IA e Mercado de Seguros: Precificação Algorítmica

A inteligência artificial está transformando radicalmente a forma como seguradoras calculam seus prêmios, levantando questões jurídicas urgentes sobre discriminação algorítmica e proteção de dados dos segurados.

O Avanço da Precificação Algorítmica no Setor de Seguros

O mercado de seguros sempre dependeu de modelos estatísticos para calcular riscos e definir o valor dos prêmios cobrados dos segurados. Historicamente, esses modelos utilizavam variáveis relativamente simples, como idade, sexo, localização geográfica e histórico de sinistros. Com a incorporação de sistemas de inteligência artificial, especialmente aqueles baseados em aprendizado de máquina, observamos uma mudança estrutural nesse processo. Os algoritmos contemporâneos são capazes de processar centenas ou até milhares de variáveis simultaneamente, criando perfis de risco extremamente granulares para cada indivíduo.

Quando analisa-se o cenário brasileiro, verifica-se que essa transformação já está em curso. Seguradoras de grande porte têm investido consistentemente em plataformas de análise preditiva que incorporam dados comportamentais, informações de dispositivos conectados (como telemática veicular e wearables de saúde) e até mesmo padrões de navegação digital. O resultado é uma precificação cada vez mais individualizada, que se afasta do modelo tradicional de pools de risco homogêneos para adotar uma lógica de microsegmentação.

Essa evolução traz benefícios inegáveis do ponto de vista atuarial. A capacidade de prever sinistros com maior precisão permite que as seguradoras otimizem suas reservas técnicas, reduzam a seleção adversa e, em tese, ofereçam preços mais justos para segurados de baixo risco. Contudo, essa mesma capacidade levanta preocupações sérias sobre equidade, transparência e o potencial de discriminação sistêmica contra grupos vulneráveis da população.

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Esse assunto tem relação direta com ia no mercado imobiliário, tema que abordamos em artigo específico.

Riscos Jurídicos da Discriminação Algorítmica

Um dos problemas centrais que identificamos na precificação algorítmica reside no fenômeno conhecido como discriminação por proxy. Ainda que um algoritmo não utilize diretamente variáveis protegidas (como raça, religião ou orientação sexual), ele pode chegar a resultados discriminatórios ao correlacionar dados aparentemente neutros. O código de endereçamento postal, por exemplo, pode funcionar como proxy para composição racial de um bairro. O tipo de dispositivo móvel utilizado pode correlacionar-se com faixa de renda. Padrões de consumo digital podem refletir, indiretamente, condições de saúde ou crenças religiosas.

No ordenamento jurídico brasileiro, a Constituição Federal de 1988 estabelece, em seu artigo 5º, o princípio da igualdade e a vedação a qualquer forma de discriminação. O Código de Defesa do Consumidor, por sua vez, proíbe práticas abusivas e garante ao consumidor o direito à informação adequada sobre os critérios de formação de preço dos produtos e serviços. A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) acrescenta uma camada adicional de proteção ao regulamentar o tratamento de dados pessoais e, particularmente, ao disciplinar decisões automatizadas em seu artigo 20.

Analisa-se com atenção o artigo 20 da LGPD, que confere ao titular dos dados o direito de solicitar a revisão de decisões tomadas unicamente com base em tratamento automatizado de dados pessoais que afetem seus interesses. Isso inclui decisões de perfil de crédito, consumo e aspectos de personalidade. No contexto securitário, a negativa de cobertura ou a majoração significativa de um prêmio com base em algoritmos de IA enquadra-se perfeitamente nessa hipótese. O controlador dos dados (a seguradora) é obrigado a fornecer informações claras e adequadas sobre os critérios e procedimentos utilizados na decisão automatizada.

A precificação algorítmica no mercado de seguros exige um equilíbrio delicado entre inovação tecnológica e proteção dos direitos fundamentais dos consumidores, sob pena de perpetuar desigualdades sob uma aparência de neutralidade matemática.

Verifica-se, porém, que a efetividade desse direito enfrenta obstáculos práticos consideráveis. Muitos modelos de aprendizado de máquina, especialmente redes neurais profundas, operam como “caixas-pretas” cujo processo decisório é extremamente difícil de explicar em termos compreensíveis para o titular dos dados ou mesmo para os reguladores. Essa opacidade algorítmica cria um desequilíbrio informacional significativo entre seguradoras e segurados.

O Marco Regulatório Brasileiro e as Normas da SUSEP

A Superintendência de Seguros Privados (SUSEP), como órgão regulador do mercado segurador brasileiro, desempenha papel fundamental na supervisão do uso de inteligência artificial para precificação. Consideramos relevante destacar que o setor de seguros já possui tradição regulatória robusta no que diz respeito à formação de preços, com exigências de nota técnica atuarial e adequação de provisões técnicas. A introdução de algoritmos de IA nesse contexto não elimina essas obrigações, mas cria desafios adicionais de supervisão.

