A demanda do mercado brasileiro de seguros de automóveis registrou, em abril, um crescimento 33,42%, na comparação com o mesmo mês de 2023. Este foi o melhor resultado do ano, até o momento, e indica recuperação do setor após a queda de março. Os dados são do Índice Neurotech de Demanda por Seguros (INDS) que mede mensalmente o comportamento e o volume das consultas na plataforma da Neurotech, empresa pioneira em soluções de inteligência artificial aplicadas a seguros e crédito. Já na comparação com o mês anterior, março de 2024, o crescimento foi de 13%.
Por região do país, todas apresentaram recuperação, sendo a mais significativa na região Norte, que registrou um crescimento de 41,65% na comparação anual. Nordeste (+37,79%), Centro-Oeste (+33,71%), Sudeste (+32,45%) e Sul (+29,04%) completam o ranking.
O balanço divulgado pela Federação Nacional da Distribuição de Veículos Automotores (Fenabrave) também reforça o bom momento do setor automotivo. Segundo a entidade, o número de emplacamentos de automóveis e veículos comerciais leves cresceu 37,17% em abril, comparado ao mesmo período do ano passado. Já em relação a março de 2024, o crescimento foi de 18,24%.
Daniel Gusson, head comercial de Seguros da Neurotech, pondera, entretanto, que o mês de abril ainda não abrange as consequências da tragédia no Rio Grande do Sul, que vão impactar as perspectivas para o setor. “Ainda é cedo para estimarmos o tamanho do impacto, mas esperamos que haja uma retração da demanda por seguros auto já nos próximos meses”, afirma.
O Índice Neurotech de Demanda por Seguros também mostrou que, no comparativo entre abril de 2024 e abril de 2023, a procura foi maior entre condutores com idades entre 25 e 39 anos, que cresceu 32,99%. Já entre os condutores com 60 anos ou mais, tradicionalmente os mais cautelosos, o acréscimo foi parecido (32,82%). As faixas etárias de 18 a 25 anos (+24,57%) e 40 a 59 anos (+30,74%) também apresentaram boa procura em abril.
O Índice Neurotech de Demanda por Seguros (INDS) abrange o universo das principais seguradoras brasileiras e mensura o apetite do brasileiro a assegurar o seu automóvel. Nem todas as milhões de consultas mensais registradas se transformam em apólices contratadas, pois o processo depende de fatores como o perfil da pessoa que está fazendo a solicitação, o apetite ao risco da seguradora e se há ou não indícios de fraude.
A Neurotech é uma empresa B3 especialista na criação de soluções avançadas de Inteligência Artificial, Machine Learning e Big Data que transformam um mundo de dados dispersos em informações relevantes para que as empresas obtenham resultados expressivos, prevendo novas oportunidades de negócios. Com uma bagagem de mais de 20 anos e expertise em Inteligência Artificial, Analytics e Ciência de Dados, a Neurotech já implantou mais de 1.000 soluções que ajudaram gestores e empresas a transformarem dados em melhores decisões nos mercados de crédito, varejo, seguros, financeiro, saúde e telecom. Saiba mais em https://www.neurotech.com.br/
Índice Neurotech de Demanda por Crédito (INDC) mostrou maior impacto do setor varejista, que apresentou queda de 24%
A demanda por crédito no Brasil recuou 12% em abril, em comparação com o mesmo mês do ano passado. Já na comparação com março de 2024, foi registrada uma leve recuperação, com aumento de 14%. Os dados são do Índice Neurotech de Demanda por Crédito (INDC), que mede mensalmente o número de solicitações de financiamentos nos segmentos de varejo, bancos e serviços.
O segmento varejista foi novamente o principal responsável pelo cenário negativo, recuando 24% no recorte anual. Bancos e demais instituições tiveram queda de 8% na demanda por crédito, enquanto o setor de Serviços foi o único a registrar aumento (+9%).
Na comparação com março deste ano, o cenário é mais animador. Bancos e financeiras registraram um aumento de 19%, e o varejo recuperou 9%. Serviços, neste caso, tiveram queda de 3%.
Natália Heimann, head de produtos Analytics da Neurotech e responsável pelo indicador, ressalta que apesar dos bons números na comparação mais recente, há ainda uma grande incerteza sobre a possibilidade de recuperação geral nos próximos meses.
“Não podemos esquecer que em março tivemos o pior cenário do ano até o momento, com queda de 26% quando comparamos com 2023. Isso precisa ser levado em conta quando analisamos os números de abril. É importante que as empresas de crédito estejam atentas ao comportamento dos consumidores que, a esta altura, estão cautelosos perante uma economia que ainda é instável, mesmo com queda da taxa de juros”, afirma.
No segmento varejista, em abril, apenas a categoria Supermercado apresentou uma recuperação de 4%, na comparação dos últimos 12 meses. Já a queda mais acentuada se deu na categoria Vestuário, que recuou 50%, seguida de Lojas de Departamento (-31%), Eletro/Móveis (-22%) e Outros (-6%).
Na comparação com março de 2024, o cenário foi inverso, com apenas uma queda registrada na categoria Supermercado (-4%). Lojas de Departamento (+28%), Eletro/Móveis (+16%), Outros (+5%) e Vestuário (+4%) se recuperaram.
O Índice Neurotech de Demanda por Crédito (INDC) abrange um universo de empresas, instituições financeiras e varejistas e mensura o apetite do brasileiro pelo crédito. Nem todas as milhões de consultas mensais registradas se transformam em concessão de crédito, pois o processo depende de fatores como o perfil da pessoa que está fazendo a solicitação, o apetite ao risco da financeira e se há ou não indícios de fraude.
A Neurotech é uma empresa B3 especialista na criação de soluções avançadas de Inteligência Artificial, Machine Learning e Big Data que transformam um mundo de dados dispersos em informações relevantes para que as empresas obtenham resultados expressivos, prevendo novas oportunidades de negócios. Com uma bagagem de mais de 20 anos e expertise em Inteligência Artificial, Analytics e Ciência de Dados, a Neurotech já implantou mais de 1.000 soluções que ajudaram gestores e empresas a transformar dados em melhores decisões nos mercados de crédito, varejo, seguros, financeiro, saúde e telecom. Saiba mais em https://www.neurotech.com.br/
Entenda como o contínuo trabalho de pesquisa da Neurotech tem acompanhado os avanços da Inteligência Artificial e otimizado o seu uso em empresas.
A Neurotech surgiu dentro da Universidade Federal de Pernambuco e sempre monitorou de perto os avanços da Inteligência Artificial (IA). Em especial, nos últimos anos, as áreas de processamento de linguagem natural e computação visual ganharam atenção especial.
Assim como as redes neurais profundas possibilitaram a criação de novos produtos com foco em imagem no passado, o lançamento do ChatGPT, no final de 2022, e a popularização de LLMs (Large Language Models) resultaram em uma quebra de paradigma para a descoberta de novos produtos nos mercados em que a Neurotech atua.
Um ano depois, essas foram as nossas descobertas:
Produtos de dados possuem uma estrutura de custo transacional. Uma parte usual do custo de infraestrutura é a nuvem, mas agora existe uma fatia substancial do custo que se dá pela API dos fornecedores de modelos fundacionais de LLM, como a OpenAI.
