A qualidade de dados em seguradoras deixou de ser uma preocupação restrita à área de tecnologia. Ela influencia diretamente a subscrição, a precificação, a regulação de sinistros, os relatórios, o atendimento ao segurado e a capacidade de utilizar inteligência artificial com confiança.
O tema ganha ainda mais relevância com o avanço da IA no mercado segurador. Um estudo da CNseg em parceria com a EY, apresentado pela Revista Apólice, reuniu 26 empresas que representam 50,7% do mercado analisado. Entre as participantes, 80% afirmaram já utilizar alguma solução de inteligência artificial. Ao mesmo tempo, integração com sistemas legados e confiabilidade dos modelos permanecem entre os principais desafios.
Essa relação revela um ponto central: uma tecnologia avançada não compensa dados incompletos, duplicados, desatualizados ou sem origem conhecida. Quando diferentes sistemas apresentam versões conflitantes da mesma informação, a inconsistência pode atravessar toda a operação antes de aparecer em forma de retrabalho, atraso, dificuldade de auditoria ou decisão pouco confiável.
Por isso, antes de perguntar qual ferramenta adotar, a seguradora precisa avaliar se os dados que sustentam suas decisões estão completos, consistentes, atualizados e rastreáveis. Neste artigo, você entenderá onde os problemas de qualidade aparecem, quais impactos geram, como medir a maturidade da estrutura atual e quais caminhos podem apoiar uma evolução mais segura e consistente.
Principais pontos sobre qualidade de dados em seguradoras
- A qualidade dos dados influencia subscrição, precificação, sinistros, relatórios, atendimento e aplicações de inteligência artificial.
- Ter um grande volume de informações não significa possuir dados confiáveis, especialmente quando existem duplicidades, divergências e fontes conflitantes.
- Na LGPD, a qualidade dos dados é um princípio aplicável ao tratamento de dados pessoais.
- No Open Insurance, a qualidade também aparece entre os princípios que orientam as sociedades participantes.
- A modernização do core system pode organizar a arquitetura, mas não substitui regras de qualidade, responsáveis e monitoramento.
- Antes de escolher uma ferramenta, a seguradora precisa identificar em qual processo ou decisão a inconsistência já gera custo, risco ou retrabalho.
- Qualidade de dados deve ser tratada como processo contínuo, e não apenas como uma etapa de saneamento durante a implantação de um sistema.
- O primeiro avanço consiste em definir quais dados são críticos, qual sistema funciona como fonte oficial e como os erros serão identificados e corrigidos.
Por que a qualidade de dados se tornou prioridade para as seguradoras?
O investimento em inteligência artificial cresce no mercado segurador brasileiro. Um estudo da CNseg em parceria com a EY, apresentado pela Revista Apólice, reuniu 26 empresas que representam 50,7% do mercado analisado. Entre as participantes, 80% informaram já utilizar alguma solução de IA.
A expectativa indicada no levantamento era de que os investimentos chegassem a aproximadamente R$ 2,6 bilhões em 2026. O mesmo estudo, porém, mostra que a adoção tecnológica ainda convive com dificuldades relacionadas à integração de sistemas legados e à confiabilidade dos modelos.
O cenário revela um ponto central: contratar uma tecnologia de inteligência artificial não garante que ela produzirá resultados confiáveis.
Modelos de precificação, mecanismos de detecção de fraude, assistentes generativos e sistemas de apoio à subscrição dependem das informações utilizadas em treinamento, consulta, recuperação ou validação. Quando essas informações estão incompletas, duplicadas, desatualizadas ou fora de contexto, a aplicação pode reproduzir o problema em uma escala maior.
As perspectivas da Deloitte para o setor de seguros em 2026 reforçam essa necessidade ao relacionar a expansão da IA ao fortalecimento das bases de dados, à modernização tecnológica e ao alinhamento entre arquitetura, segurança e estratégia.
A pergunta, portanto, não deve ser apenas “qual tecnologia de IA a seguradora deve adotar?”. Antes disso, é necessário responder:
Mapeie as fontes, integrações e pontos de dependência que podem comprometer qualidade, consistência e rastreabilidade dos dados.
O que é qualidade de dados em seguradoras?