A SUSEP tem acompanhado a tendência internacional de regulamentação do uso de IA no setor. Em diversos mercados internacionais, reguladores têm exigido que seguradoras demonstrem a equidade de seus modelos algorítmicos, realizem testes de viés e mantenham documentação detalhada sobre o funcionamento de seus sistemas automatizados de precificação. No Brasil, observamos movimentos semelhantes, com discussões sobre a necessidade de sandboxes regulatórios e de diretrizes específicas para o uso de IA em subscrição de riscos.

Além da atuação setorial da SUSEP, precisamos considerar o papel da Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) na fiscalização do tratamento de dados pessoais pelas seguradoras. A interseção entre regulação securitária e proteção de dados cria um ambiente normativo complexo, em que as empresas devem observar simultaneamente as exigências de ambos os órgãos. Verifica-se que essa dualidade regulatória, embora desafiadora para o mercado, pode oferecer ao consumidor uma proteção mais abrangente contra abusos algorítmicos.

Outro aspecto regulatório que merece atenção é o tratamento de dados sensíveis. A LGPD classifica como sensíveis os dados relativos à saúde, à vida sexual, à genética e à biometria, entre outros. No mercado de seguros de saúde e de vida, essas categorias de dados são particularmente relevantes para a avaliação de risco. A utilização de algoritmos que processam dados sensíveis exige base legal específica e medidas reforçadas de proteção, o que impõe limites significativos à liberdade das seguradoras na construção de seus modelos preditivos.

Transparência Algorítmica e Direitos do Segurado

Entendemos que a transparência é o pilar fundamental para uma regulação eficaz da precificação algorítmica. O segurado precisa ter condições de compreender, ao menos em termos gerais, quais fatores influenciaram o cálculo de seu prêmio e por que motivo seu perfil de risco foi classificado de determinada forma. Sem essa compreensão mínima, torna-se praticamente impossível exercer o direito de contestação previsto tanto no Código de Defesa do Consumidor quanto na LGPD.

Analisa-se que o conceito de “explicabilidade algorítmica” tem ganhado destaque no debate jurídico internacional. A União Europeia, por meio do AI Act (Regulamento de Inteligência Artificial), estabeleceu requisitos de transparência e explicabilidade para sistemas de IA de alto risco, categoria que abrange expressamente o uso de IA para avaliação de crédito e seguros. Embora o Brasil ainda não possua legislação específica equivalente, os princípios constitucionais de proteção ao consumidor e de acesso à informação já fornecem base normativa para exigir um grau razoável de explicabilidade dos modelos algorítmicos utilizados por seguradoras.

Na prática, verifica-se que os segurados frequentemente desconhecem a extensão dos dados coletados e utilizados na precificação de suas apólices. Dispositivos de telemática instalados em veículos, por exemplo, capturam informações detalhadas sobre padrões de condução, rotas habituais, horários de deslocamento e até mesmo frenagens bruscas. Aplicativos de saúde conectados a wearables monitoram batimentos cardíacos, padrões de sono, níveis de atividade física e outros indicadores. Todos esses dados alimentam os algoritmos de precificação, muitas vezes sem que o segurado tenha plena consciência do impacto que cada variável exerce sobre o valor de sua apólice.

Perspectivas e Caminhos para a Proteção do Consumidor

Quando projetamos o futuro da precificação algorítmica no Brasil, identificamos alguns caminhos que podem contribuir para um equilíbrio mais adequado entre inovação e proteção. Em primeiro lugar, a regulamentação específica do uso de IA no setor de seguros, com diretrizes claras sobre variáveis permitidas e proibidas, testes obrigatórios de viés e requisitos de documentação, é uma necessidade que se torna mais premente a cada dia. A experiência internacional, tanto europeia quanto norte-americana, oferece modelos que podem ser adaptados à realidade brasileira.

Em segundo lugar, entendemos que o fortalecimento dos mecanismos de resolução de conflitos é fundamental. O segurado que se sentir prejudicado por uma decisão algorítmica precisa ter acesso a canais efetivos de revisão, que não se limitem a respostas automatizadas ou genéricas. A possibilidade de revisão humana qualificada das decisões tomadas por sistemas de IA deve ser garantida como direito do consumidor, conforme já preconiza o artigo 20 da LGPD.

Observamos também a importância da educação digital dos consumidores. A compreensão, ainda que básica, de como funcionam os algoritmos de precificação capacita o segurado a fazer escolhas mais informadas, a questionar majorações injustificadas e a exercer seus direitos de forma mais efetiva. Iniciativas de letramento digital voltadas especificamente para o contexto securitário podem desempenhar um papel relevante nesse sentido.

Por fim, analisa-se que a atuação conjunta entre SUSEP, ANPD, órgãos de defesa do consumidor e o próprio Poder Judiciário será determinante para a construção de um ambiente regulatório que permita a inovação tecnológica no setor de seguros sem sacrificar os direitos fundamentais dos segurados. A precificação algorítmica veio para ficar, mas os termos em que ela opera devem ser definidos coletivamente, com participação de todos os atores envolvidos, para que a eficiência atuarial não se converta em instrumento de exclusão social.

As informações deste artigo são de caráter informativo e não substituem consulta jurídica individualizada.

As informações deste artigo são de caráter informativo e não substituem consulta jurídica individualizada.