Subscrição baseada em regras versus subscrição de IA: qual é melhor para MGAs?

A subscrição é o motor de qualquer MGA. É onde o risco é avaliado, os prêmios são definidos e a lucratividade é decidida. Mas à medida que os MGAs crescem, abrem novas linhas ou assumem a autoridade delegada, a subscrição tradicional baseada em regras começa a se esgotar.

Durante anos, a maioria dos MGAs se baseou em conjuntos de regras estáticas: Se isso, então aquilo. Fazia sentido quando os livros eram pequenos e consistentes. Mas, à medida que os volumes de submissões aumentam e os riscos se tornam mais complexos, as regras sozinhas têm dificuldade em acompanhar o ritmo.

Hoje, mais MGAs estão perguntando: Podemos escalar esse processo? E se não, o que vem a seguir?

Este blog analisa as diferenças entre subscrição baseada em regras e baseada em IA — o que cada uma pode (e não pode) fazer — e por que a automação inteligente está rapidamente se tornando o novo padrão para subscrição escalável e lucrativa.

Como funciona a subscrição baseada em regras

Os sistemas baseados em regras são construídos em uma lógica clara e predefinida: “Se A, então B.” Por exemplo:

• Se o motorista tiver menos de 25 anos e o veículo tiver mais de 200 cavalos de potência, aplique uma sobretaxa
• Se o CEP estiver na região costeira, exija uma franquia maior
• Se a cobertura expirar > 30 dias, sinalize para análise manual

Essas regras geralmente são codificadas em diretrizes de subscrição, mecanismos de classificação ou tabelas de decisão. Eles garantem a consistência, reforçam a conformidade e ajudam a reduzir o erro humano.

Mas as regras também têm limites.

Onde a subscrição baseada em regras é insuficiente

À medida que os volumes crescem e os riscos se diversificam, conjuntos rígidos de regras começam a falhar.

Flexibilidade limitada

As regras não podem explicar facilmente fatores de risco diferenciados ou sobrepostos. Eles exigem atualizações constantes para se manterem atualizados com as tendências, regulamentações ou resultados de reclamações do mercado.

Falta de aprendizado

As regras não se adaptam. Se os padrões de perda mudarem ou os resultados da subscrição piorarem, alguém deverá revisar e reescrever manualmente a lógica, geralmente meses após o fato.

Alta manutenção

Gerenciar milhares de regras de subscrição em vários produtos, jurisdições e canais de distribuição se torna um trabalho de tempo integral, propenso a inconsistências.

Gargalos para exceções

As regras são aprovadas/reprovadas. As áreas cinzentas requerem intervenção humana, diminuindo os tempos de resposta e aumentando os custos.

Em livros pequenos, isso pode ser administrável. Mas para os MGAs que buscam escalar, rapidamente se torna insustentável.

O que a subscrição baseada em IA traz para a mesa

A subscrição de IA não substitui as regras — ela as aprimora e amplia. Em vez de aplicar a lógica estática, os modelos de IA aprendem com os dados para avaliar riscos, prever resultados e automatizar decisões.

Isso inclui:

• Modelos de aprendizado de máquina treinados em dados históricos de envios e solicitações
• Mecanismos de pontuação de risco que consideram centenas de variáveis em milissegundos
• Reconhecimento de padrões para detectar fraudes, erros de classificação ou valores discrepantes
• Processamento de linguagem natural para extrair dados estruturados de e-mails ou documentos
• Modelos preditivos que sinalizam políticas que podem resultar em perdas

A subscrição de IA transforma a subscrição de um sistema somente de regras em um mecanismo dinâmico de aprendizado.

Principais benefícios da IA para MGAs

Para os MGAs, a mudança para a IA não se trata apenas de automação — trata-se de permitir um crescimento mais inteligente.

Tomada de decisão mais rápida

Os modelos de IA processam os envios instantaneamente, fazem a triagem dos riscos e aprovam, escalam ou rejeitam com base nos padrões aprendidos, não em portas rígidas.

Pontuação de risco adaptativa

Os modelos aprendem com decisões e resultados anteriores, melhorando com o tempo. Isso reduz a dependência de suposições desatualizadas ou regras generalizadas demais.

