Com o avanço do Machine Learning (tecnologia que permite aos sistemas aprenderem e se adaptarem, automatizando processos e melhorando a tomada de decisões, sem a necessidade de programação contínua), o crescente volume de dados e o acesso simplificado a computação escalável, as empresas têm tido cada vez mais a oportunidade de transformar suas operações, acelerando a adoção da Inteligência Artificial (IA), redefinindo sua vantagem competitiva. Entenda como, em mercados cada vez mais exigentes – como o setor de seguros – a IA permite aprimorar análises de risco, otimizar processos e personalizar o atendimento ao cliente.
O que se entende por Inteligência Artificial, Machine Learning e IA Generativa?
Reconhecemos que a inteligência artificial (IA) refere-se a sistemas que podem facilitar a realização de tarefas tradicionalmente realizadas por humanos, automatizando processos com alta precisão e eficiência. Atualmente, a maioria das soluções de IA é desenvolvida utilizando aprendizado de máquina (ML), que analisa grandes volumes de dados para criar modelos de decisão inteligentes. Esses modelos evoluem com novos dados, gerando respostas e decisões que simulam o comportamento humano.
Uma das inovações mais promissoras nessa área é a IA generativa. Desde os avanços dos modelos de linguagem de grande porte (LLMs) em 2022, ela vem se destacando não apenas pela criação de conteúdo, mas, principalmente, como uma poderosa ferramenta para o processamento de dados não estruturados.
No setor de seguros, onde as empresas lidam diariamente com grandes volumes de informações de diferentes fontes, a IA generativa oferece uma capacidade única de transformar a maneira como essas informações são tratadas, podendo ser aplicadas diretamente em fluxos de trabalho estratégicos, potencializando a capacidade de análise e automação nas operações de seguros.
Neste sentido, e não se restringindo a um mecanismo de geração de texto, a IA generativa pode atuar como um motor de raciocínio, integrando-se a fluxos de trabalhos estratégicos, potencializando a análise e automação das operações de seguros.
Por que aplicar IA generativa?
Segundo a Goldman Sachs, a IA generativa tem o potencial de aumentar o PIB global em 7% (cerca de USD 7 trilhões) e elevar a produtividade em 1,5 ponto percentual nos próximos 10 anos. Estamos vivendo um momento de transformação no qual muitas das interações e soluções orientadas aos clientes serão redesenhadas com o uso dessa tecnologia.
Para o setor de seguros, desenvolver uma estratégia que inclua IA generativa é essencial para melhorar a produtividade dos funcionários e automatizar fluxos de trabalho.
Principais Categorias de Aplicações Práticas
As aplicações de IA generativa podem ser divididas em quatro áreas principais:
1. Aprimoramento da experiência dos clientes
Chatbots e assistentes virtuais inteligentes:
O autoatendimento ao cliente pode ser significativamente simplificado com o uso de chatbots avançados, bots de voz e assistentes virtuais baseados em IA, o que também reduz custos operacionais. Esses sistemas, além de responder às consultas, se integram a bancos de dados e CRMs, oferecendo respostas em tempo real — tanto textuais quanto estruturadas — como informações de apólices ou histórico de sinistros.
Assistência de agentes e análise conversacional aprimorada:
A IA generativa vai além de melhorar a eficiência dos agentes, funcionando como um motor de raciocínio para resolver questões mais complexas. Integrada diretamente a sistemas de gestão de sinistros e subscrição, a IA coleta e processa dados, automatiza buscas e fornece resumos detalhados das interações com os clientes. Ela também sugere soluções personalizadas com base no perfil e histórico de cada cliente, otimizando a resolução no primeiro contato. Gerentes podem usar essas ferramentas para obter insights valiosos em tempo real, monitorar o desempenho dos agentes e, assim, aumentar a eficácia do negócio.
Personalização e recomendações inteligentes:
A IA generativa eleva a personalização do atendimento ao analisar o comportamento e as necessidades dos clientes, gerando recomendações de seguros ajustadas. Isso permite sugerir coberturas adicionais ou ajustes em apólices existentes, de maneira precisa e adaptada ao perfil do cliente, aumentando o envolvimento e a satisfação.
Integração com sistemas para otimização de processos:
Mais do que responder perguntas, a IA generativa se integra a sistemas de gestão empresarial (ERP) e plataformas de sinistros, automatizando a análise de documentos e o preenchimento de formulários. Ela também gera relatórios detalhados, verifica conformidade e valida informações automaticamente, otimizando processos internos e minimizando erros.
2. Aumento da produtividade dos funcionários
Pesquisa conversacional aprimorada:
A produtividade dos funcionários pode aumentar significativamente com o uso de interfaces de conversação alimentadas por IA. Essas ferramentas, tornam a busca por informações precisas e relevantes rápida e fácil. A IA é capaz de resumir grandes volumes de dados e documentos, permitindo que os colaboradores acessem apenas o que realmente importa, economizando tempo em pesquisas e facilitando a tomada de decisões.
