Marco Legal impõe nova exigência: seguradoras devem justificar negativas com dados

O setor de seguros no Brasil passa por uma transformação estrutural com a entrada em vigor da Lei Nº 15.040, de 9 de dezembro de 2024, que institui o novo Marco Legal dos Seguros.

A legislação traz regras mais claras e rigorosas sobre a negativa de indenizações, exigindo das seguradoras provas objetivas de que houve agravamento do risco por parte do segurado.

Em paralelo, cresce a adoção de inteligência artificial (IA) e Big Data como ferramentas essenciais para análise de sinistros com precisão, agilidade e segurança jurídica.

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O que diz a nova Lei 15.040/2024?

O Artigo 16 da lei estabelece:

“Sobrevindo o sinistro, a seguradora somente poderá recusar-se a indenizar caso prove o nexo causal entre o relevante agravamento do risco e o sinistro caracterizado.”

Isso significa que não basta mais alegar subjetivamente que o cliente descumpriu obrigações contratuais. Agora, é preciso apresentar evidências concretas, o que exige novas abordagens tecnológicas e operacionais por parte das seguradoras.

Fim da subjetividade: o novo padrão probatório

A nova legislação reforça um paradigma mais técnico e menos subjetivo. Em vez de suposições baseadas em suspeitas ou perfis genéricos, a seguradora precisa:

• Demonstrar que houve agravamento relevante do risco;
• Provar que esse agravamento teve relação direta com o sinistro;
• Apresentar dados objetivos, registros, imagens ou histórico para fundamentar a negativa.

Esse cenário exige inovação tecnológica para que as companhias não apenas cumpram a lei, mas também otimizem seus processos internos.

A resposta tecnológica: IA e Big Data ganham protagonismo

Para atender às novas exigências legais e operacionais, as seguradoras estão investindo massivamente em tecnologias de análise preditiva e processamento em larga escala. É nesse contexto que empresas como a Carbigdata ganham relevância.

Quem é a Carbigdata?

A Carbigdata é uma empresa especializada em inteligência de dados aplicada ao setor automotivo e de seguros. Com uma base que abrange mais de 80% da frota circulante no Brasil, a startup consegue fornecer:

• Histórico de circulação veicular;
• Indícios de uso comercial ou desvios de perfil;
• Cruzamento de dados para detecção de fraudes;
• Agilidade na precificação e vistoria digital.

A visão do CEO

Pedro de Paula, fundador e CEO da Carbigdata, afirma:

“Antes, a negativa de um sinistro podia ser mais subjetiva; hoje, a regra é clara: é preciso comprovar o motivo, apresentar evidências concretas. Vejo que isso representa um desafio grande, mas também uma chance de atuar de forma mais precisa contra fraudes.”

Como a tecnologia impacta a análise de sinistros?

Inteligência artificial como ferramenta de decisão

A IA permite automatizar e refinar a avaliação de sinistros, principalmente em três pilares:

1. Reconhecimento de padrões

Algoritmos são treinados para identificar inconsistências e padrões repetitivos que podem indicar tentativa de fraude, como:

• Reincidência de sinistros com perfis semelhantes;
• Histórico incomum de manutenção;
• Localizações divergentes entre ocorrência e perfil habitual do veículo.

2. Validação de dados em tempo real

A IA possibilita verificação instantânea de informações fornecidas pelo segurado, como endereço, uso do veículo e histórico de circulação. Isso elimina a necessidade de análises manuais demoradas.

3. Classificação automática de riscos

Com base nos dados da Carbigdata, é possível ajustar o risco real do cliente com mais exatidão, influenciando desde o valor da apólice até a decisão sobre a cobertura do sinistro.

Big Data como base de evidências

O Big Data transforma a quantidade massiva de dados veiculares em inteligência prática para seguradoras. A Carbigdata, por exemplo, utiliza essa abordagem para:

• Verificar se o veículo circulava em área de alto risco;
• Identificar discrepâncias no uso informado (uso particular vs. comercial);
• Reduzir a necessidade de vistoria presencial, acelerando a emissão de apólices e análise de danos.

Aplicações práticas: do roubo à precificação

Roubo e furto: cada segundo conta

Ao registrar um roubo ou furto, o tempo de resposta é essencial. Segundo De Paula:

“Quando um veículo é roubado ou furtado, cada segundo conta. É justamente essa amplitude da nossa base que permite gerar insights e informações cruciais muito rapidamente.”

As informações coletadas em tempo real permitem que a seguradora:

• Confirme a movimentação recente do veículo;
• Verifique se há uso indevido ou fora do perfil habitual;
• Inicie o processo de ressarcimento ou rastreamento com maior rapidez.

Precificação mais justa e sem atrito

A tecnologia permite validar o estado do veículo antes mesmo da emissão da apólice, sem necessidade de o cliente enviar múltiplas fotos ou passar por vistorias físicas.

Vantagens para o cliente:

• Menos burocracia;
• Agilidade na contratação;
• Processo mais seguro e transparente.

Vantagens para a seguradora:

• Redução de custos operacionais;
• Menor taxa de sinistros fraudulentos;
• Dados confiáveis para cálculo de prêmio e cobertura.

O futuro da análise de sinistros no Brasil

IA e compliance andam juntos

A nova legislação obriga o mercado a ser mais técnico e embasado. A IA surge como aliada no cumprimento da lei, oferecendo:

• Transparência;
• Rastreabilidade das decisões;
• Documentação completa para fins jurídicos.

O desafio da ética e proteção de dados

Com a coleta e uso intensivo de dados, surgem também preocupações com privacidade e segurança da informação. As seguradoras devem estar alinhadas à Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e manter políticas claras de uso e compartilhamento de dados.

Integração entre tecnologias e pessoas

Embora a IA assuma tarefas repetitivas e analíticas, a decisão final deve seguir princípios humanos e éticos. O papel dos analistas e peritos não desaparece, mas se transforma, com foco em interpretação estratégica dos dados gerados pelas máquinas.

Considerações finais

A chegada da Lei 15.040/2024 marca um novo momento para o setor de seguros no Brasil. O que antes era analisado de forma subjetiva agora precisa ser comprovado com dados objetivos e auditáveis. Nesse cenário, inteligência artificial e Big Data deixam de ser tendência e se tornam requisitos fundamentais para garantir conformidade, agilidade e justiça no processo de análise de sinistros.

Empresas como a Carbigdata já mostram como a inovação pode transformar profundamente esse mercado, permitindo decisões mais rápidas, justas e fundamentadas. O futuro do setor será cada vez mais baseado em dados – e os que não se adaptarem, inevitavelmente ficarão para trás.