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Há mais de anos que cientistas e organizações alertam as autoridades públicas sobre as consequências das mudanças climáticas e a importância de agir para mitigar ou desacelerar o aquecimento global. Apesar de acordos, tratados e ações, a situação não melhorou e uma das consequências é o aumento na frequência e na intensidade de eventos climáticos extremos, como fortes chuvas e secas, que podem gerar impactos desastrosos para a população, o meio ambiente e a economia.
Segundo um levantamento feito pela Confederação Nacional de Municípios (CNM), com base em dados do Sistema Integrado de Informações sobre Desastres do Ministério do Desenvolvimento Regional (S2ID/MDR), ocorreram mais de 50 mil desastres naturais no Brasil, principalmente de origem climática, entre 2013 e 2022.
O levantamento da CNM indica que esses desastres impactaram cerca de 340 milhões de pessoas — alguns brasileiros foram afetados mais de uma vez nesse período — e geraram um prejuízo de mais de R$ 340 bilhões ao setor público e privado. Isso, claro, não acontece somente no Brasil, visto que a crise climática é um fator que impacta o mundo inteiro. Mas um setor em específico que tem sofrido as consequências desses eventos no mundo inteiro, principalmente nos Estados Unidos, é o das seguradoras.
No país norte-americano, o setor está revendo processos, preços e chega até a recusar fornecimento de certos tipos de seguro em áreas que estão cada vez mais vulneráveis às catástrofes climáticas. Uma das principais seguradoras residenciais da Califórnia, a State Farm, recentemente declarou que não fornecerá mais seguros aos proprietários de residências do estado devido à alta taxa de incêndios florestais que afetam a área. A State Farm afirma que, devido a “aumentos históricos nos custos de construção de casas, exposição a catástrofes em rápido crescimento e um mercado de resseguros desafiador”, a seguradora não pode continuar operando na Califórnia.
Em 2022 os desastres naturais foram responsáveis por uma perda econômica de US$ 313 bilhões em todo o mundo. O montante é 4% maior que a média do século 21, segundo a versão de 2023 do relatório Weather, Climate and Catastrophe Insight, produzido pela Aon.
Em 2022, secas e enchentes no Brasil causaram prejuízos superiores a US$ 5 bilhões. O incidente mais recente foi a tragédia que ocorreu no litoral paulista durante o feriado de Carnaval deste ano. E a indústria de seguros sofre os efeitos desses desastres. Segundo dados divulgados pela Susep (Superintendência de Seguros Privados), 2022 foi o quinto ano mais caro para as seguradoras já registrado. Pouco mais de 42% do volume de perdas ( US$ 132 bilhões) já apresenta algum tipo de ação para mitigação ou cobertura dos riscos.
“A questão climática é uma mudança que as seguradoras começaram a ver e sofrer nos resultados, e isso abriu os olhos delas. Agora, elas entendem que precisam olhar de forma diferente para esses eventos e até, quem sabe, reclassificá-los, pois começaram a ser mais frequentes”, explica Thiago Escrivão, Gerente de Soluções do SAS para LatAm.
Contudo, diante desse panorama climático desafiador e em conjunto com as questões macroeconômicas, surge a indagação de como a indústria de seguros pode se ajustar. O passo inicial consiste em compreender que as regras do jogo foram alteradas, tornando indispensável a integração da análise de dados sobre o clima nos cálculos atuariais para precificação dos seguros e avaliação do risco.
Um ponto que as empresas de seguros começaram a ter mais atenção é a precificação dos produtos. Puxadas pelo setor bancário, as seguradoras viram a necessidade de começar a coletar informações que antes não eram percebidas. “Isso vem sendo feito nos últimos anos com uma frequência muito maior e com o volume de dados maior. O comportamento do clima mudou e é preciso ter outras informações para criar modelos melhores. Atualmente, com a informação que se tem, não é possível criar modelos com boa acurácia”, afirma Escrivão.
Na atual perspectiva, a busca por relacionar informações provenientes de dados estruturados e não estruturados, bem como de fontes não convencionais, tem sido um enfoque significativo no âmbito das seguradoras. O objetivo é prever situações raras com maior precisão. Nesse contexto, surge a questão da complexidade ao lidar com um vasto conjunto de informações.