Qualidade de dados em seguradoras é a condição em que as informações utilizadas pela operação atendem aos requisitos necessários para a finalidade em que serão aplicadas.
Isso envolve dados relacionados a:
- Segurados.
- Produtos.
- Cotações.
- Subscrição.
- Apólices.
- Endossos.
- Cobrança.
- Sinistros.
- Resseguro.
- Corretores e parceiros.
- Relatórios regulatórios.
- Modelos analíticos.
- Aplicações de inteligência artificial.
Não basta possuir um grande volume de informações.
Uma seguradora pode armazenar milhões de registros e ainda enfrentar baixa qualidade de dados quando:
- A mesma informação possui valores diferentes em dois sistemas.
- O cadastro de um segurado está duplicado.
- Um dado de risco não foi atualizado.
- Campos obrigatórios estão vazios.
- Alterações não possuem histórico.
- A origem de uma informação não pode ser reconstruída.
- Os sistemas utilizam formatos ou nomenclaturas incompatíveis.
- A equipe precisa conciliar planilhas antes de gerar um relatório.
- Não existe uma fonte oficial para resolver divergências.
Qualidade de dados e governança de dados são a mesma coisa?
Não.
A governança define políticas, responsabilidades, controles e critérios sobre como os dados devem ser tratados. A qualidade representa o resultado prático dessa estrutura.
Em termos simples:
Governança de dados
Qualidade de dados
Uma empresa pode possuir uma política formal de governança e continuar operando com dados inconsistentes. Da mesma forma, pode executar correções pontuais sem possuir uma estrutura capaz de impedir que os problemas retornem.
Para aprofundar essa diferença, veja o guia sobre governança de dados em seguradoras.
Quais são as principais dimensões da qualidade de dados?
A qualidade não deve ser tratada como uma percepção subjetiva. Ela precisa ser traduzida em critérios que possam ser verificados.
| Dimensão | Pergunta prática | Exemplo na operação |
|---|---|---|
| Completude | Os campos necessários estão preenchidos? | Apólice sem informação obrigatória sobre o risco |
| Precisão | O dado corresponde à realidade? | Capital segurado registrado com valor incorreto |
| Consistência | O mesmo dado coincide entre os sistemas? | Endereço diferente no core e no CRM |
| Validade | O dado respeita formato e regra de negócio? | Código de produto inexistente ou data inválida |
| Atualidade | A informação foi atualizada no prazo necessário? | Cadastro utilizado na renovação sem atualização recente |
| Unicidade | Existem registros duplicados? | Um mesmo segurado cadastrado mais de uma vez |
| Integridade | As relações entre os dados foram preservadas? | Sinistro sem vínculo correto com a apólice |
| Rastreabilidade | É possível reconstruir origem e alterações? | Ausência de registro sobre quem mudou uma informação |
| Adequação | O dado é apropriado para aquela finalidade? | Variável sem contexto utilizada em um modelo de IA |
Nem todas as dimensões terão o mesmo peso em todos os processos.
Na subscrição, precisão, atualidade e adequação podem ser prioritárias. Em relatórios regulatórios, consistência, integridade e rastreabilidade ganham maior relevância. Em uma aplicação de IA, também é necessário avaliar representatividade, contexto, limitações e possíveis distorções da base.
Por que o tema ganhou urgência no mercado segurador brasileiro?
Três movimentos elevaram a qualidade de dados de uma questão técnica para uma prioridade estratégica.
1. Adoção de inteligência artificial em escala
A IA já apoia diferentes etapas da cadeia de seguros:
- Atendimento.
- Triagem de solicitações.
- Classificação de documentos.
- Subscrição.
- Precificação.
- Detecção de fraude.
- Análise de sinistros.
- Previsão de comportamento.
- Apoio à área de tecnologia.
Essas aplicações não dependem apenas de modelos avançados. Elas precisam receber dados adequados, contextualizados e atualizados.
Um sistema pode executar corretamente o que foi programado e ainda gerar uma resposta inadequada porque a informação de entrada estava incompleta ou porque diferentes fontes apresentavam versões conflitantes.
Para compreender aplicações, riscos e critérios de supervisão, veja também o conteúdo sobre inteligência artificial em seguros.
