Extração de dados para seguros: transformando dados não estruturados em decisões inteligentes

Cada documento que suas equipes acessam contém decisões esperando para acontecer, se apenas os dados fossem utilizáveis. Em seguros comerciais e especializados, esse desafio aparece diariamente. Envios do corretor enterrados em anexos. FNOLs enviados como PDFs digitalizados. Bordereaux formatado por dez parceiros diferentes, de dez maneiras diferentes. Legacy Loss é enviado por e-mail às 17h de uma sexta-feira. Nada disso foi estruturado. Tudo isso é urgente.

E quem lida com isso? Não são máquinas, são pessoas. Avaliadores de sinistros, assistentes de subscrição, equipe de operações da MGA, processadores de dados offshore. Eles leem, redigitam, verificam e perseguem. Todos os dias, horas são perdidas não em análises ou julgamentos, mas simplesmente em encontrar, formatar e corrigir dados fragmentados.

As seguradoras modernas superaram isso. A extração de dados com inteligência artificial não é mais experimental — é essencial. A questão não é se você precisa dele. É se sua plataforma realmente entende os documentos com os quais você lida.

Explore a série de extração de dados em seguros

Este blog é o centro das atividades de Inaza Extração de dados em seguros série de conteúdo — projetada para líderes em subscrição, sinistros, operações, resseguro e conformidade que estão enfrentando ativamente o problema de dados não estruturados e inacessíveis em seus fluxos de trabalho.

Cada artigo aborda um desafio ou caso de uso específico: da extração em tempo real ao tratamento de dados legados, automatização de bordereaux, criação da tecnologia certa e roteamento de saídas estruturadas onde elas geram valor.

Se você está modernizando sua entrada de envios ou limpando os fluxos de trabalho de solicitações, esta série fornece os insights práticos e a orientação técnica de que você precisa.

Explore o cluster completo abaixo:

• Extração de dados em seguros: transformando entradas não estruturadas em insights acionáveis
  
  
• Dos e-mails ao Excel: como as seguradoras podem extrair dados de qualquer formato
  
  
• A pilha de tecnologia de extração de dados de seguros: o que você realmente precisa
  
  
• Extração de dados em tempo real para equipes de subscrição e sinistros
  
  
• O problema com dados legados: como extraí-los e usá-los sem uma migração completa
  
  
• Como os MGAs estão usando a extração inteligente de dados para acelerar a entrada de envios
  
  
• Automatizando a extração de perdas, cronogramas e Bordereaux
  
  
• De dados brutos a insights de risco: o papel da extração em seguros baseados em dados
  
  
• 5 documentos de seguro que você deve extrair automaticamente — e como
  
  
• Roteamento de dados após a extração: para onde vai e por que é importante

O cenário: quais dados residem onde estão nas operações de seguros

O caos de documentos é consistente em toda a cadeia de valor de P&C, mas os formatos, os campos críticos e os usuários variam de acordo com o fluxo de trabalho. Aqui está um resumo do ecossistema com o qual suas equipes lutam:

Submissão e subscrição

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Pense em aplicativos da ACORD, e-mails de corretores, perdas, cronogramas de propriedades e feeds de IoT. Os principais dados incluem nome do segurado, geolocalização, classe de construção, perdas anteriores e limites solicitados, todos vitais para avaliar o risco com precisão. Usado por equipes de subscrição e equipe de triagem que tentam priorizar oportunidades de rápida evolução.

Emissão e manutenção de políticas

‍Depois que uma cotação é vinculativa, a jornada de dados continua: e-mails de cotação a vinculação, endossos, coletes de apólice, faturas. Eles contêm valores premium, códigos de endosso, datas de vigência e detalhes de comissão, usados por equipes de administração de políticas e corretores administrativos para garantir uma emissão limpa e um serviço preciso.

Reclamações (do FNOL à resolução)

‍O FNOL entra. Depois, contas médicas. Em seguida, repare as estimativas. Em seguida, digitalizou os relatórios policiais. Cada um deles contém pontos de dados críticos: data e causa da perda, valores de reserva, códigos CPT/ICD, custos de reparo e marcadores de responsabilidade. Os avaliadores de sinistros e os TPAs precisam que eles sejam estruturados rapidamente, não dois dias depois.

Contabilidade e Resseguro

‍Contadores de resseguros lutam com bordereaux, redações de tratados, recibos facultativos e resultados de modelagem. Eles precisam de valores de prêmios cedidos, porcentagens de cobertura, reivindicações recuperáveis e a capacidade de vincular tudo isso às camadas corretas do tratado. Muitas vezes, dentro do prazo de várias resseguradoras simultaneamente.

Conformidade e relatórios

‍De verificações de sanções a divulgações do ESG e registros prontos para auditoria, as equipes de conformidade e risco passam horas retirando dados de documentos e planilhas de políticas para preencher modelos regulatórios.

Em todos esses fluxos de trabalho, os dados existem, mas estão bloqueados em um arquivo. E até que seja extraído, padronizado e roteado, é só um atraso.

O custo humano da extração manual de dados

Atualmente, a extração de dados ainda depende demais de humanos fazerem o trabalho que a tecnologia deveria possuir. Os assistentes de subscrição dividem PDFs e acorDs importantes. Os avaliadores de sinistros copiam itens de linha das contas de reparo digitalizadas. As equipes de resseguro redigitam Bordereaux linha por linha. Os analistas de conformidade analisam manualmente os documentos da política em busca de cláusulas de sanções.