Felizmente, alguns provedores open source (como a Meta, que lançou o Llamma 2.0 recentemente) criam incentivo para redução de custos no longo prazo.
Nossa experiência mostrou que o GPT4 é um bom aliado na prototipação de produtos, mas deve-se testar o desempenho de alternativas open source, caso o custo se torne um problema em grande escala.
Por exemplo, na Neurotech, depois de prototipar com o GPT4, executamos um teste comparativo de desempenho com outros modelos fundacionais para decidir a melhor opção em produção. Existem cenários nos quais o desempenho é crítico e a margem do produto permite o uso do GPT4. Em outros, como aplicações internas que não possuem receita associada, a opção open source é mais prudente.
As grandes empresas de tecnologia (big techs) estão saturadas de recursos e infraestrutura de GPUs para garantir as próximas iterações dos modelos fundacionais. Fora das big techs, uma oportunidade parece existir na camada da aplicação (application layer).
Em outras palavras, como usar modelos de LLM existentes para resolver a dor de clientes em um mercado específico que você domina? Estamos na fase de consolidação destas aplicações.
Por exemplo, na Neurotech, criamos o Bruce, uma solução que usa LLMs para extrair conhecimento e auxiliar na tomada de decisão dos processos de aviso de sinistro em seguros de automóvel. Usando a solução, conseguimos melhorar o desempenho da segmentação de risco de fraude nas seguradoras.
Em algum momento no início do hype, acreditou-se que uma pessoa engenheira de prompt seria um recurso crítico para aplicações de LLMs. Hoje, acreditamos que esta é uma habilidade que precisa ser disseminada nas equipes de produtos (engenheiras, designers e gerência de produto).
Claro que os profissionais não precisam ter o mesmo nível de especialização neste assunto. Da mesma maneira como todos sabem um pouco de Excel para tornar a vida mais fácil, o mesmo deveria ser verdade para engenharia de prompt. Além disso, assim como alguns dominam recursos mais avançados de Excel, é necessário que a engenharia de prompt tenha algum nível de profundidade na equipe.
Por exemplo, existem aplicações de LLMs na Neurotech que só foram possíveis após uma cuidadosa aplicação de cadeias de pensamento (chain of thought), algo que poderia ter passado despercebido em uma primeira tentativa.
Sabemos que os modelos de LLM possuem uma característica peculiar de inventar informações que podem ser falsas, fenômeno que recebeu o apelido de alucinação.
Da maneira como foram construídas, as alucinações são um feature e não um bug: faz parte da característica probabilística do algoritmo.
Percebemos que muitos problemas de alucinações podem ser tratados via prompt, limitando os outputs das LLMs ou garantindo que ela quebre as tarefas em partes curtas que possam ser validadas. A alternativa de deixar a LLM livre e realizando tarefas longas sem supervisão pode resultar em alucinações.
Aplicações que usam LLMs podem ser copiadas no futuro com a disseminação de prompt engineering. Para produtos de dados, a vantagem competitiva duradoura (chamada de moat, no mundo dos investimentos) das aplicações de LLMs é o dado bruto.
Além disso, se você possuir dados textuais não estruturados (como relatórios, comentários, avaliações, etc), pode estar sentado em uma mina de ouro para a camada de aplicações de LLMs.
Claro que estamos só no início de uma revolução, no entanto a Neurotech está antenada para estar à frente do mercado quando falamos de dados e IA. O que acha de deixar a sua empresa em uma posição elevada em relação aos concorrentes, no quesito transformação digital? Entre em contato conosco, nós podemos ajudar.
Descubra todos os detalhes sobre a versão digital do Real Brasileiro e como deve funcionar esse novo produto do Banco Central.
As moedas digitais já não são nenhuma novidade a nível mundial — e o Brasil não ficará de fora dessa tendência. Afinal, o Drex está em fase de testes e deve estar disponível para o público até o fim de 2024.
Antes de prosseguir na leitura, um resumo básico dessa novidade: temos aqui uma versão digital do Real Brasileiro, emitida pelo Banco Central. Seu valor é o mesmo do dinheiro nacional que você já conhece, no entanto, acumula novas funcionalidades de uso e veio para complementar a tecnologia das carteiras virtuais.
Curioso? Então, siga conosco para entender tudo sobre o assunto.
É a representação digital do Real tradicional. O seu armazenamento será feito em sistemas virtuais em instituições financeiras e as operações com o Drex devem considerar exatamente o mesmo valor da moeda física.
Vale reforçar que essa tecnologia não se trata de um bitcoin. Por mais que o Banco Central utilize a tecnologia de blockchain — normalmente escolhida para a criação de criptomoedas —, o Drex não terá nenhuma variação no seu preço e será inteiramente regulado pelo Bacen.
Por meio da Plataforma Drex do Banco Central, os cidadãos vão poder realizar transações financeiras seguras, utilizando unicamente ativos digitais e sob a proteção de contratos inteligentes.
Para isso, será necessário que o usuário conte com um intermediador oficial — um banco, por exemplo —, cuja responsabilidade é a de transferir o dinheiro depositado na conta para a carteira digital.
Por mais que o intermédio seja necessário, a tecnologia estará disponível para todos os brasileiros, assim como é o caso do Pix. Ou seja, basta que qualquer cidadão converta Reais para Drex sempre que quiser adquirir a moeda digital, considerando o valor de R$ 1 para 1 Drex.
Sim! Afinal, o manuseio da moeda digital será feito pelos já mencionados contratos inteligentes, cuja personalização é perfeitamente possível, se adequando às necessidades específicas dos clientes. Assim, uma operação de compra e venda só é inteiramente concluída no momento em que todas as condições listadas forem cumpridas, preservando a integridade de ambas as partes envolvidas.
Para você ter uma ideia mais clara da dinâmica, imagine que está comprando um carro, mas sente receio de enviar a quantia acordada e não receber o veículo. Nessa situação, a transferência do dinheiro e da propriedade seriam feitas ao mesmo tempo, não importa quem cumpra com o acordo primeiro. Assim, caso o comprador ou o vendedor não se manifestem, o contrato é automaticamente cancelado e ninguém sai perdendo.
Não! A iniciativa do Banco Central vem unicamente para digitalizar o sistema econômico brasileiro e oferecer mais um mecanismo de gerenciamento do dinheiro e uma forma de proteção às transferências dos cidadãos.
Logo, o uso do Drex é inteiramente opcional e não foi criado com a intenção de alterar nenhuma estrutura financeira atual do país.
Prepare-se para o futuro e explore todas as formas de reforçar a segurança e a inteligência das suas operações com quem entende do assunto. Conheça as soluções de crédito que ajudarão sua empresa a gerar mais negócios e fidelizar clientes. Entre em contato conosco!
A demanda por crédito no Brasil caiu 26% em março, em comparação com o mesmo mês do ano passado. É o que mostrou o Índice Neurotech de Demanda por Crédito (INDC), que mede mensalmente o número de solicitações de financiamentos nos segmentos de varejo, bancos e serviços. Em relação a fevereiro, a queda foi de 13%.