É nessa encruzilhada que entra em jogo a combinação de novos dados com o poder da Inteligência Artificial. A IA assume um papel crucial ao permitir um relacionamento mais inteligente entre os conjuntos de informação, viabilizando o tratamento eficiente de dados que, de outra forma, seriam extremamente complexos de serem modelados apenas com abordagens tradicionais.
Embora a IA seja uma ferramenta valiosa nesse processo, é essencial ressaltar que intervenção dela não exclui a necessidade de atuários e cientistas de dados. Pelo menos por ora, a decisão final ainda permanece sob a responsabilidade desses profissionais.
Adaptação à nova realidade
Apesar de muitas empresas terem a consciência da necessidade de mudança, ainda não são todas que já entenderam como essa nova realidade pode ser fundamental para a sobrevivência nos próximos anos. De acordo com Escrivão, as decisões de investimento e mudança de rumo dentro de um conselho administrativo são pautadas na clareza do impacto nos negócios. Por isso, existe a necessidade dos times, especialmente os de planejamento, atuário e produtos, promoverem uma conscientização sobre o valor gerado pela integração dos novos dados.
Uma estratégia comum adotada pelas seguradoras menores é começar com um produto específico ou uma carteira em particular para, a partir daí, desenvolver uma estrutura que abranja as novas abordagens. O objetivo é obter resultados rápidos e eficazes para evangelizar o conselho administrativo e os demais envolvidos.
Em vez de uma abordagem ampla e abrangente, as empresas solicitam a implementação em uma carteira altamente concentrada, utilizando dados desestruturados e novos, e aplicam o motor de análise de dados e decisões. Essa abordagem é planejada e, posteriormente, é gradualmente expandida para outras áreas. Trata-se de um processo que visa a conscientização sobre o potencial de geração de valor e vantagem competitiva.
Para exemplificar o que de fato isso muda na prática, suponha que um indivíduo deseje contratar um seguro para sua casa em uma seguradora. Ele e outro potencial segurado, residem no mesmo CEP, mas em ruas opostas. Nesse contexto, a forma de precificação adotada é baseada no CEP, pois não há informações detalhadas por rua, tornando-se impossível obter uma perspectiva mais específica. No entanto, essa abordagem apresenta uma limitação: se, por exemplo, do outro lado da rua existem problemas como bueiro ou riscos de enchentes, o seguro do primeiro indivíduo será mais caro, pois estará pagando por riscos associados à localidade em que não reside.
No entanto, uma seguradora mais inovadora pode começar a analisar a situação de forma mais detalhada, em nível de rua, e coletar novas informações que anteriormente não estavam disponíveis. Ao abandonar o critério de precificação baseado no CEP e passar a considerar dados específicos da região e das ruas próximas à residência do cliente, essa seguradora pode oferecer uma oferta altamente personalizada. Dessa forma, o prêmio cobrado será condizente com o risco real que o cliente enfrenta, aumentando a probabilidade de conquistar esse cliente em particular. A segunda empresa evita cobrar um valor excessivo que não corresponde ao risco do cliente, o que torna a adesão à apólice mais atrativa.
Portanto, a adoção de uma abordagem mais detalhada e personalizada na precificação de seguros permite que as seguradoras aumentem a competitividade e conquistem clientes com ofertas mais justas e alinhadas aos riscos reais que enfrentam. Ao mesmo tempo, a empresa assegura sua sustentabilidade financeira, garantindo que a existência do capital necessário para honrar suas obrigações em caso de sinistros.
A IA tem seu valor para reduzir a carga de trabalho operacional associada a certas tarefas. “Uma empresa pode instalar diversas câmeras para tentar monitorar o movimento de pássaros que aparecem quando o clima começa a mudar. A captura dessas imagens vai ajudar os especialistas a entenderem se tem mais chuva ou menos chuva quando o pássaro em questão aparece. Mas, o grande problema hoje é quem vai conseguir olhar essas horas de imagens para conseguir transformá-las em dados. Nesse cenário, a IA consegue ajudar e identificar se o tipo de pássaro pode ser associado a um evento climático”, exemplifica Escrivão.
Apesar de ainda não terem todas as respostas que as seguradas esperam, IA e analytics nunca foram tão importantes para esse setor que está exposto a riscos imprevisíveis. Quem conseguir acompanhar essa nova onda e se antecipar, pode ter vantagem competitiva.
MIT Technology Review