2. Aumento da complexidade dos riscos
Riscos climáticos, cibernéticos, econômicos e comportamentais exigem uma leitura mais detalhada da exposição.
Nesse contexto, o desafio não está apenas em coletar mais dados. Está em garantir que eles possam ser combinados e interpretados com segurança.
Uma base extensa, mas sem contexto, pode criar uma falsa percepção de precisão. Quanto maior a complexidade do risco, maior a necessidade de compreender:
- De onde a informação veio.
- Quando foi atualizada.
- Qual regra foi aplicada.
- Quais limitações existem.
- Em qual decisão ela pode ser utilizada.
- Se existem grupos ou cenários sub-representados.
3. Exigências regulatórias e de proteção de dados
O artigo 6º, inciso V, da Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais estabelece a qualidade dos dados como princípio aplicável ao tratamento de dados pessoais.
A lei assegura aos titulares exatidão, clareza, relevância e atualização dos dados conforme a necessidade e a finalidade do tratamento.
Isso não significa que qualquer inconsistência operacional se transforme automaticamente em infração à LGPD. A aplicação da lei depende da natureza do dado, da finalidade e do contexto. Entretanto, quando dados pessoais são utilizados, a seguradora precisa considerar esse princípio em seus processos e controles.
No Open Insurance, a Resolução CNSP nº 415/2021 também inclui a qualidade dos dados entre os princípios que devem orientar as sociedades participantes.
Em 2025, a Susep instituiu uma Política de Governança de Dados aplicável à própria autarquia. Embora a medida não crie uma obrigação equivalente para todas as supervisionadas, demonstra a importância institucional atribuída à integridade, à qualidade e à segurança das informações.
Para uma visão mais ampla dos movimentos tecnológicos e regulatórios, veja as tendências do mercado de seguros.
Onde a baixa qualidade de dados aparece na operação?
O problema raramente surge com o nome “baixa qualidade de dados”. Ele aparece como atraso, retrabalho, divergência, exceção manual ou dificuldade para explicar uma decisão.
Subscrição e precificação
Dados desatualizados ou incompletos podem comprometer a leitura de exposição e exigir validações adicionais antes da aceitação do risco.
Gestão de apólices
A gestão de apólices costuma tornar a fragmentação mais visível porque conecta produto, emissão, endosso, cobrança, atendimento e sinistro.
Quando cada área trabalha com uma versão diferente, alterações podem não chegar a todos os pontos da operação. Um endosso registrado no sistema de emissão, por exemplo, pode não ser refletido imediatamente em cobrança ou sinistros.
Esse cenário aumenta a necessidade de conferência e dificulta determinar qual informação deve prevalecer.
Sinistros
Divergências entre o sistema de emissão e a regulação de sinistros podem gerar:
A automação não corrige essa base sozinha. Se o fluxo automático consultar uma informação incorreta, a inconsistência apenas avançará com mais velocidade.
Relacionamento com corretores e canais digitais
Cadastros duplicados ou desatualizados afetam a experiência de corretores, parceiros e segurados.
Uma mesma pessoa pode aparecer com informações distintas em diferentes canais, dificultando:
Compliance e relatórios regulatórios
Quando a equipe precisa reconciliar manualmente diferentes sistemas antes de gerar um relatório, existe uma dependência operacional que merece atenção.
O risco não está apenas no erro final. Está também na dificuldade para demonstrar:
Iniciativas de IA
Modelos de precificação, detecção de fraude, análise de risco e aplicações generativas podem utilizar dados de treinamento, bases de consulta ou mecanismos de recuperação de informação.
Quando essas fontes possuem inconsistências, o resultado pode apresentar:
Se o caminho depender de consultas manuais ou conhecimento individual, há um sinal claro de que integração e rastreabilidade precisam evoluir.
Quais são os impactos de dados fragmentados ou desatualizados?
Quando a qualidade não é tratada como estrutura, os impactos tendem a se acumular.
Decisões menos confiáveis
A informação pode parecer completa na interface final e ainda carregar erros gerados em etapas anteriores.
Sem rastreabilidade, a equipe vê o resultado, mas não consegue reconstruir facilmente o caminho que o produziu.