Mais uma vez, o segmento varejista foi o principal responsável pelo cenário negativo, recuando 33% no recorte anual. Bancos e demais instituições financeiras também apresentaram perda de demanda considerável, uma queda de 27%. O setor de Serviços foi o único a registrar aumento (12%). Já na comparação com fevereiro deste ano, houve queda de 28% entre Bancos e financeiras e de 3% em Serviços. Curiosamente, o único aumento foi no Varejo, que subiu 3%.
Natália Heimann, head de produtos Analytics da Neurotech e responsável pelo indicador, avalia que, a esta altura, ficou claro que a tendência é de maior cautela entre consumidores até o final do ano.
“Mesmo com a recuperação da economia, ainda que lenta, muitos brasileiros se endividaram no ano passado para fechar as contas. Isso está refletindo nos índices de 2024 quando comparamos anualmente. Neste momento, com aumento geral nos preços, os consumidores estão se planejando mais até que a queda da taxa de juros básica seja sentida de forma mais prática”, explica.
No segmento varejista, em março, apenas a categoria Supermercado apresentou uma recuperação de 8%, na comparação dos últimos 12 meses. As demais registraram quedas consideráveis: Lojas de Departamento (-59%), Vestuário (-54%), Eletro/Móveis (-38%) e Outros (-11%).
Na comparação mensal, o cenário foi de quedas mais brandas em Eletro/Móveis (-6%), Vestuário (-2%) e Outros (-2%). Uma leve recuperação foi registrada em Supermercado (+7%) e Lojas de Departamento (+3%).
O Índice Neurotech de Demanda por Crédito (INDC) abrange um universo de empresas, instituições financeiras e varejistas e mensura o apetite do brasileiro pelo crédito. Nem todas as milhões de consultas mensais registradas se transformam em concessão de crédito, pois o processo depende de fatores como o perfil da pessoa que está fazendo a solicitação, o apetite ao risco da financeira e se há ou não indícios de fraude.
A Neurotech é uma empresa B3 especialista na criação de soluções avançadas de Inteligência Artificial, Machine Learning e Big Data que transformam um mundo de dados dispersos em informações relevantes para que as empresas obtenham resultados expressivos, prevendo novas oportunidades de negócios. Com uma bagagem de mais de 20 anos e expertise em Inteligência Artificial, Analytics e Ciência de Dados, a Neurotech já implantou mais de 1.000 soluções que ajudaram gestores e empresas a transformar dados em melhores decisões nos mercados de crédito, varejo, seguros, financeiro, saúde e telecom. Saiba mais em https://www.neurotech.com.br/
Região Sudeste apresentou o maior recuo, segundo levantamento feito pela Neurotech
A demanda do mercado brasileiro de seguros de automóveis registrou, em março, uma queda de 7,89%, na comparação com o mesmo mês de 2023. Este foi o primeiro recuo do ano atual. Os dados são do Índice Neurotech de Demanda por Seguros (INDS) que mede mensalmente o comportamento e o volume das consultas na plataforma da Neurotech, empresa pioneira em soluções de inteligência artificial aplicadas a seguros e crédito. Já na comparação com o mês anterior, fevereiro de 2024, a queda alcançou 1,37%.
Por região do país, todas apresentaram queda na comparação anual, sendo a mais significativa na região Sudeste, que teve diminuição de demanda em 11,72%. Centro-oeste (-4,74%), Sul (-3,63%), Norte (-1,68%) e Nordeste (-0,91%) completam o ranking.
Este cenário acompanha as vendas de veículos novos, já que em março, segundo a Federação Nacional da Distribuição de Veículos Automotores (Fenabrave), o número de emplacamentos de automóveis e comerciais caiu 5,6%, na comparação com o mesmo período de 2023.
“A princípio, esse recuo não deve ser encarado com muita preocupação pelas seguradoras, pois temos que considerar que o início de 2024 surpreendeu com aumentos de 11% e 18% em janeiro e fevereiro, respectivamente. Portanto, é normal um cenário de vendas mais tímidas nos meses seguintes”, analisa Daniel Gusson, head comercial de Seguros da Neurotech.
De acordo com o INDS, no comparativo entre março de 2024 e março de 2023, a queda de demanda foi maior entre os adultos de 40 a 59 anos (-8,66%). Já entre condutores de 25 a 39 anos o recuo foi de -8,09%. 18 a 25 anos (-7,59%) e 60 ou mais (-5,37%) tiveram as menores quedas. Estas duas últimas foram as únicas que apresentaram crescimento na comparação entre março e fevereiro de 2024: 18 a 25 (+2,79%) e 60+ (+2,93%).
Sobre o INDS
O Índice Neurotech de Demanda por Seguros (INDS) abrange o universo das principais seguradoras brasileiras e mensura o apetite do brasileiro a assegurar o seu automóvel. Nem todas as milhões de consultas mensais registradas se transformam em apólices contratadas, pois o processo depende de fatores como o perfil da pessoa que está fazendo a solicitação, o apetite ao risco da seguradora e se há ou não indícios de fraude.
Sobre a Neurotech
A Neurotech é uma empresa B3 especialista na criação de soluções avançadas de Inteligência Artificial, Machine Learning e Big Data que transformam um mundo de dados dispersos em informações relevantes para que as empresas obtenham resultados expressivos, prevendo novas oportunidades de negócios. Com uma bagagem de mais de 20 anos e expertise em Inteligência Artificial, Analytics e Ciência de Dados, a Neurotech já implantou mais de 1.000 soluções que ajudaram gestores e empresas a transformarem dados em melhores decisões nos mercados de crédito, varejo, seguros, financeiro, saúde e telecom. Saiba mais em:
Compreenda os desafios e as vantagens do Open Health, o sistema que centraliza as informações de saúde da população.
Quando o Open Finance surgiu no mercado financeiro, foi uma verdadeira revolução. Finalmente, a população teve a oportunidade de autorizar o compartilhamento de dados entre as instituições bancárias, a fim de receber ofertas de produtos e serviços personalizados e mais adequados às suas necessidades. As empresas, por outro lado, se beneficiaram da possibilidade de aumentar os graus de competitividade, e fornecer um atendimento mais eficaz aos clientes.
Agora, a mesma lógica é aplicada sobre o Open Health — iniciativa liderada pelo Ministério da Saúde e que busca estimular a concorrência e prover maior qualidade na contratação de planos de saúde aos brasileiros.
Curioso para compreender como o trato de dados abertos pode transformar este setor e melhorar os resultados de clínicas e similares? Continue na leitura!
Este é um sistema desenvolvido para viabilizar a portabilidade de dados entre operadoras de saúde, de maneira ágil e eficiente. Na prática, informações e documentos são compartilhados mais facilmente, simplificando os processos para os cidadãos e melhorando a comunicação entre diferentes instituições do setor.
Primeiramente, podemos nos valer da comparação inicial com o Open Finance.
Como as pessoas geralmente mantêm contas em apenas alguns bancos ao longo da vida, suas informações cadastrais e comportamentais não são tão difíceis de encontrar, já que estão concentradas em um número limitado de instituições.
No âmbito da saúde, porém, a realidade é outra. Afinal, do nascimento ao óbito, uma quantidade massiva de dados é gerada de inúmeras formas — farmácias, postos de saúde, hospitais, clínicas, entre muitos outros. Porém, todos esses dados não estão centralizados nem digitalizados, na maioria dos casos. O Open Health vem, portanto, para mitigar esse problema.
