IA para suporte em seguros

O que é IA para suporte em seguros?

IA para suporte em seguros é a aplicação de agentes de IA para atender segurados e reclamantes de seguradoras dos ramos patrimonial, saúde, vida e seguros especializados. O suporte em seguros se caracteriza pela linguagem complexa das apólices, por requisitos regulatórios que variam conforme a região e o ramo, e por interações críticas envolvendo sinistros, que impactam diretamente a confiança do cliente.

Casos de uso de IA no suporte em seguros

• Status e dúvidas sobre sinistros: acompanhamento do andamento do sinistro, explicação das próximas etapas e estimativas de prazo
• Dúvidas sobre cobertura: explicação do que está coberto, franquias, limites e exclusões com base na apólice específica do cliente
• Alterações de apólice: atualização de endereço, inclusão de veículos ou condutores, ajuste dos níveis de cobertura
• Cobrança e pagamentos: explicação de faturas, processamento de pagamentos, configuração de débito automático e tratamento de falhas de pagamento
• Aviso de sinistro (FNOL): coleta das informações iniciais do sinistro e encaminhamento aos reguladores
• Certificado de seguro: emissão e envio de comprovantes de cobertura

Por que o setor de seguros é ideal para a IA

O suporte em seguros envolve grandes volumes de solicitações estruturadas e baseadas em apólices, em que a resposta certa depende dos termos específicos de cada contrato. Isso o torna ideal para a IA: ela pode consultar a apólice do cliente, encontrar os termos relevantes e dar respostas precisas, fundamentadas na linguagem real do contrato, em vez de respostas genéricas.

Contexto do setor: no atendimento ao cliente, interações assistidas custam cerca de US$ 8 por contato, contra US$ 0,10 no autoatendimento. Seguradoras que lidam com milhões de solicitações sobre apólices por ano têm enormes oportunidades de redução de custos com uma IA capaz de realmente resolver essas interações, e não apenas desviá-las.

A vantagem Maven: resolução para solicitações complexas de seguros

O knowledge graph da Maven AGI consegue modelar estruturas complexas de apólices, conectando termos de cobertura, exclusões e procedimentos em uma estrutura de conhecimento navegável. O agente de IA pode consultar a apólice específica do cliente por meio de integrações de tool use e dar respostas fundamentadas na cobertura real dele, e não em informações genéricas sobre seguros.

Prova Maven: a Enumerate alcançou 91% de resolução em uma rede complexa de dados, registros e fluxos de trabalho, o mesmo tipo de complexidade estruturada da gestão de apólices de seguro. A abordagem da Maven de conectar fontes de dados distintas em um mecanismo de resolução unificado se aplica diretamente aos casos de uso de seguros.

Perguntas frequentes

A IA consegue lidar com o processamento de sinistros?

A IA pode cuidar da abertura do aviso de sinistro (FNOL), das consultas de status e da administração rotineira de sinistros. Sinistros complexos, que exigem investigação, negociação ou julgamento de um analista, devem envolver reguladores humanos. A IA se destaca nas solicitações informativas de alto volume que acompanham cada sinistro.

Como a IA lida com regulamentações de seguros que variam por região?

A base de conhecimento da IA deve incluir os requisitos regulatórios e as variações de apólice de cada região. Os guardrails podem impor limites de compliance, e o knowledge graph pode modelar regras regionais que modificam os termos padrão das apólices.

Quais requisitos de compliance se aplicam à IA para seguros?

A IA para seguros deve cumprir as regulamentações do setor de seguros, as leis de privacidade de dados, os requisitos de SOC 2 para segurança corporativa e, possivelmente, o PCI-DSS para processamento de pagamentos. Dependendo do ramo, a HIPAA também pode se aplicar a seguros de saúde.