Assistentes de código para desenvolvedores:
No contexto das equipes de TI, a IA generativa acelera o desenvolvimento de aplicações. Os assistentes de código gerados por IA oferecem sugestões de programação e automatizam a correção de vulnerabilidades de segurança. Essa abordagem não somente reduz o tempo de desenvolvimento, mas também minimiza a probabilidade de erros, tornando a implementação de novas funcionalidades e sistemas mais ágil.
Copilotos de IA para analistas de negócios:
Os copilotos de IA facilitam o trabalho dos analistas de negócios simplificando o levantamento de requisitos e a escrita de histórias de usuário. Essas ferramentas inteligentes podem participar de reuniões de briefing, gerar perguntas relevantes e organizar automaticamente as informações coletadas, transformando-as em requisitos claros e objetivos.
Aplicações da IA no setor de seguros:
No setor de seguros, a IA otimiza não apenas o desenvolvimento e a análise de negócios, mas também áreas como a gestão de sinistros, subscrição e atendimento ao cliente. Os colaboradores podem usar a IA para a avaliação de riscos, calcular prêmios com base em dados complexos e até automatizar o gerenciamento de apólices, tornando as operações mais eficientes e reduzindo o tempo de resposta aos clientes.
3. Otimização de processos de trabalho (LLMs como motor de raciocínio)
Processamento automatizado de documentos:
Utilizando modelos de linguagem de grande porte (LLMs) como motor de raciocínio, as operações empresariais podem ter o potecial de ser significativamente otimizadas. Esses modelos são capazes de extrair dados estruturados e gerar resumos de documentos automaticamente, oferecendo respostas precisas para perguntas complexas. Por exemplo, em um fluxo de trabalho de sinistros no setor de seguros, a IA pode processar rapidamente grandes volumes de documentos como apólices, laudos e relatórios médicos, identificando informações críticas e apresentando insights que se integram facilmente aos sistemas existentes. Essa abordagem não só acelera processos repetitivos, mas também diminui a probabilidade de erros humanos.
Geração de dados sintéticos para melhorar modelos de Machine Learning (ML):
A IA generativa também tem a capacidade de ampliar conjuntos de dados quando os originais são pequenos, desequilibrados ou confidenciais. Essa capacidade é especialmente valiosa no desenvolvimento de modelos de machine learning (ML) no setor de seguros, onde os dados podem ser limitados ou sensíveis. Com a geração de dados sintéticos, os modelos são treinados de forma mais eficaz, garantindo uma maior precisão nas previsões e decisões automatizadas, sem comprometer a privacidade das informações.
Otimização de workflows e integração com sistemas:
LLMs permitem integração diretamente a sistemas de gestão e automação de workflows, otimizando a produtividade em tarefas repetitivas e trabalhosas. Por exemplo, ao automatizar processos de aprovação, preenchimento de formulários ou envio de notificações, a IA gerencia o fluxo de trabalho de maneira ágil e precisa, assegurando que etapas críticas sejam cumpridas com eficiência.
4. Criação de conteúdo, Vendas e Marketing
Marketing:
A IA generativa pode ser usada para criar conteúdo de marketing de maneira rápida e eficiente, incluindo postagens envolventes para blogs, atualizações em mídias sociais e boletins informativos por e-mail. Ao automatizar essas tarefas, é possível economizar tempo e recursos, permitindo que as equipes de marketing foquem em estratégias mais complexas, enquanto a IA se encarrega de desenvolver textos adaptados ao público-alvo.
Vendas:
A IA também é capaz de personalizar e-mails e mensagens com base no perfil e comportamento dos clientes potenciais, resultando em um aumento nas taxas de resposta. Além disso, a IA é capaz de gerar roteiros de vendas ou pontos de discussão específicos para cada segmento, setor ou produto, auxiliando as equipes de vendas a se tornarem mais eficientes e assertivas em suas interações.
Desenvolvimento de produtos:
No desenvolvimento de produtos, a IA tem o potencial de acelerar a criação de protótipos, gerando múltiplos designs a partir de entradas e restrições definidas. Com base no feedback dos usuários e nas limitações especificadas, a IA também pode otimizar os projetos existentes, permitindo uma evolução mais rápida e alinhada com as necessidades do mercado.
Conclusão
A IA não substitui o ser humano; ela potencializa nossas habilidades, assim como qualquer tecnologia, quando utilizada da forma correta.
E esse é o ponto crucial: Potencializar, utilizando da forma correta.
Por exemplo, pense na vassoura e no aspirador de pó. Ambos são tecnologias. Qual é o melhor? Depende da situação. Para varrer as folhas na calçada do prédio, a vassoura é mais adequada. Mas, para limpar o pó dentro de casa, o aspirador pode ser a escolha ideal.
A grande disseminação do ChatGPT acabou causando uma interpretação equivocada de que a IA apenas pode ser aplicada neste ponto.
No entanto, é importante entender as principais “dores de negócio” que podem se beneficiar da automação proporcionada pela IA, relacionando com o potencial de uso correto dos LLMs. Podemos ir muito além dos chatbots ou assistentes de IA que apenas possuem interface direta com o usuário, utilizando as ferramentas onde elas realmente maximizem a eficiência, gerando valor real. Vamos em frente!
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