Por este motivo, as vantagens da unificação das informações pelo sistema são várias:
Dados de saúde são, naturalmente, sensíveis. Até aqui, nenhuma novidade: estamos falando das informações privadas geradas pela população, que incluem histórico hospitalar, insights comportamentais, compra de remédios, entre outros.
Logo, também não é uma surpresa ressaltar a segurança como um dos maiores desafios do Open Health — consequentemente, as instituições que utilizam o sistema precisam seguir à risca a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), e trabalhar apenas com a autorização dos pacientes.
E por falar em segurança, é importante lembrar que a inadequação à legislação abre espaço para golpes e prejuízos, como acontece com os reembolsos fraudulentos, que têm causado perdas enormes e generalizadas em operadoras de saúde.
Acredita que, em 2022, os custos pelos prejuízos causados por fraudes no setor ultrapassam a casa dos 4 bilhões de reais? Para combater essa realidade, a única saída é garantir a troca segura e controlada de dados entre as instituições, mapeando e identificando os perfis responsáveis por ações do tipo.
Para exemplificar como o combate às fraudes pode ser feito, a Neurotech desenvolveu uma plataforma específica de segurança para operadoras de saúde. Nela, a partir de um motor de regras, é possível:
Na prática, tudo isso significa que a ferramenta faz uma análise meticulosa dos documentos enviados, mensura a probabilidade de uma solicitação ser fraude, otimiza processos de auditoria e realiza uma observação completa do beneficiário, do prestador, do estipulante, do corretor e do vendedor. Ou seja, é um mecanismo de proteção completo para a operadora de saúde.
“O Open Health tem potencial de promover uma verdadeira revolução na saúde do Brasil ao reduzir em até 30% os serviços realizados atualmente, tornar o atendimento mais rápido, preciso e econômico, permitindo a democratização do atendimento médico no país, salvando e ampliando significativamente a qualidade de vida da população.” Marco Antunes, Vice-presidente de Saúde Neurotech.
De fato, o Open Health veio para induzir o setor da saúde a uma nova era. Em um momento no qual a digitalização e o uso de dados se faz fundamental em todas as áreas, é natural que o setor também se atualize e passe a utilizar não somente tecnologias que protejam as instituições e facilitem os seus processos, mas que também tornem mais prática a rotina de cuidados dos pacientes.
Concorda? Então, como agora você já sabe, o sistema se torna muito mais seguro quando se conta com mecanismos de proteção para garantir o compartilhamento eficaz e controlado de informações.
Se tem interesse em levar essa solução para a sua operadora de saúde, entre em contato conosco — atendemos cada demanda de maneira personalizada e protegemos o seu dia a dia da forma como necessitar.
Conheça nossa Plataforma Neurotech Saúde
Descubra como a falta de uso de dados inteligentes na área da saúde é capaz de colocar a sua operadora em risco e veja como nós podemos auxiliá-lo. Leia Mais!
As operadoras de saúde necessitam de informações precisas para melhorar os serviços prestados, tomar decisões estratégicas e oferecer um atendimento de qualidade aos pacientes. No entanto, a má aplicação ou a falta de uso de dados inteligentes no dia a dia dos estabelecimentos pode trazer graves consequências a ambas as partes.
É o que você vai descobrir aqui. Ao longo deste conteúdo, vamos discutir os impactos da utilização inadequada de dados nas empresas de saúde e quais são as principais medidas necessárias para melhorar a cultura de informações estratégicas nas companhias do segmento.
Continue conosco e fique por dentro do assunto. Boa leitura!
Elencamos abaixo 4 tópicos que são primordiais para facilitar a compreensão acerca dos prejuízos causados pela falta de uso de dados inteligentes no setor de saúde. Confira:
As informações médicas são extremamente sensíveis e confidenciais. O vazamento ou o uso indevido desses dados podem ter consequências devastadoras, trazendo perdas financeiras e danos reputacionais muitas vezes irreparáveis.
Quando as informações não são devidamente coletadas, analisadas e interpretadas, as decisões tomadas podem ser ineficazes e prejudiciais. Isso pode levar à utilização ineficiente dos recursos da operadora e, em últimos casos, resultar em atendimento de menor qualidade prestado aos pacientes.
Pontos como esse são cruciais para a avaliação dos serviços por parte dos consumidores. Logo, está diretamente ligado ao índice de satisfação dos usuários.
Caso aconteça um episódio de violação de dados, as despesas associadas à investigação, notificação de pessoas afetadas e métodos corretivos são substanciais. Ou seja, em grandes valores, são capazes até mesmo de colocar o caixa do estabelecimento em risco.
Além disso, é importante destacarmos que a perda de confiança pelos pacientes pode reduzir o número de segurados. Com mais contratos encerrados, maiores são as perdas financeiras.
As operadoras que manipulam e/ou interpretam dados erroneamente podem criar uma imagem distorcida em relação à qualidade dos serviços disponibilizados ao mercado. Isso dificulta a identificação dos reais problemas e, consequentemente, a implementação de melhorias.
A resposta para driblar as perdas causadas pela falta de uso de dados inteligentes nas operadoras de saúde está em 6 práticas:
Estudos mostram que o uso de tecnologias estará cada vez mais em alta nesse setor. Nos hospitais privados, por exemplo, as projeções mostram que a tecnologia será utilizada para ampliar a oferta de serviços e potencializar a infraestrutura dos estabelecimentos.
Até 2026, nos Estados Unidos, o uso da Inteligência Artificial terá capacidade para gerar economia de US$ 150 bilhões ao setor. Além de agilizar a triagem dos pacientes e dar mais rapidez aos diagnósticos, os recursos de IA vão facilitar a inserção de dados no prontuário dos usuários, gerar dados de alerta a tratamentos, entre muitas outras vantagens.
Deixe a falta de uso de dados inteligentes no passado e potencialize os processos da sua operadora de saúde! Com a plataforma Neurotech Saúde, é possível analisar dados a fim de otimizar a gestão de seguradoras, cooperativas e operadoras do setor.
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Entenda de quais formas a Inteligência Preditiva e a Inteligência Generativa estão transformando a rotina médica e potencializando a saúde dos pacientes.
A transformação digital já chegou em todos os setores imagináveis. Prova disso é que até mesmo áreas tidas como mais tradicionais estão passando por verdadeiras revoluções tecnológicas, se valendo da Inteligência Artificial, por exemplo, para otimizar atividades recorrentes.
Hoje, o nosso foco se volta para a saúde. Com a IA Generativa e a IA Preditiva, mais do que simplesmente modernizar instituições, é possível diagnosticar doenças mais precocemente, fornecer laudos precisos e otimizar de várias formas a rotina médica, e a jornada do paciente — tudo através da organização e da interpretação de dados massificados.
Se você tem interesse sobre o assunto, convidamos a continuar conosco para nos aprofundarmos juntos nos efeitos, impactos, aplicações e tendências da Inteligência Artificial quando utilizada em clínicas e hospitais, e para analisarmos o que o futuro reserva para o setor de saúde.
Boa leitura!
Para começar, antes de adentrarmos às especificidades do setor, vamos definir rapidamente o que são esses sub-ramos da Inteligência Artificial, e como elas funcionam.
