{"id":6225,"date":"2026-08-27T10:24:49","date_gmt":"2026-08-27T13:24:49","guid":{"rendered":"https:\/\/tecnologiaunica.com.br\/?p=6225"},"modified":"2026-08-27T10:24:51","modified_gmt":"2026-08-27T13:24:51","slug":"qualidade-de-dados-em-seguradoras","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tecnologiaunica.com.br\/en\/blog\/qualidade-de-dados-em-seguradoras\/","title":{"rendered":"Qualidade de dados em seguradoras: riscos e crit\u00e9rios"},"content":{"rendered":"\n

A qualidade de dados em seguradoras<\/strong> deixou de ser uma preocupa\u00e7\u00e3o restrita \u00e0 \u00e1rea de tecnologia. Ela influencia diretamente a subscri\u00e7\u00e3o, a precifica\u00e7\u00e3o, a regula\u00e7\u00e3o de sinistros, os relat\u00f3rios, o atendimento ao segurado e a capacidade de utilizar intelig\u00eancia artificial com confian\u00e7a.<\/p>\n\n\n\n

O tema ganha ainda mais relev\u00e2ncia com o avan\u00e7o da IA no mercado segurador. Um estudo da CNseg em parceria com a EY, apresentado pela Revista Ap\u00f3lice<\/a>, reuniu 26 empresas que representam 50,7% do mercado analisado. Entre as participantes, 80% afirmaram j\u00e1 utilizar alguma solu\u00e7\u00e3o de intelig\u00eancia artificial. Ao mesmo tempo, integra\u00e7\u00e3o com sistemas legados e confiabilidade dos modelos permanecem entre os principais desafios.<\/p>\n\n\n\n

Essa rela\u00e7\u00e3o revela um ponto central: uma tecnologia avan\u00e7ada n\u00e3o compensa dados incompletos, duplicados, desatualizados ou sem origem conhecida. Quando diferentes sistemas apresentam vers\u00f5es conflitantes da mesma informa\u00e7\u00e3o, a inconsist\u00eancia pode atravessar toda a opera\u00e7\u00e3o antes de aparecer em forma de retrabalho, atraso, dificuldade de auditoria ou decis\u00e3o pouco confi\u00e1vel.<\/p>\n\n\n\n

Por isso, antes de perguntar qual ferramenta adotar, a seguradora precisa avaliar se os dados que sustentam suas decis\u00f5es est\u00e3o completos, consistentes, atualizados e rastre\u00e1veis. Neste artigo, voc\u00ea entender\u00e1 onde os problemas de qualidade aparecem, quais impactos geram, como medir a maturidade da estrutura atual e quais caminhos podem apoiar uma evolu\u00e7\u00e3o mais segura e consistente.<\/p>\n\n\n\n

Principais pontos sobre qualidade de dados em seguradoras<\/h2>\n\n\n\n
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  • A qualidade dos dados influencia subscri\u00e7\u00e3o, precifica\u00e7\u00e3o, sinistros, relat\u00f3rios, atendimento e aplica\u00e7\u00f5es de intelig\u00eancia artificial.<\/li>\n\n\n\n
  • Ter um grande volume de informa\u00e7\u00f5es n\u00e3o significa possuir dados confi\u00e1veis, especialmente quando existem duplicidades, diverg\u00eancias e fontes conflitantes.<\/li>\n\n\n\n
  • Na LGPD, a qualidade dos dados \u00e9 um princ\u00edpio aplic\u00e1vel ao tratamento de dados pessoais.<\/li>\n\n\n\n
  • No Open Insurance, a qualidade tamb\u00e9m aparece entre os princ\u00edpios que orientam as sociedades participantes.<\/li>\n\n\n\n
  • A moderniza\u00e7\u00e3o do core system pode organizar a arquitetura, mas n\u00e3o substitui regras de qualidade, respons\u00e1veis e monitoramento.<\/li>\n\n\n\n
  • Antes de escolher uma ferramenta, a seguradora precisa identificar em qual processo ou decis\u00e3o a inconsist\u00eancia j\u00e1 gera custo, risco ou retrabalho.<\/li>\n\n\n\n
  • Qualidade de dados deve ser tratada como processo cont\u00ednuo, e n\u00e3o apenas como uma etapa de saneamento durante a implanta\u00e7\u00e3o de um sistema.<\/li>\n\n\n\n
  • O primeiro avan\u00e7o consiste em definir quais dados s\u00e3o cr\u00edticos, qual sistema funciona como fonte oficial e como os erros ser\u00e3o identificados e corrigidos.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    Por que a qualidade de dados se tornou prioridade para as seguradoras?<\/h2>\n\n\n\n

    O investimento em intelig\u00eancia artificial cresce no mercado segurador brasileiro. Um estudo da CNseg em parceria com a EY, apresentado pela Revista Ap\u00f3lice, reuniu 26 empresas que representam 50,7% do mercado analisado. Entre as participantes, 80% informaram j\u00e1 utilizar alguma solu\u00e7\u00e3o de IA.<\/p>\n\n\n\n

    A expectativa indicada no levantamento era de que os investimentos chegassem a aproximadamente R$ 2,6 bilh\u00f5es em 2026. O mesmo estudo, por\u00e9m, mostra que a ado\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica ainda convive com dificuldades relacionadas \u00e0 integra\u00e7\u00e3o de sistemas legados e \u00e0 confiabilidade dos modelos.<\/p>\n\n\n\n

    O cen\u00e1rio revela um ponto central: contratar uma tecnologia de intelig\u00eancia artificial n\u00e3o garante que ela produzir\u00e1 resultados confi\u00e1veis.<\/p>\n\n\n\n

    Modelos de precifica\u00e7\u00e3o, mecanismos de detec\u00e7\u00e3o de fraude, assistentes generativos e sistemas de apoio \u00e0 subscri\u00e7\u00e3o dependem das informa\u00e7\u00f5es utilizadas em treinamento, consulta, recupera\u00e7\u00e3o ou valida\u00e7\u00e3o. Quando essas informa\u00e7\u00f5es est\u00e3o incompletas, duplicadas, desatualizadas ou fora de contexto, a aplica\u00e7\u00e3o pode reproduzir o problema em uma escala maior.<\/p>\n\n\n\n

    As perspectivas da Deloitte para o setor de seguros em 2026 refor\u00e7am essa necessidade ao relacionar a expans\u00e3o da IA ao fortalecimento das bases de dados, \u00e0 moderniza\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica e ao alinhamento entre arquitetura, seguran\u00e7a e estrat\u00e9gia.<\/p>\n\n\n\n

    A pergunta, portanto, n\u00e3o deve ser apenas “qual tecnologia de IA a seguradora deve adotar?”. Antes disso, \u00e9 necess\u00e1rio responder:<\/p>\n\n\n\n