Risco de discriminação em decisões automatizadas
Quando o tratamento envolve dados pessoais, a LGPD também estabelece o princípio da não discriminação.
Dados históricos podem refletir distorções, lacunas ou padrões inadequados para uma nova finalidade. Se essas limitações não forem identificadas, modelos e regras automatizadas podem reproduzi-las.
Por isso, aplicações com maior impacto sobre segurados exigem atenção proporcional a:
- Qualidade da base.
- Finalidade.
- Representatividade.
- Documentação.
- Explicabilidade.
- Monitoramento.
- Supervisão humana.
Custo operacional pouco visível
Cada conciliação manual, correção de cadastro e conferência entre sistemas consome tempo de diferentes áreas.
Esse esforço nem sempre aparece como uma linha específica do orçamento, mas pode ser percebido em:
- Horas gastas com retrabalho.
- Atrasos.
- Chamados internos.
- Correções próximas ao fechamento.
- Dependência de pessoas específicas.
- Projetos de IA que não avançam além do piloto.
- Integrações que exigem manutenção recorrente.
Maior exposição operacional e regulatória
Dados inconsistentes dificultam a produção de relatórios confiáveis, a resposta a auditorias e a reconstrução das informações utilizadas em uma decisão.
Isso não significa que toda divergência represente uma infração. Significa que a ausência de controles, registros e responsáveis reduz a capacidade de identificar, explicar e corrigir problemas.
Quando subscrição, precificação ou relatórios dependem de informações fragmentadas, a limitação pode permanecer pouco visível nos primeiros ciclos. Com o aumento do volume ou da complexidade, tende a aparecer como retrabalho, decisões menos precisas e dificuldade de auditoria.
Erros mais comuns na prática
| Erro recorrente | Por que acontece | Consequência possível | Como reduzir o risco |
|---|---|---|---|
| Adotar IA antes de organizar os dados | A pressão por resultado antecipa a tecnologia | Aplicação com baixa confiabilidade e perda de credibilidade | Mapear e avaliar as fontes antes de escolher a ferramenta |
| Não definir responsável pela qualidade | A responsabilidade fica implícita entre tecnologia, negócio e compliance | Inconsistências permanecem sem tratamento | Definir responsáveis técnicos e de negócio |
| Integrar sistemas sem padronização | Cada sistema utiliza formato e nomenclatura próprios | Os dados continuam divergentes após a integração | Definir padrões e regras antes de conectar as fontes |
| Não documentar a origem dos dados | O foco fica apenas na entrega funcional | A equipe não consegue explicar uma informação usada na decisão | Registrar origem, transformações e destino |
| Tratar saneamento como projeto único | A correção resolve o efeito, não o processo que produziu o erro | A inconsistência tende a reaparecer | Criar monitoramento contínuo |
| Validar apenas o relatório final | Os erros não são verificados durante o fluxo | O problema é identificado depois de gerar impacto | Aplicar controles na entrada, transformação e saída |
| Escolher tecnologia antes do diagnóstico | A ferramenta é tratada como resposta independente do contexto | Novo sistema sem conexão com processos e responsabilidades | Mapear decisões, riscos, integrações e prioridades primeiro |
Como medir a qualidade de dados em seguradoras?
A medição deve começar pelos dados que sustentam processos ou decisões críticas.
Não é necessário criar dezenas de indicadores de uma única vez. O mais importante é escolher métricas relacionadas ao risco e à finalidade de cada informação.
Indicadores que podem ser acompanhados
Exemplo prático
Considere que o endereço do risco precisa coincidir entre o sistema de cotação e o sistema de emissão.
A regra pode ser estruturada assim:
- Dado: endereço do risco.
- Critério: consistência entre cotação e emissão.
- Indicador: percentual de divergências.
- Verificação: antes da emissão.
- Responsável: área definida pela seguradora.
- Tratamento: bloquear o fluxo ou encaminhar para análise.
- Evidência: registro da divergência e da correção.
Esse formato transforma uma percepção genérica de qualidade em um controle executável.
Quando manter, evoluir ou buscar uma solução especializada?
Nem toda seguradora precisa substituir sua arquitetura. O caminho depende da extensão do problema, da criticidade dos dados e da capacidade interna.