Inteligência Generativa: é um ramo da Inteligência Artificial que se concentra na criação de sistemas capazes de gerar novos dados, imagens, textos ou outros conteúdos originais. Em outras palavras, em vez de apenas responder a entradas específicas, como é bastante comum em muitos sistemas de IA convencionais, os modelos generativos têm a capacidade de produzir saídas independentes e mais criativas.
Inteligência Preditiva: nesse caso, se trata de sistemas de IA projetados para fazer previsões ou estimativas de eventos futuros, com base em dados históricos e padrões anteriormente identificados. Na prática, ferramentas do tipo são capazes de analisar grandes conjuntos de informações para identificar correlações e tendências. Após, usam os resultados para fazer previsões sobre o que é provável que aconteça em um determinado cenário.
Aplicada na medicina, essa ferramenta serve para antecipar possíveis complicações, possibilitando que os profissionais do setor façam intervenções mais certeiras e pontuais. Dito de maneira mais simples, é a tecnologia salvando vidas.
Com ela, pode-se identificar ameaças, mapear grupos de risco e até mesmo determinar áreas com maior incidência de uma patologia, por exemplo. Além disso, custos de exames e internações são apontados com antecedência, bem como a ocupação de leitos. Além disso, permite criar cenários através do tratamento organizado de dados, em todo o ecossistema de saúde suplementar, estipulantes, beneficiários e operadoras. Assim, é possível antever riscos e possíveis fraudes nos momentos de subscrição, autorização etc.
No dia a dia do profissional da saúde, portanto, a Inteligência Preditiva vem otimizar a rotina de diferentes formas, tais quais:
Isso tudo significa que os médicos podem adaptar os planos de tratamento com base nas características individuais de cada paciente, como histórico médico, genética, estilo de vida e até mesmo fatores ambientais.
Um paciente com diabetes, por exemplo, tem a chance de se beneficiar de um plano personalizado que leva em consideração sua sensibilidade à insulina, hábitos alimentares e níveis de atividade física. Consequentemente, as ações tomadas para preservar a saúde do indivíduo são mais eficazes, e os efeitos colaterais e riscos são amenizados.
Sem dúvidas, os benefícios da Inteligência Preditiva na medicina são inúmeros, no entanto, há importantes desafios éticos e de privacidade que precisam ser considerados também.
Para começar, temos um dos principais dilemas éticos relacionados, que é o uso de dados sensíveis dos pacientes para fazer previsões sobre a sua saúde. Naturalmente, isso levanta preocupações em relação ao consentimento informado, confidencialidade e potencial discriminação com base nas informações coletadas.
Além disso, a questão da responsabilidade surge quando as previsões baseadas em algoritmos resultam em decisões médicas que podem afetar a vida dos pacientes. Em termos de privacidade, a coleta e o compartilhamento de grandes volumes de dados podem aumentar o risco de violações de dados e ataques cibernéticos, expondo informações pessoais e confidenciais dos pacientes a terceiros não autorizados.
Driblar esses obstáculos não é exatamente um mistério. Por meio de políticas e regulamentações robustas que protejam os direitos e a privacidade dos pacientes, é possível evitar problemas e mitigar riscos, ao mesmo tempo em que o avanço da análise preditiva na área da saúde é promovido.
Embora a IA Generativa tenha se popularizado como uma geradora de conteúdo, a sua contribuição para o setor da saúde vai muito além. Nas instituições da área, as suas aplicações são variadas.
1 - Geração de imagens médicas
Todos estão acostumados a ter exames de raio-x, por exemplo, examinados por profissionais específicos — como é o caso dos radiologistas. Com esse atributo, esses médicos podem praticar a interpretação de imagens, em uma tentativa de tornar a avaliação de pacientes reais mais precisa.
2 - Personalização de tratamentos
Essa vantagem vai ao encontro dos benefícios da IA Preditiva, uma vez que, aqui, ambas se complementam para que a população tenha acesso a tratamentos únicos, baseados em histórico médico, genética e até mesmo em respostas a intervenções anteriores. Consequentemente, as estratégias são mais eficazes e os efeitos colaterais menores.
3 - Precisão do diagnóstico médico
Seja na medicina, ou em qualquer outro setor, temos os erros humanos como um dos maiores inimigos da produtividade e da eficiência das atividades. Quando a IA Generativa faz a análise de tomografias e ressonâncias, tem o poder de identificar anomalias com mais precisão do que uma pessoa real o faria.
Esse ponto é de uma utilidade extrema, já que várias patologias — câncer, e doenças cardíacas e neurológicas — apresentam sinais muito sutis durante os estágios iniciais, que podem facilmente passar despercebido.
À medida que a Inteligência Artificial (IA) continua a evoluir, as suas aplicações na medicina prometem transformar radicalmente o futuro da saúde, como claramente pudemos perceber até aqui.
Tanto a IA Generativa quanto a Preditiva oferecem oportunidades sem precedentes para melhorar o diagnóstico, tratamento e prevenção de doenças, se valendo da personalização destes, a fim de obter resultados mais ágeis, precisos e eficazes.
A capacidade da IA Generativa de criar novas moléculas e compostos farmacêuticos, por exemplo, abre caminho para o desenvolvimento de medicamentos mais poderosos e de efeitos certeiros, reduzindo significativamente os tempos de pesquisa e desenvolvimento.
Por outro lado, temos a IA Preditiva, que permite uma abordagem mais proativa à saúde, capacitando os profissionais a identificar e intervir em condições médicas antes mesmo de se manifestarem clinicamente.
Ambas as tecnologias têm o potencial de revolucionar a medicina de maneiras inimagináveis, oferecendo tratamentos mais precisos, prevenindo doenças antes de se tornarem sintomáticas e melhorando a qualidade de vida dos pacientes em todo o mundo.
No entanto, não se pode deixar de lado os desafios éticos, de privacidade e regulatórios que acompanham o uso da IA neste contexto. Afinal, essas inovações precisam ser implementadas de forma ética, transparente e segura.
A IA Generativa e a IA Preditiva podem ser partes da sua rotina médica. Como você pôde observar neste artigo, estamos tratando de soluções tecnológicas capazes de moldar o futuro do setor, revolucionando a forma como pacientes são tratados, reduzindo o impacto de doenças e avançando o desenvolvimento de remédios e terapias.
Caso queira conhecer melhor as ferramentas, sua implantação ou conversar sobre os efeitos positivos que elas podem trazer para o seu dia a dia, entre em contato conosco será um prazer ajudar!
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Levantamento realizado pela Neurotech mostrou que, pelo segundo mês, segmento varejista foi o principal responsável pela retração
A demanda por crédito no Brasil registrou queda pelo quinto mês consecutivo. Em fevereiro, a procura por parte dos consumidores recuou 13%, em comparação com o mesmo mês do ano passado. É o que mostrou o Índice Neurotech de Demanda por Crédito (INDC), que mede mensalmente o número de solicitações de financiamentos nos segmentos de varejo, bancos e serviços. Em relação ao mês de janeiro, a queda foi de 5%.
