Inteligência artificial e o futuro das seguradoras de previdência privada

POR BRUNO VENCESLAU, SUPERINTENDENTE DE DADOS DA BRASILPREV

O uso de inteligência artificial já não é novidade há algum tempo para as seguradoras de previdência privada. Aplicações desenvolvidas a partir de “machine learning”, por exemplo, são relativamente comuns para a construção de modelos analíticos preditivos.

Atualmente, já existem modelos analíticos de boa acurácia capazes de indicar qual grupo de clientes tem maior predisposição a resgatar seus planos, portar sua reserva para outras companhias, aumentar os valores de contribuição ou realizar aportes esporádicos, por exemplo.

Sendo assim, o que pode mudar de fato na indústria a partir dos avanços recentes de inteligência artificial?

Futuro próximo

Para começar, o caminho deverá partir do básico, ou seja, da disponibilização de prompts (barras de pesquisa) para usuários internos, ou knowledge assistants. Essa possibilidade de buscar informações em um espaço delimitado dentro das redes internas das companhias além de mais seguras para as seguradoras, reduzirá o tempo de pesquisa e permitirá que a assessoria em segundo nível realizada às redes de distribuição seja cada vez mais rápida e precisa.

Vale destacar que o ouro nessa aplicação talvez não esteja nas respostas, mas sim nas perguntas que os usuários farão. Essas perguntas permitirão a construção de automações que futuramente tornarão o processo cada vez mais ágil, especialmente no processo de assessoramento.

Imagine que no futuro os consultores de investimentos, que hoje gastam um bom tempo para montar propostas personalizadas a clientes, poderão realizar essa solicitação e receber imediatamente um arquivo em “pdf” já direcionando a melhor escolha. Pense então que tudo isso poderá ser realizado em escala e de forma contínua durante todo relacionamento da empresa com seus clientes.

Não, a função dos consultores não está ameaçada, mas certamente terão maior chance de sucesso aqueles com nível de especialização e habilidade suficientes para operar as novas tecnologias.

Outra aplicação que parece óbvia é a otimização da busca de dados. Atualmente, os dados, em geral, são bem governados e tratados, mas ficam espalhados em um sem-fim de dashboards. As novas soluções de IA permitirão que as buscas ocorram de forma simples a partir de uma barra de pesquisa, tornando as companhias cada vez mais orientadas por estas informações.

Na sequência

Indo além, teremos soluções para clientes sendo cada vez mais testadas, chatbots mais potentes, autosserviços bastante completos em recomendações e realocações, otimização dos fluxos de ciclo de vida de aplicações (ALM), modelos mais apurados de prevenções a fraudes etc.

De toda leitura do cenário acima, concluo que a única certeza que se pode ter no momento é que manter-se atualizado talvez nunca tenha sido tão importante. É um grande privilégio experienciar esse momento e poder fazer parte dessa transformação.