Aumento do subscritor

A IA não substitui o julgamento. Ele traz insights e sugere ações, ajudando os subscritores a se concentrarem em casos extremos em que agregam mais valor.

Melhor segmentação

Ao considerar mais pontos de dados do que é humanamente possível, a IA identifica subsegmentos dentro de amplos grupos de risco que merecem preços diferenciados.

Conformidade escalável

As regras podem ser incorporadas aos fluxos de trabalho de IA, garantindo a adesão aos requisitos regulamentares ou específicos do programa sem desacelerar as operações.

A abordagem híbrida: regras e IA

O verdadeiro poder dos MGAs surge quando as regras e a IA trabalham juntas. As regras ainda regem a elegibilidade, os sinais de alerta ou as condições obrigatórias. Mas a IA lida com nuances, previsões e priorização.

Por exemplo:

• As regras podem excluir veículos acima de um determinado valor de um programa padrão
• A IA pontua os envios restantes com base na probabilidade de perda
• Os subscritores são alertados apenas para casos limítrofes que precisam ser analisados
• Os envios aprovados são automaticamente avaliados e emitidos com base em dados enriquecidos

Esse modelo combina consistência com inteligência e permite que os MGAs escrevam mais negócios, de forma mais lucrativa.

Impactos reais da subscrição inteligente

Os MGAs que adotam a subscrição baseada em IA obtêm benefícios mensuráveis:

• Tempos reduzidos de cotação a vinculação, especialmente em segmentos de alto volume
• Menores índices de perda por meio de uma melhor seleção de risco
• Maior produtividade de envio sem adicionar subscritores
• Menos substituições manuais e menos fadiga do subscritor
• Preços mais precisos por meio de entradas de dados e pontuação aprimoradas

Talvez o mais importante seja que a IA fornece um ciclo de feedback. Os modelos são treinados sobre o que aconteceu depois que as políticas foram escritas — o que permite que os MGAs melhorem antes da próxima rodada.

Cobrimos esse loop com mais profundidade em O link entre subscrição e reivindicações: como serão as melhores decisões a jusante, que explora como os resultados da subscrição devem estar conectados ao desempenho dos sinistros para realmente escalar.

Principais considerações ao migrar para a IA

Mudar das regras para a IA não é simples. Os MGAs precisam planejar:

• Prontidão de dados: Os modelos de IA são tão bons quanto os dados com os quais são treinados. Dados históricos limpos, estruturados e relevantes são essenciais.
• Underwriter Trust: Modelos de caixa preta não voam. A IA deve fornecer explicabilidade, para que os subscritores possam ver por que uma inscrição foi pontuada de uma determinada maneira.
• Conformidade e auditabilidade: As decisões de IA devem ser rastreáveis e defensáveis. Construir a governança em fluxos de trabalho modelo é essencial.
• Integração do fluxo de trabalho: A IA deve aprimorar, e não substituir, as plataformas atuais. A integração perfeita com ferramentas e sistemas existentes é fundamental para a adoção.

Com a base certa, esses desafios são superáveis — e a recompensa é transformadora.

Como o Inaza ajuda a MGAs a escalar de forma mais inteligente

Na Inaza, construímos uma infraestrutura de subscrição que prioriza a inteligência artificial, projetada para as necessidades exclusivas dos MGAs.

Nossa plataforma oferece:

• Automação de entrada de submissões de ponta a ponta
• Pontuação e triagem de riscos com inteligência artificial
• Modelos de subscrição explicáveis treinados com base em dados específicos do cliente
• Integração perfeita com portais de corretores, sistemas de políticas e plataformas de sinistros
• Aplicação de regras em camadas com flexibilidade de IA
• Feedback do modelo em tempo real dos resultados das reivindicações

Ajudamos os MGAs a se moverem mais rapidamente, escreverem mais e subscreverem com precisão, sem aumentar o esforço manual.

Pronto para escalar sua subscrição sem aumentar o número de funcionários?

Se seu sistema baseado em regras está mostrando seus limites, é hora de considerar uma abordagem mais inteligente. A Inaza fornece à MGAs as ferramentas para subscrever em grande escala, com confiança e controle.

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