Apesar do aumento da procura entre segmentos de serviços (+16%) e dos bancos e demais instituições financeiras (+1%), no recorte anual, o recuo de 36% no varejo foi, novamente, o principal influenciador do balanço negativo do mês. Na comparação com janeiro, apenas a categoria dos bancos registrou crescimento, de 9%. As quedas de 10% no setor de serviços e de 22% no varejo reforçaram o cenário desfavorável.
Crise impacta comportamento do consumidor
Natália Heimann, head de produtos Analytics da Neurotech e responsável pelo indicador, lembra que o segmento varejista no Brasil vem enfrentando uma notável crise desde o ano passado, o que impacta diretamente o comportamento dos consumidores. "Recentemente temos visto algumas gigantes do varejo fechando centenas de lojas e diminuindo sua atuação no país. Com isso, a oferta de crédito também sofre impacto do cenário desfavorável e derruba a demanda, ainda mais quando consideramos que o cenário econômico, como um todo, ainda exibe recuperação lenta", afirma.
Uma leve onda positiva, segundo ela, talvez aconteça com a chegada da Páscoa. "É uma data em que o brasileiro ainda entende como muito tradicional o gesto de presentear com os chocolates. É provável que muita gente faça "uma força" no orçamento, lembrando que os preços costumam aumentar bastante. No próximo Índice esse impacto deve ser notado, mas ainda de forma tímida", completa Natália.
Números do Varejo
No segmento varejista, em fevereiro, apenas a categoria Supermercado apresentou uma recuperação mínima de 1%, na comparação dos últimos 12 meses. As demais registraram quedas consideráveis: Lojas de Departamento (-62%), Vestuário (-52%), Eletro/Móveis (-32%) e Outros (-8%).
Na comparação mensal, apenas na categoria Outros a demanda por crédito teve aumento de 1%. As demais fecharam o mês em baixa: Vestuário (-35%), Lojas de Departamento (-32%), Supermercado (-20%), e Eletro/Móveis (-1%).
Sobre o INDC
O Índice Neurotech de Demanda por Crédito (INDC) abrange um universo de empresas, instituições financeiras e varejistas e mensura o apetite do brasileiro pelo crédito. Nem todas as milhões de consultas mensais registradas se transformam em concessão de crédito, pois o processo depende de fatores como o perfil da pessoa que está fazendo a solicitação, o apetite ao risco da financeira e se há ou não indícios de fraude.
Sobre a Neurotech
A Neurotech é uma empresa B3 especialista na criação de soluções avançadas de Inteligência Artificial, Machine Learning e Big Data que transformam um mundo de dados dispersos em informações relevantes para que as empresas obtenham resultados expressivos, prevendo novas oportunidades de negócios. Com uma bagagem de mais de 20 anos e expertise em Inteligência Artificial, Analytics e Ciência de Dados, a Neurotech já implantou mais de 1.000 soluções que ajudaram gestores e empresas a transformar dados em melhores decisões nos mercados de crédito, varejo, seguros, financeiro, saúde e telecom.
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No 6º episódio do Neurocast, Felipe Grecco, da B3, e Alan Carlos Guedes, do Banco do Brasil, discutiram o cenário atual do setor bancário e o papel central da gestão de riscos. Alan abordou desafios como crédito, inadimplência, open banking e fraudes, destacando como o Banco do Brasil se prepara para mitigar esses riscos. Este debate revelou as mudanças no setor, impulsionadas pela digitalização e pelas novas formas de interação financeira, com a gestão de riscos sendo uma prioridade crítica para garantir a segurança e eficiência.
A transformação digital do setor bancário gerou novas oportunidades, mas também apresentou desafios crescentes. Desde 2020, plataformas de open banking e o aumento das transações digitais tornaram a gestão de riscos essencial. Felipe Grecco, responsável pelas Relações Institucionais da B3, comentou sobre como os bancos têm se adaptado às regulamentações de open banking, permitindo o compartilhamento seguro de dados entre instituições financeiras. Isso garante uma visão positiva do cliente e não apenas pelo viés negativo tradicional, isso gera uma gama de serviços personalizados e inovadores, aumentando a competitividade do setor.
Alan Guedes, diretor de Gestão de Riscos do Banco do Brasil, destacou como a instituição lida com esses desafios. Um dos principais temas foi a inadimplência, especialmente em tempos de instabilidade econômica. O Banco do Brasil adota estratégias de análise preditiva para identificar riscos de inadimplência e tomar medidas preventivas. Além disso, o banco investe em machine learning e inteligência artificial para melhorar a previsão de risco e decisões de crédito.
A questão das fraudes digitais foi outro ponto importante. Com o aumento das transações online, a ameaça de fraudes cibernéticas exige vigilância constante e novas tecnologias de segurança. Alan mencionou o avanço da tecnologia mas também a importância da conscientização da população para mitigar o avanço das fraudes.
Confira agora episódio completo:
Assista aos episódios anteriores do Neurocast em: https://www.neurotech.com.br/neurocast/
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Conheça a Grounded AI: uma ferramenta de Inteligência Artificial que otimiza a análise de dados a partir da extração de informações baseadas no mundo real.
A cultura de data-driven já vem ganhando força há anos, e não é mais uma novidade. A essa altura, muitas empresas já entenderam que as melhores decisões só podem ser tomadas quando embasadas em dados e estatísticas.
Embora essa compreensão seja inegavelmente um ponto positivo, o trato que essas informações recebem durante o processo de análise é um desafio que não pode ser ignorado. Afinal, companhias geram volumes massivos de insights todos os dias, e manuseá-los da forma correta é primordial para que o seu uso seja realmente eficaz.
É nesse momento que entra a Inteligência Artificial, ou melhor: a Grounded AI. De maneira resumida, esse braço tecnológico da AI serve para tornar o processo de extração, organização e estudo de dados mais preciso e realista.
O termo é uma novidade para você? Então, continue na leitura para descobrir mais sobre o assunto e explorar as suas aplicações.
Este é uma ramificação da Inteligência Artificial que se refere ao processo de gerar conteúdos e fundamentar sistemas em experiências e observações do mundo real, para garantir que as criações e análises da ferramenta estejam completamente adequadas ao contexto em questão.
Em outras palavras, esse braço da AI busca entender e interagir com o ambiente em uma dinâmica que reflita de forma realista as complexidades e nuances da vida. Isso, aliás, pode ser alcançado por meio da integração de dados de qualidade, do aprendizado com experiências verídicas ou das interações com o ambiente físico.
Basicamente, podemos apontar que esse tipo de solução oferece um tratamento mais refinado dos dados, os deixando com mais qualidade e, consequentemente, úteis para as estratégias de empresas de qualquer setor.
Além disso, outros pontos positivos devem ser listados. Veja só:
Como mencionamos no início do artigo, depois que a cultura voltada para os dados foi amplamente compreendida pelo ambiente corporativo, surgiu o desafio de investir em ferramentas capazes de extrair e tratar corretamente os insights. Mas, afinal, o que isso significa?
Imagine que você comanda um e-commerce de produtos, e gostaria de descobrir os índices de vendas registrados em cada período do ano, a fim de construir estratégias de crescimento que realmente façam sentido com a dinâmica do negócio. Sem as informações corretas — ou se elas forem incompletas —, uma decisão equivocada será feita e nenhum bom resultado vai ser alcançado. Logo, dados de qualidade devem ser precisos.
