandas dos clientes.
Setor regulatório: supervisão inteligente e proativa
Supervisão baseada em dados (Data-Driven Supervision): Os órgãos reguladores estão cada vez mais utilizando o Big Data para monitorar o mercado de seguros de forma proativa e eficiente. Através da análise de grandes volumes de dados, os reguladores podem identificar tendências de risco, detectar fraudes e irregularidades, e tomar medidas corretivas de forma mais rápida e eficaz. Essa abordagem permite que os reguladores se concentrem nas áreas e empresas que apresentam maior risco, otimizando a alocação de recursos e aumentando a eficácia da supervisão.
Sistema de Registro de Operações (SRO): O SRO é uma ferramenta fundamental para a supervisão baseada em dados. Ele exige que as seguradoras reportem informações detalhadas sobre suas operações, como prêmios emitidos, sinistros pagos, despesas administrativas e investimentos. Esses dados são utilizados pelos reguladores para monitorar o mercado, identificar riscos e irregularidades, e tomar medidas corretivas. O SRO não é apenas um sistema de registro, mas uma plataforma estratégica para a supervisão regulatória.
Regulação ágil e adaptativa: O Big Data permite que os reguladores adaptem suas regras e regulamentos de forma mais rápida e eficiente, respondendo às mudanças do mercado e às novas tecnologias. A análise de dados pode revelar que uma determinada regulamentação está obsoleta ou ineficaz, permitindo que o regulador a revise e a modernize. A agilidade e a adaptabilidade são fundamentais para garantir que a regulação não se torne um obstáculo à inovação e ao desenvolvimento do mercado.
Fomento à inovação responsável: Os reguladores podem utilizar o Big Data para identificar oportunidades de inovação no mercado de seguros e para criar um ambiente regulatório favorável ao desenvolvimento de novas tecnologias e modelos de negócio. No entanto, é importante que essa inovação seja responsável e que não comprometa a estabilidade financeira, a proteção dos consumidores e a integridade do mercado.
Open Insurance: A era da conexão
O Open Insurance, inspirado no modelo de Open Banking, é o catalisador dessa transformação, permitindo o compartilhamento seguro e padronizado de dados entre diferentes instituições do setor de seguros. Com o consentimento explícito do cliente, dados como histórico de seguros, informações sobre apólices e dados de sinistros podem ser compartilhados, abrindo um leque de possibilidades para a criação de produtos e serviços mais personalizados e eficientes.
Para o cliente: Comparar produtos de diferentes seguradoras se torna mais fácil e transparente, a personalização atinge novos patamares, com ofertas adaptadas às necessidades específicas de cada cliente, e a experiência do usuário é unificada, com acesso a todos os seus seguros em um único lugar.
Para o setor: A inovação acelera, com o surgimento de novos modelos de negócio e a criação de produtos e serviços mais eficientes e personalizados, a competição se intensifica, beneficiando os consumidores, e novos players entram no mercado, trazendo novas ideias e tecnologias.
Desafios no horizonte
Proteção de dados: A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) no Brasil exige um rigoroso controle e transparência no tratamento de dados pessoais, garantindo a privacidade e a segurança das informações dos clientes.
Qualidade da informação: Dados precisos, completos, consistentes e atualizados são cruciais para garantir a confiabilidade das análises e a eficácia das decisões baseadas em dados. A falta de qualidade dos dados pode levar a erros de avaliação de riscos, precificação inadequada e decisões estratégicas equivocadas.
Talento humano: A crescente demanda por profissionais com expertise em ciência de dados, inteligência artificial, machine learning e análise de dados no setor de seguros exige um investimento contínuo em capacitação e desenvolvimento de talentos.
Custos e ROI: O investimento em tecnologias de Big Data e análise de dados deve ser estratégico e gerar resultados tangíveis, como aumento da eficiência operacional, redução de custos, melhoria da experiência do cliente e aumento da rentabilidade. É fundamental monitorar o retorno sobre o investimento (ROI) e ajustar as estratégias conforme necessário.
Ética em primeiro lugar: A utilização de dados no setor de seguros deve ser pautada por princípios éticos, evitando a discriminação injusta, garantindo a transparência no uso dos dados e protegendo a privacidade dos clientes. É fundamental criar mecanismos de governança e controle para garantir o uso ético e responsável dos dados.
O futuro Data-Driven
IA Onipresente: A Inteligência Artificial automatizará processos complexos, como a análise de sinistros, a detecção de fraudes e a precificação de riscos, e aprimorará a tomada de decisões em todas as áreas da seguradora.
Seguros em tempo real: Dispositivos conectados, como sensores em veículos, wearables e dispositivos de monitoramento residencial, permitirão a criação de seguros adaptáveis às necessidades individuais e em tempo real, ajustando as coberturas e os prêmios com base no comportamento e nas condições do cliente.
Novos modelos: Seguros baseados no uso, que cobram apenas pelo tempo em que o seguro é utilizado, seguros sob demanda, que podem ser ativados e desativados conforme a necessidade do cliente, e seguros integrados a outros serviços, como planos de saúde e programas de fidelidade, se popularizarão, oferecendo maior flexibilidade e conveniência aos clientes.
O Big Data não é mais uma promessa distante, mas sim o motor que impulsiona a inovação e a transformação no setor de seguros. A capacidade de transformar dados brutos em insights acionáveis e estratégias eficazes define quem lidera a inovação e quem fica para trás. Seguradoras, segurados, corretores e insurtechs se beneficiam dessa revolução, desde que abracem a colaboração, a ética, a transparência e a cultura data-driven. Neste cenário, o setor de seguros se reinventa, impulsionado por dados e focado no cliente, construindo um futuro mais inteligente, conectado e personalizado.
*José Marciano da Silva Neto é advogado e sócio do escritório Rücker Curi Advocacia e Consultoria Jurídica.