Considere manter a estrutura atual quando…
Considere uma evolução gradual quando…
Considere uma solução especializada quando…
Comparação entre os caminhos possíveis
Nenhuma alternativa produz qualidade automaticamente.
Mesmo uma plataforma integrada depende de:
- Saneamento.
- Regras.
- Responsáveis.
- Testes.
- Monitoramento.
- Gestão de mudanças.
- Tratamento de exceções.
- Participação das áreas de negócio.
Critérios para avaliar a maturidade dos dados
Antes de escolher um caminho, avalie:
Como uma arquitetura orientada a dados sustenta a IA em seguros?
A inteligência artificial pode ampliar a capacidade de analisar riscos, identificar padrões, classificar documentos, apoiar a precificação e automatizar etapas do atendimento.
No entanto, o resultado depende da estrutura que fornece contexto, qualidade e rastreabilidade aos dados.
Uma arquitetura orientada a dados conecta:
- Fontes operacionais: apólices, produtos, sinistros, cobrança e atendimento.
- Integrações: APIs, eventos, arquivos e demais mecanismos de troca.
- Regras de qualidade: validação, padronização, deduplicação e consistência.
- Governança: responsáveis, fontes oficiais, acessos e evidências.
- Camadas analíticas: relatórios, modelos, indicadores e aplicações de IA.
- Monitoramento: falhas, exceções, atualização e desempenho.
Sem essas conexões, cada iniciativa pode exigir uma nova rodada de preparação manual.
É nesse contexto que o Proteo, plataforma de tecnologia para seguros, pode ser avaliado.
Baseado na tecnologia InsureMO, o Proteo pode compor uma arquitetura integrada para produtos, canais, APIs e fluxos operacionais. A configuração adequada depende dos sistemas existentes, do modelo da seguradora, das integrações necessárias e do escopo do projeto.
A adoção de uma nova plataforma não elimina a necessidade de avaliar os dados legados.
Antes de qualquer integração ou migração, é necessário identificar:
- Registros duplicados.
- Informações incompletas.
- Formatos incompatíveis.
- Regras diferentes entre sistemas.
- Históricos que precisam ser preservados.
- Dados sem origem conhecida.
- Exceções ainda não documentadas.
Quando o cenário permite uma evolução progressiva, APIs e camadas de integração também podem conectar sistemas existentes sem exigir a substituição imediata de todo o ambiente.
Para aprofundar essa decisão, veja:
Avalie se o problema pode ser tratado de forma pontual ou se já exige uma visão mais ampla de dados, integrações, processos e sistemas.
Diagnóstico rápido: qual é a maturidade dos dados da sua operação?
Avalie quantos critérios já representam a realidade atual
Marque os critérios que já fazem parte dos processos de qualidade, consistência e rastreabilidade dos dados.
0 de 10 critérios atendidos
Há sinais de fragmentação e baixa rastreabilidade
A prioridade é mapear dados críticos, fontes oficiais e processos de correção antes de ampliar automações ou aplicações de IA.
O diagnóstico revelou fontes conflitantes ou dependências manuais?
Converse com a Tecnologia Única sobre os fluxos prioritários e identifique onde qualidade, integração e rastreabilidade precisam evoluir primeiro.
Como estruturar o próximo passo?
Independentemente do estágio atual, algumas etapas ajudam a reduzir incerteza antes de uma decisão maior.
1. Comece pela decisão de negócio
Escolha um processo em que a inconsistência já produz impacto, como:
- Subscrição.
- Precificação.
- Emissão.
- Sinistro.
- Cobrança.
- Relatório regulatório.
- Aplicação de IA.
Esse recorte torna o diagnóstico mais concreto.
2. Identifique os dados críticos
Determine quais informações são necessárias para executar o processo e quais erros poderiam comprometer o resultado.
3. Mapeie sistemas e fontes oficiais
Registre onde cada dado nasce, por quais sistemas circula e qual fonte deve prevalecer em caso de divergência.
Uma fonte oficial não significa que o dado só possa existir em um sistema. Significa que existe uma referência reconhecida para resolver conflitos.
4. Defina regras e indicadores
Estabeleça critérios de completude, precisão, consistência, validade, atualidade e rastreabilidade.
