Os 3 erros mais comuns na análise de risco

A transformação tecnológica deixou de ser tendência e passou a ser realidade no mercado de seguros. No Brasil, a CNseg projeta crescimento de 8,5% para o setor em 2026, com investimentos em tecnologia que podem chegar a R$20 bilhões ao ano. O movimento acompanha uma agenda global de modernização das operações e da forma como o risco é avaliado.

De acordo com o estudo Insurtech Global Outlook 2025, 96% das seguradoras planejam manter ou ampliar seus investimentos em tecnologia nos próximos anos, e 65% apontam a inteligência artificial generativa como a principal aposta disruptiva do setor. Nesse contexto, a análise de risco deixa de ser apenas uma etapa técnica da subscrição e passa a ocupar papel estratégico na eficiência operacional, na experiência do corretor e na escalabilidade do negócio.

Especialistas avaliam que, apesar do avanço tecnológico, ainda existem falhas estruturais que limitam o potencial da automação e da IA na análise de risco. A seguir, três dos erros mais comuns e como superá-los.

Erro 1: Tratar a análise de risco como um processo puramente burocrático

Muitas seguradoras ainda encaram a análise de risco como uma etapa de checklist, baseada em formulários padronizados, regras fixas e históricos pouco atualizados. Essa lógica ignora nuances comportamentais, contextuais e operacionais, aumentando tanto o risco de aceitação inadequada quanto de recusas desnecessárias.

Para Vinicius Schroeder, CEO da Brick, insurtech especializada em automação da análise de risco, subscrição e prevenção a fraudes com uso de inteligência artificial, esse é um dos pontos mais críticos do modelo tradicional.

“Um dos erros mais comuns na análise de risco é confiar apenas em regras estáticas e dados históricos defasados. O comportamento do risco muda rapidamente, influenciado por fatores econômicos, sociais e tecnológicos. Quando os modelos não acompanham essa dinâmica, o resultado são decisões distorcidas, com mais perdas ou exclusão de bons clientes”, afirma Schroeder.

Erro 2: Separar análise de risco da experiência do corretor e do cliente

Quando a análise de risco funciona como um “departamento isolado”, o corretor se torna apenas um intermediário de informações e o cliente sente o impacto em forma de demora, retrabalho e falta de clareza. Esse distanciamento gera fricção e enfraquece a percepção de valor do seguro.

Na avaliação de Rafael Cló, CEO da Azos, insurtech de seguros de vida que opera com tecnologia própria de subscrição e forte atuação junto a corretores, integrar risco e jornada é fundamental.

“A análise de risco precisa estar integrada ao fluxo do corretor e da jornada do cliente. Respostas rápidas, critérios claros e apoio tecnológico fazem toda a diferença para reduzir ruídos, dar previsibilidade ao processo e fortalecer a confiança no seguro”, diz Cló.

Na prática, integrar risco, tecnologia e experiência é também uma forma de valorizar o corretor como consultor e não apenas como operador de processos.

Erro 3: Dependência excessiva de processos manuais

Apesar do avanço tecnológico no setor, a dependência de análises manuais ainda é um gargalo relevante. Processos baseados em validações humanas sucessivas consomem tempo, aumentam a probabilidade de inconsistências e limitam a capacidade de escalar a operação com qualidade. O impacto aparece tanto na eficiência interna quanto na experiência do corretor e do cliente.

Para Schroeder, a automação é um passo natural para transformar a análise de risco em uma vantagem competitiva. “Análise de risco eficiente precisa ser contextual e dinâmica. Automação não é simplificação excessiva, é precisão. Quando combinamos regras técnicas com leitura inteligente de dados e padrões de comportamento, conseguimos decisões mais rápidas, consistentes e coerentes com a realidade de cada perfil”, afirma.

Na Azos, essa lógica é aplicada por meio de sua IA proprietária de subscrição, conhecida como Fred, capaz de analisar e aprovar apólices entre 3 e 30 segundos. Segundo Cló, o objetivo vai além da velocidade. “Quando a tecnologia encurta o tempo de decisão, ela melhora toda a jornada, da cotação ao eventual sinistro. Ao integrar IA ao processo de subscrição, conseguimos tornar o seguro mais fluido, acessível e previsível, garantindo eficiência operacional sem perder o foco na experiência e na proteção financeira real do cliente”, explica.

Na prática, a automação permite que as equipes deixem de atuar apenas de forma operacional e passem a concentrar esforços em decisões estratégicas, ampliando escala com consistência e aproximando o cliente do propósito central do seguro: proteção.

À medida que o mercado projeta expansão e aumento de investimentos em tecnologia, a análise de risco assume protagonismo na agenda estratégica das seguradoras, ela passa a ser elemento central de eficiência. Em um setor cada vez mais orientado por dados, a qualidade da decisão é o que diferencia escala de complexidade.

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