De acordo com os benchmarks de clientes e pesquisas do setor da Inaza:

• As equipes de operações de subscrição gastam até 40% do tempo redigitando dados.
  
  
• Os avaliadores de sinistros gastam de 2 a 3 horas por reclamação apenas lidando com documentos.
  
  
• As equipes de liberação de submissões levam regularmente de 24 a 48 horas para preparar os pacotes do corretor para a análise real da subscrição.
  
  

Mesmo com macros de processamento e planilhas no exterior, as taxas de erro permanecem altas — e o trabalho nunca é escalável de forma limpa durante eventos de CAT, renovações sazonais ou grandes transferências de livros.

Pior ainda, esse esforço não é medido. Ele está escondido nos fluxos de trabalho do tipo “business as usual”, mas o custo é muito real. Isso aparece em cotações atrasadas, violações de SLA, problemas de reputação com corretores e esgotamento operacional.

Por que OCR e modelos rígidos falham

Muitas seguradoras já experimentaram a automação — ou pelo menos o que se passou por ela há cinco anos. Mas os modelos estáticos de OCR são interrompidos sempre que um corretor muda de layout. As ferramentas de RPA não conseguem lidar com campos condicionais ou formatos inconsistentes. E a maioria das plataformas de documentos de uso geral não foi criada pensando nos casos de uso de seguros.

O resultado é uma automação que só funciona para um formulário, uma vez, em condições perfeitas.

O que as seguradoras precisam agora é de um processamento inteligente de documentos que se adapte — um que compreenda os documentos de seguro contextualmente, extraia com confiança e escale sem necessidade de treinamento constante.

Qual é a verdadeira extração de dados baseada em IA

A abordagem da Inaza para extração de dados usa IA moderna para espelhar — e superar — o que sua melhor equipe de operações e subscrição faz atualmente.

• Ingerir e classificar: e-mails, PDFs, digitalizações, Excel e imagens são automaticamente ingeridos e seus tipos de documentos detectados. Não é necessária classificação ou marcação manual.
  
  
• Análise de OCR e layout: Os modelos de visão detectam tabelas, anotações manuscritas, caixas de seleção e estrutura de página, seja uma ACORD digitalizada, uma fatura médica ou um cronograma de perdas com 300 linhas.
  
  
• Extração de entidades: Usando LLMs treinados em ontologias de seguros, o sistema reconhece campos específicos do setor: VINs, valores dedutíveis, códigos CPT, prazos limite, ICD-10 e muito mais.
  
  
• Validação e aplicação de regras: os dados são validados de acordo com os principais sistemas ou regras de negócios, sinalizando anomalias, campos ausentes ou incompatibilidades antes que eles continuem.
  
  
• Entrega de saída estruturada: dados limpos e com pontuação de confiança são fornecidos em JSON, XML ou CSV, prontos para fluir para seus sistemas de políticas, plataformas de reivindicações ou data lake.
  
  

É assim que as principais seguradoras estão permitindo o processamento direto, não apenas a automação parcial.

Onde o impacto ocorre primeiro

As equipes de subscrição relatam que o tempo de cotação é reduzido em 30 a 50% quando os documentos de envio são pré-analisados. Grupos de reclamações que usam dados estruturados do FNOL inseriram mais de 80% dos casos em fluxos automatizados de adjudicação. Os envios de intermediários de processamento de MGAs por meio do Inaza resultam em uma redução de 60% nos pontos de contato humanos por arquivo.

As resseguradoras que usam a extração automatizada de bordereaux eliminam dois dias inteiros de ingestão manual por mês, por tratado. As equipes de conformidade gastam menos tempo em auditorias e arquivamentos, porque podem pesquisar e extrair documentos, não ler todas as páginas.

E em todas as funções, a equipe relata menos esgotamento e mais tempo gasto em julgamentos, não em trabalhos pesados.

O que torna Inaza diferente

O mecanismo de extração de dados da Inaza foi projetado especificamente para a complexidade da documentação do seguro, desde a entrada de sinistros em alto volume até a equiparação de prêmios cedidos em nível de tratado.

Veja o que faz com que ela se destaque:

• Análise multimodal: extrai dados estruturados de PDFs, Excel, documentos do Word, digitalizações e imagens — não apenas texto, mas tabelas, diagramas e pistas contextuais.
  
  
• Inteligência nativa de seguros: Pré-treinado em formulários ACORD, perdas, e-mails de cotação, relatórios médicos, bordereaux - sem necessidade de modelos, e os modelos aprendem continuamente.
  
  
• APIs explicáveis em tempo real: Cada campo vem com uma pontuação de confiança, rastreável até sua origem no documento. Ideal para auditorias, conformidade e confiança no sistema.
  
  
• Arquitetura plug-and-play: Integra-se facilmente com Guidewire, Duck Creek, Sapiens, Salesforce, Snowflake ou onde quer que seus dados precisem ir.
  
  

Você não precisa reconstruir sua pilha de tecnologia. Você só precisa parar de perder tempo redigitando os mesmos dados que já estão em suas mãos.

Se você tirar uma coisa disso

Suas equipes já estão fazendo a extração de dados — é apenas manual, lenta, cara e propensa a erros. A extração de dados baseada em IA não substitui o trabalho. Ele substitui o tempo perdido e torna os dados utilizáveis em subscrições, sinistros, resseguros, conformidade e muito mais.

Quer você comece com derrotas, FNOLs ou Bordereaux, comece. O retorno vem rápido. A tecnologia está pronta. E a pressão para se mover não está desaparecendo.

Pronto para transformar dados não estruturados em vantagem competitiva? Fale com Inaza hoje.