Minha afirmação: A maioria das seguradoras tem direcionado seus programas de IA para o índice de despesas. Sugiro que eles se concentrem no índice de sinistralidade.

Duas conversas nas últimas duas semanas me levaram até aqui. No dia 17 de setembro, organizei uma mesa redonda durante o café da manhã em Londres sobre a disrupção causada pela IA nas áreas de subscrição e sinistros, com diretores operacionais, diretores de jornada do cliente, diretores de Data e líderes de transformação em IA de várias das maiores seguradoras e corretoras do Reino Unido. Na semana passada, participei de um painel sobre seguros no INSEAD, e um grupo completamente diferente me levou a uma conclusão semelhante…

Pergunte a uma seguradora o que ela está fazendo com IA e a resposta será: sinistros. Automatização do registro inicial de sinistros (FNOL), captura de documentos, triagem, estimativas de danos por meio de fotos, avaliação de risco de fraude, recomendações de indenização. É fácil justificar isso, pois a área de sinistros possui KPIs bem definidos: custo por processo, tempo de ciclo, satisfação e perdas. Basta automatizar uma etapa, um número muda, e o senhor elabora o caso de negócios.

O modelo de reclamações data é estruturado e centralizado, as métricas são simples e um modelo de reclamações é aprovado pelo processo de governança interna em menos de um ano. Eles o escolheram porque o desafio foi compreendido, os benefícios eram mensuráveis e o projeto contaria com financiamento.

Mas agora a ordem das prioridades está errada, e a viabilidade do projeto nunca foi tão sólida quanto parecia.

A economia com sinistros é, em grande parte, apenas no papel

Muitos estudos de caso sobre sinistros mostram a redução do tempo gasto em um processo, e não a redução de custos para a organização. Os tempos de ciclo diminuem, os pontos de contato diminuem, o processamento direto aumenta, e as mesmas pessoas continuam na folha de pagamento. Os minutos economizados por processo só se transformam em libras economizadas por ano se o quadro de funcionários for efetivamente reduzido ou remanejado para tarefas que gerem receita. Caso contrário, o senhor terá apenas organizado o fluxo de trabalho, mantendo a situação econômica inalterada.

Há também um problema regulatório com um programa baseado exclusivamente no custo. O “Dever para com o Consumidor” se torna muito concreto quando um modelo de triagem decide quais reclamações serão analisadas por um ser humano e quais serão diretamente rejeitadas. Várias pessoas presentes na mesa redonda do café da manhã, com foco na jornada do cliente, destacaram que “rápido” e “justo” são coisas diferentes. Explicações em linguagem simples, análises de risco de reclamações e uma trilha de auditoria adequada não são elementos a serem acrescentados posteriormente. São esses elementos que mantêm a justificativa de custos válida quando a FCA solicitar sua apresentação.

O volume de subscrições praticamente não sofreu alterações

Após dez anos de modelos preditivos e ajustes nas tarifas, quase ninguém reformulou o fluxo de trabalho propriamente dito. Os envios das corretoras ainda chegam por e-mail e planilhas, os históricos de sinistros ainda são digitados manualmente e os subscritores ainda dedicam a primeira hora do dia ao preenchimento do formulário data.

Isso é curioso, pois um ponto de melhoria na seleção de riscos tem um impacto maior no índice combinado do que vários pontos de eficiência na gestão de sinistros. Incluímos a IA no número menor porque ela apresentava um argumento mais convincente.

Por que a subscrição não recebe a devida atenção

Sempre surgem três motivos, e nenhum deles tem realmente a ver com tecnologia.

O primeiro é a identidade. A gestão de sinistros é um processo. A subscrição é uma arte. Um diretor de sinistros falará com prazer sobre taxas de processamento direto. Um diretor de subscrição, ao ouvir “tomada de decisão automatizada”, pergunta, com toda a razão, de quem é a responsabilidade quando o modelo comete um erro. Essa é uma questão de governança e tem respostas próprias da governança: explicabilidade, registros de decisões, aprovação humana acima de limites acordados. Mas isso precisa ser resolvido antes que alguém permita que um agente chegue sequer perto de uma decisão vinculativa.

O segundo é o data. A avaliação de riscos data envolve e-mails de corretores, a pesquisa reports, feeds de terceiros, ferramentas de precificação e um sistema de administração de apólices que antecede tudo isso. A maioria dos programas de IA para avaliação de riscos são projetos de infraestrutura com um rótulo de IA, e os conselhos de administração não se entusiasmam com infraestrutura.

O terceiro é o ciclo de retroalimentação, que está interrompido em quase todos os lugares. O que um subscritor mais precisa saber é o que aconteceu com os riscos que subscreveu: quais sinistros foram registrados, por quê e o que isso revela sobre as premissas estabelecidas no início. Na maioria das seguradoras, essas informações passam por dois departamentos, três sistemas e uma reunião trimestral de provisões antes de chegar até eles. A IA, de ambos os lados dessa barreira, está trabalhando com apenas metade do quadro.

Faça com que os próximos 12 meses sejam dedicados às decisões, e não aos casos de uso

Todas as seguradoras já possuem um slide com quarenta casos de uso. O que falta são algumas decisões.

Transfira o orçamento da área de sinistros para a área de subscrição e seja transparente a respeito. Se mais de dois terços de seus gastos com IA estiverem voltados para sinistros e operações, você está concentrando recursos excessivamente na área de menor volume. A área de sinistros ainda não está concluída, mas o retorno marginal já mudou. A próxima automação de sinistros reduz o índice de despesas em uma fração de ponto. A primeira automação séria da subscrição, em uma linha de negócios com propostas razoavelmente estruturadas, libera capacidade dos subscritores, agiliza as cotações, proporciona uma visão mais clara do apetite de risco e permite que o senhor entre na discussão sobre o índice de sinistralidade.

Escolha uma linha e execute todo o fluxo de trabalho. Um agente de recebimento que extrai o data com perfeição e o entrega a alguém para que este o digite novamente em uma ferramenta de precificação não alterou nada. O recebimento, o enriquecimento de dados, a triagem de apetite de risco e o apoio à decisão para riscos padrão — com o tempo dos subscritores dedicado aos riscos complexos — constituem a magnitude da mudança que se reflete nos números.

Faça com que o CUO seja o patrocinador, e não o CIO. Se a pessoa responsável pelo índice de sinistralidade não for a responsável pelo programa, este se tornará um projeto de tecnologia que os subscritores simplesmente toleram, em vez de uma mudança na forma como trabalham. Inclua a explicabilidade e os limites para intervenção humana no briefing desde o primeiro dia. Esse é o preço do patrocínio deles.

Encare o ciclo de retroalimentação entre sinistros e subscrição como um produto. É o único investimento que beneficia ambas as partes e, na maioria das empresas, ninguém se responsabiliza por ele.

Em que área se concentra o seu programa?

As seguradoras que tratam a IA aplicada à subscrição como um problema de governança a ser resolvido, em vez de uma arte a ser protegida, definirão preços com maior precisão, emitirão cotações mais rapidamente e selecionarão melhores riscos. Aquelas que continuam automatizando a parte administrativa dos sinistros, enquanto a parte operacional do negócio permanece manual, acabarão pagando, de forma muito eficiente, pela melhor subscrição realizada por outras empresas.

Portanto, a pergunta é simples. Em que área seu programa de IA está concentrado, e isso corresponde ao local onde seu índice combinado é, de fato, determinado? Gostaria de saber como os demais estão respondendo a essa pergunta.