Partindo para outro exemplo, imagine, dessa vez, que uma instituição esteja investindo esforços na empreitada de desenvolver campanhas de marketing mais eficazes. Nesse contexto, um dado de qualidade deverá ser relevante. Isto é, seria necessário compreender de maneira profunda os hábitos pessoais e de consumo do público para realizar esse direcionamento. Em outras palavras, não seria qualquer insight que serviria.
Como você pode ver, cada aplicação requer dinâmicas de análise diferentes, a fim de explorar as sutilezas desses recursos do jeito mais apropriado em cada contexto e necessidade empresarial.
Impossível falar sobre esse assunto sem mencionar os obstáculos enfrentados pela utilização de ferramentas de Inteligência Artificial na tomada de decisões empresariais.
Afinal, a AI realiza uma análise “fria” de dados — nada de novo sob o sol, já que, por mais complexa que seja, a solução ainda não é um ser humano. Consequentemente, desconsidera padrões éticos e morais. É por isso, inclusive, que se recomenda o uso de tecnologias somente com o apoio de times capacitados a lidar com elas de acordo com a legislação vigente.
Como já apontado aqui, a qualidade dos insights continua sendo um impasse relevante. Quando ela é baixa, é mais provável ocorrerem erros e inconsistências. Além disso, considerando o crescimento exponencial no volume de dados gerados diariamente, enfrentar essa questão torna-se cada vez mais desafiador. Logo, temos a demanda urgente de infraestruturas de armazenamento e processamento escaláveis e eficientes.
Quando se trata da análise de dados como agente transformadora de empresas, sabemos que apenas essa descrição pode parecer abstrata demais. Por isso, trouxemos algumas das aplicações da Grounded AI em setores específicos, que ilustram melhor as suas vantagens estratégicas:
A cultura da sua empresa já é voltada para a utilização inteligente de dados? Se sim, estes são de qualidade? A resposta para estas duas perguntas tem o poder de moldar os rumos das suas operações, e a Grounded AI, como aprendeu nesse artigo, é uma solução primordial para abrir caminho até os bons resultados e a conquista de mais espaço no mercado.
Caso queira conhecer melhor a solução, não hesite em entrar em contato conosco! Nosso time de especialistas está preparado para sanar todas as suas dúvidas e personalizar a solução de acordo com as suas necessidades.
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Levantamento realizado pela Neurotech mostrou mudança de comportamento dos condutores, que foi observada em todas as faixas etárias analisadas
A demanda do mercado brasileiro de seguros de automóveis teve um crescimento de 18,68% em fevereiro, na comparação com mesmo mês de 2023. Já em relação ao mês anterior, janeiro, houve queda de -9,70%, devido à menor quantidade de dias e ao feriado do Carnaval. Considerando o ajuste do indicador pela quantidade de dias úteis de fevereiro, a demanda registrou alta de 5,34%. Os dados são do Índice Neurotech de Demanda por Seguros (INDS) que mede mensalmente o comportamento e o volume das consultas na plataforma da Neurotech, empresa pioneira em soluções de inteligência artificial aplicadas a seguros e crédito.
Por região do País, todas apresentaram um crescimento significativo na comparação anual: Norte (21,94%), Nordeste (21,63%), Centro-Oeste (20,02%), Sudeste (18,06%) e Sul (17,68%). O comportamento está relacionado ao aquecimento do mercado de automóveis.
Segundo a Federação Nacional da Distribuição de Veículos Automotores (Fenabrave), o número de emplacamentos de automóveis e comerciais leves cresceu quase 30% em fevereiro, na comparação com o mesmo período de 2023, o que na análise de Daniel Gusson, head comercial de Seguros da Neurotech, traz ainda mais otimismo para as seguradoras em relação ao restante do ano.
"O primeiro bimestre deste ano foi surpreendente para o mercado de automóveis, pois tradicionalmente já é esperada uma queda nas vendas por se tratar de um início de ano, que geralmente traz maior cautela aos consumidores, e pelo fato de fevereiro ser um mês mais curto. Isso não ocorreu em 2024, o que pode ser associado à expectativa de maior celeridade da recuperação econômica do país. O impacto para as seguradoras é bastante positivo, visto que o INDS de fevereiro também apresentou mudanças importantes de comportamento em condutores de todas as idades", afirma.
Mudança de comportamento entre todas as idades
De acordo com o INDS, todas as faixas etárias analisadas apresentaram crescimento de procura por seguros em relação ao ano passado, o que normalmente é atípico entre os mais jovens. Para se ter uma ideia, enquanto o mês de janeiro apresentou queda de 18,48% entre pessoas de 18 a 25 anos, fevereiro teve crescimento de 1,46%. Já a população com 60 anos ou mais, tradicionalmente mais cautelosa, apresentou uma procura 12,29% maior – em janeiro deste ano, o crescimento foi de 7,24%.
Sobre o INDS
O Índice Neurotech de Demanda por Seguros (INDS) abrange o universo das principais seguradoras brasileiras e mensura o apetite do brasileiro a assegurar o seu automóvel. Nem todas as milhões de consultas mensais registradas se transformam em apólices contratadas, pois o processo depende de fatores como o perfil da pessoa que está fazendo a solicitação, o apetite ao risco da seguradora e se há ou não indícios de fraude.
Confira as análises mensais do INDS
Conte com a nossa ajuda e a Inteligência Artificial para tomar decisões mais precisas e com mais segurança, entre em contato conosco! Com as nossas variáveis diferenciadas garantimos a você novos modelos muito mais completos, atualizados e personalizados para que você tome as decisões certas em toda a jornada de seguros.
O ChatGPT veio para popularizar ainda mais uma solução que já vinha ganhando espaço em todos os setores econômicos: a Inteligência Artificial (IA) Generativa. Muito mais do que criar textos e materiais por conta própria, a ferramenta é capaz de aprender padrões para desenvolver outros conteúdos, realizar várias tarefas simultaneamente e gerar modelos adaptáveis de fundação.
Nos âmbito dos negócios, a solução tem feito os olhos dos empresários brilharem por outras razões. Com a possibilidade de automatizar processos, melhorar o sistema de atendimento e minimizar a incidência de erros manuais, essa forma de IA despertou uma verdadeira corrida para as empresas que almejam se valer da transformação digital para escalar a produtividade da equipe e os lucros gerais.
Nesse artigo, você vai entender como a IA Generativa pode levar as suas operações para outro patamar, quais as aplicações práticas e o que ela representa para o futuro. Boa leitura!
Uma Inteligência Artificial Generativa é uma forma de IA com a capacidade de aprender padrões complexos, utilizando uma base de dados para isso — o que chamamos de machine learning.
Ao absorver essas informações, a ferramenta é capaz de gerar outras novas, de maneira original e personalizada. Quando necessário, pode até criar interações únicas, que se adaptam ao contexto em questão.
Outro atributo relevante é que a IA Generativa não necessita de intervenção humana para evoluir continuamente e ir além do aprendizado tradicional. Afinal, já é programada para se autodesenvolver.
