A Samplemed, que celebra 35 anos de atuação e presença em cinco países, consolidou-se como referência em soluções tecnológicas para subscrição de riscos em seguros de vida e saúde. Com cerca de um milhão de processamentos por ano, a companhia aposta em ciência de dados e inteligência artificial para apoiar seguradoras na seleção de riscos, ampliar o acesso ao seguro de vida e fortalecer a sustentabilidade das carteiras.
Em entrevista ao Sonho Seguro, Rafael Moraes, gerente de dados da empresa, detalha como a evolução da área de ciência de dados, criada em 2020, tem permitido inovar em produtos, democratizar o seguro de vida e criar ferramentas que equilibram automação e análise humana. Ele também fala sobre os cuidados com a LGPD, o impacto dos estudos de experiência na precificação e a forma como a inteligência artificial está transformando a função do subscritor.
Nos últimos anos a Samplemed estruturou um departamento de ciência de dados robusto. Como essa evolução mudou a forma de subscrever seguros de vida e quais ganhos concretos trouxe para seguradoras e clientes?
A criação em abril de 2020 da área de ciência de dados na Samplemed ocorre concomitantemente à entrada em vigor da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). Isso influenciou profundamente nossos processos e escolhas no uso de dados para subscrição. Passamos a oferecer modelos preditivos capazes de quantificar riscos antes desconhecidos em seguros massificados e de menor capital segurado, nos quais exames médicos ou entrevistas poderiam inviabilizar a contratação. Criamos produtos de dados adaptados ao apetite de risco das seguradoras, melhorando indicadores operacionais e financeiros e estimulando a inovação.
Os modelos de machine learning têm permitido avaliar riscos de maneira mais ágil e em seguros de menor capital segurado. De que forma esses modelos ajudam a ampliar o acesso ao seguro de vida no Brasil?
A ampliação do acesso ao seguro de vida é um desafio de todo o setor. Os modelos preditivos, por serem acessíveis e altamente precisos, viabilizam a avaliação de riscos personalizados conforme a realidade da seguradora e as informações disponíveis no momento da proposta. Isso permite precificar de forma adequada e tornar os produtos acessíveis a uma parcela maior da população, ajudando as companhias a manter carteiras saudáveis e cumprir sua função social.
Com a implementação do Data Warehouse em conformidade com a LGPD, quais são os principais desafios e oportunidades na utilização de dados anonimizados para gerar insights confiáveis sem comprometer a privacidade dos proponentes?
Trabalhamos com informações extremamente sensíveis, como dados financeiros e de saúde. Por isso, todo o processo de subscrição passa pela anonimização irreversível dos dados. Usamos apenas perfis estatísticos para a criação de produtos, enquanto informações pessoais são descartadas já na etapa de extração e transformação. Assim, conseguimos garantir compliance regulatório no Brasil e no exterior, preservando a privacidade e focando na inovação.
A Samplemed já utiliza IA, inclusive reconhecimento de imagem e LLMs como a VIDA. Como essas tecnologias vão transformar o papel do subscritor humano e o equilíbrio entre automação e análise especializada?
A inteligência artificial é uma aliada, não uma substituta. Os modelos generativos têm capacidade de síntese e análise que ajudam a propor soluções complexas, mas o olhar crítico do subscritor humano é indispensável. Cada vida importa, e a decisão final precisa ser multifacetada. Nossa proposta é que a IA complemente a análise, aumentando assertividade e precisão sem eliminar o fator humano.
Os estudos de experiência que medem impacto da subscrição em mortalidade e persistência são apontados como “solução ouro”. Quais aprendizados esses estudos têm trazido para a precificação e a sustentabilidade das carteiras de seguro de vida?
Métricas tradicionais como sinistralidade e índice combinado não permitem identificar o impacto de fatores individuais, como estilo de vida ou condições clínicas. Por isso desenvolvemos os estudos de experiência, baseados na metodologia da Society of Actuaries (SOA). Eles quantificam o impacto de variáveis como profissão, saúde ou geografia na mortalidade, invalidez e persistência das apólices. Essas análises oferecem base científica para ajustes de preços e reservas, apoiando a sustentabilidade das carteiras de seguro de vida.
