Dados ajudam seguradoras a ajustar preço do seguro auto

Revista Apólice · 21/08/2026 · Leia a materia original

Um estudo recente aponta que a segmentação de segurados em cinco faixas de sinistralidade permite que as seguradoras ajustem a precificação do seguro auto de forma mais granular, alinhando o preço ao risco real de cada perfil.

Comentario do Autoinsp

Essa abordagem de precificação dinâmica por faixa de sinistralidade toca em um ponto crítico que a maioria do mercado latino-americano ainda não domina: a transição de um modelo de precificação estática para um baseado em dados observáveis e histórico de sinistros. A segmentação em cinco grupos já é um avanço, mas o verdadeiro valor está em quem conseguir expandir essa granularidade usando inteligência de dados em tempo real.

Para as seguradoras e APVs que ainda operam com fornecedores tradicionais de laudo, essa notícia sinaliza uma mudança estrutural no mercado. Hoje, o custo e o tempo de regulação são dores reais, mas a raiz delas é a falta de dados integrados na decisão. Quando você segmenta por sinistralidade, você começa a conectar padrões: quais faixas têm maior densidade de fraude, quais têm latência de regulação mais longa, quais geram retrabalho em laudo. Isso alimenta tanto a detecção de fraude quanto a eficiência operacional.

Embora a matéria não trate diretamente de detecção de fraude ou conformidade com LC 213, vale acompanhar porque a precificação por sinistralidade é o alicerce para IA aplicada à jornada de claims de ponta a ponta. Sem dados de sinistralidade estruturados e enriquecidos, você não consegue treinar modelos que identifiquem padrões anômalos, priorizem investigações ou otimizem a alocação de recursos. E na América Latina, onde a pressão regulatória (SUSEP, LC 213) é crescente, seguradoras e proteções veiculares que já operam com essa inteligência de dados têm vantagem comprovada em reduzir rejeições indevidas e aumentar a confiabilidade operacional.