De maneira mais ampla, a IA Generativa se tornou uma tecnologia valiosa no âmbito dos negócios por conta de algumas aplicações principais, que fazem toda a diferença por quem deseja se beneficiar da transformação digital. Isso porque ela pode ser utilizada em situações assim, por exemplo:
Aproveitando o momento, vale mencionar que, em 2023, a edição do estudo CX Trends, feito pela Zendesk, mostrou que 52% dos tomadores de decisão empresariais afirmam que a organização está ficando para trás no que diz respeito ao uso de IA. Ao mesmo tempo, 75% dos negócios planejavam recuperar o tempo perdido no ano seguinte, aumentando os investimentos nessa tecnologia.
Traduzindo esses números para o contexto deste artigo, temos a crescente percepção de que a Inteligência Artificial tem automatizado processos que, de outra forma, por meio de mãos humanas, levariam muito mais tempo e seriam altamente suscetíveis a erros.
Para que você entenda melhor essa dinâmica, vamos passar para as aplicações no setor de crédito e seguros, analisando a IA Generativa da Neurotech. Com ela, as instituições abordam os devedores utilizando somente a tecnologia, que se encarrega de individualizar a conversa, sugerir o canal mais adequado e redigindo as mensagens de acordo com o que funciona melhor para cada perfil.
Além disso, a ferramenta utiliza como base as informações sobre estes indivíduos em débito — oriundas da própria empresa — para ofertar negociações pertinentes, que tenham maior chance de pagamento.
Os resultados são variados: maior taxa de resposta dos clientes e redução dos índices de inadimplência, por exemplo.
Em resumo, a IA não somente redige textos — essa é apenas a ponta de um iceberg enorme —, mas também executa um trabalho de análise e organização de dados que, manualmente, seria basicamente inviável.
Para começar, temos alguns benefícios extremamente significativos da IA Generativa, e que são as razões pelas quais tantos empresários estão decididos a incorporá-la nas suas operações, como apontou o já mencionado estudo. Veja só:
No que diz respeito aos desafios da IA Generativa, temos três principais: as questões éticas, a segurança de dados e a interpretabilidade dos resultados. Analisando todas cuidadosamente, podemos inclui-las sob um outro ponto ainda maior: a integração de canais.
Isso significa que a ferramenta é muito mais útil e eficaz quando é hiperpersonalizada — uma característica que somente é possível de obter quando várias fontes de informações são sincronizadas e utilizadas para construir a base que servirá de alicerce para as comunicações.
Por outro lado, temos um desafio clássico: a segurança. Afinal de contas, quando se fala em armazenamento e utilização de dados, nos referimos a histórico de compras, métricas de comportamento e outros detalhes que são sensíveis e privados. Na era das ameaças digitais, é crucial que as empresas apostem na IA para reforçar a integridade das operações, com soluções capazes de detectar fraudes e invasões, e identificar padrões suspeitos.
À medida que se olha para o futuro do mercado de seguros e de crédito, a Inteligência Artificial Generativa destaca-se como uma verdadeira protagonista da transformação digital, da eficiência operacional e da automatização de processos.
Por um lado, temos os seguros, ambiente no qual a tecnologia pode melhorar a avaliação de riscos, tornando-a mais precisa e rápida. Já no setor de crédito, a IA vem para aprimorar a análise de solvência, facilitando decisões de concessão de crédito mais informadas.
Para aproveitar ao máximo essa evolução, no entanto, as empresas precisam se preparar. Dito de maneira mais simples, isso significa investir na capacitação das equipes para entender e integrar a IA Generativa nas tarefas existentes.
Muito importante também é o estabelecimento de parcerias estratégicas com especialistas na solução — a única forma de conquistar uma implementação bem-sucedida e altamente personalizada.
Por fim, e definitivamente não menos importante, temos a urgência de adaptar políticas e regulamentações para lidar com os desafios éticos e de segurança relacionados à IA Generativa. Ao adotar essas iniciativas, as instituições no setor de seguros e crédito podem se posicionar para colher os benefícios dessa tecnologia em evolução, preservando a integridade dos próprios dados, mitigando riscos e elevando a comunicação com os clientes.
Seja no setor de crédito ou seguros, a solução de cobrança exclusiva da Neurotech é uma poderosa aliada das suas atividades, realizando decisões precisas, com segurança e adaptáveis às suas necessidades específicas.
Para você ter ideia, esta ferramenta conta com funcionalidades exclusivas e específicas, desenvolvidas com o propósito de auxiliar as operadoras de crédito em cada fase do ciclo de clientes:
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Segundo levantamento realizado pela Neurotech, a procura foi maior nas regiões Nordeste, Centro-Oeste e Sul
O Índice Neurotech de Demanda por Seguros (INDS) revelou que a demanda do mercado brasileiro de seguros de automóveis teve um crescimento de 10,99% em janeiro, na comparação com mesmo mês de 2023. Já em relação ao mês anterior, dezembro, o aumento foi de 9,36%, segundo o indicador, que mede mensalmente o comportamento e o volume das consultas na plataforma da Neurotech, empresa pioneira em soluções de inteligência artificial aplicadas a seguros e crédito.
Por região do País, o Nordeste apresentou o maior crescimento na comparação anual, 14,36%. Centro-Oeste (11,94%); Sul (10,83%); Sudeste (9,23%) e Norte (6,84%) completam o ranking. Em relação a dezembro de 2023, as regiões Sudeste (31,72%) e Nordeste (13,41%) foram as únicas que apresentaram um cenário de aumento da procura.
Segundo Daniel Gusson, head comercial de Seguros da Neurotech, o cenário positivo para o setor logo no início do ano pega carona no bom ano de 2023, quando a procura pelos seguros cresceu 11,34%. Ele acredita que, para o restante de 2024, é possível que uma recuperação econômica mais concreta e queda dos juros mantenham essa média de crescimento.
"A medida governamental de incentivo à compra de carros novos feita no ano passado teve boa aceitação, mas ainda não é certo que ela se repetirá em 2024. Caso aconteça, será de grande importância para as seguradoras. Também está prevista uma redução da taxa de juros pelo Banco Central, o que, sem dúvidas, impacta diretamente nas vendas e no segmento de seguros de automóveis", afirma.
Para se ter uma ideia, segundo a Federação Nacional da Distribuição de Veículos Automotores (Fenabrave), o número de emplacamentos cresceu 16% em janeiro, na comparação com o mesmo período de 2023.
Maior prudência entre os mais velhos
O INDS também faz um recorte da procura por idade. Na comparação entre janeiro de 2024 e janeiro de 2023, foi registrada uma maior procura por seguros entre condutores mais experientes. Entre aqueles com 60 anos ou mais, o crescimento foi de 7,24%. Já entre 40 e 59 anos, a procura aumentou 4,86%. Entre 25 e 39 anos houve queda de 4,93%, enquanto a procura entre os jovens de 18 a 25 anos recuou 18,48%.
Sobre o INDS
O Índice Neurotech de Demanda por Seguros (INDS) abrange o universo das principais seguradoras brasileiras e mensura o apetite do brasileiro a assegurar o seu automóvel. Nem todas as milhões de consultas mensais registradas se transformam em apólices contratadas, pois o processo depende de fatores como o perfil da pessoa que está fazendo a solicitação, o apetite ao risco da seguradora e se há ou não indícios de fraude.
Confira as análises mensais do INDS
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