Cada regra deve possuir responsável, frequência e procedimento de correção.
5. Registre a linhagem dos dados
Documente a origem, as transformações, os sistemas percorridos e o destino das informações críticas.
6. Priorize os problemas com impacto real
Comece pelos fluxos que já geram:
- Retrabalho.
- Atrasos.
- Risco de decisão.
- Correções recorrentes.
- Dependência individual.
- Dificuldade regulatória.
- Limitação para IA.
7. Teste com um caso de uso delimitado
Antes de ampliar uma solução para toda a operação, valide a estrutura em um processo específico.
Esse teste ajuda a identificar regras ausentes, integrações frágeis e dados que ainda precisam de contexto.
8. Monitore continuamente
Qualidade de dados não termina após uma migração ou correção.
Produtos mudam, integrações evoluem, novas fontes surgem e regras de negócio são atualizadas. Por isso, indicadores e responsáveis precisam permanecer ativos.
Conclusão
A qualidade de dados em seguradoras deixou de ser um tema restrito à tecnologia.
Ela influencia a capacidade de precificar riscos, analisar sinistros, atender segurados, produzir relatórios, integrar sistemas e utilizar inteligência artificial com mais confiança.
Uma nova ferramenta pode organizar componentes e automatizar atividades. Entretanto, quando os dados continuam incompletos, duplicados ou sem origem conhecida, a tecnologia passa a operar sobre uma limitação que já existia.
Por isso, o primeiro passo não é substituir toda a arquitetura. É identificar onde a inconsistência já afeta uma decisão, definir quais dados são críticos e avaliar se a operação precisa de correções pontuais, novas integrações ou uma evolução mais ampla.
A Tecnologia Única atua na conexão entre tecnologia, operação e negócio, apoiando empresas na avaliação de sistemas, fluxos, fontes, dependências e prioridades.
Se a subscrição, a precificação, os sinistros ou os relatórios da sua operação ainda dependem de conciliações manuais, o próximo passo pode começar pelo mapeamento desses gargalos.
Avalie fontes oficiais, divergências, rastreabilidade, integrações, responsabilidades e pontos críticos antes de definir as próximas prioridades da operação.
Perguntas frequentes sobre qualidade de dados em seguradoras
É o grau em que as informações de segurados, apólices, riscos, cobranças e sinistros são completas, precisas, consistentes, válidas, atuais e rastreáveis para a finalidade em que serão utilizadas.
A governança define políticas, responsabilidades, fontes oficiais e controles. A qualidade mede se os dados atendem aos critérios estabelecidos e identifica inconsistências que precisam ser corrigidas.
A LGPD estabelece a qualidade dos dados como princípio aplicável ao tratamento de dados pessoais. Isso inclui garantir exatidão, clareza, relevância e atualização conforme a necessidade e a finalidade do tratamento.
Modelos e aplicações de IA utilizam dados para treinamento, consulta, recuperação ou validação. Quando essas informações estão incompletas, desatualizadas ou fora de contexto, a aplicação pode gerar resultados menos confiáveis.
Divergências entre sistemas, cadastros duplicados, campos obrigatórios vazios, conciliações manuais, ausência de histórico, dificuldade para rastrear a origem e erros recorrentes são sinais frequentes.
A seguradora pode acompanhar indicadores de completude, duplicidade, consistência, validade, atualização, rastreabilidade, reincidência de erros e tempo médio de correção.
Não. Um core system pode organizar a arquitetura e reduzir a fragmentação, mas a qualidade depende de regras, responsáveis, saneamento, validações e monitoramento contínuo.
O ponto de partida é escolher uma decisão ou processo em que a inconsistência já gere custo, risco ou retrabalho. Depois, é necessário mapear dados críticos, fontes oficiais, regras e responsáveis.
Referências
[1] Planalto. Lei nº 13.709/2018 — Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais.
[2] Open Insurance. Resolução CNSP nº 415/2021.
[3] Governo do Brasil. Susep estabelece Política de Governança de Dados.
[4] Deloitte. Perspectivas para o setor de seguros em 2026.
[5] Revista Apólice. 80% das empresas participantes já utilizam soluções de IA.
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