Viés e IA no Seguro

Tabela de conteúdos

1. Introdução
2. Fase um: A era da intuição e negociações comerciais
   1. A evolução das empresas de seguros
   2. O tratamento uniforme de todos os segurados
3. Fase dois: A era da probabilidade e estatísticas
   1. O surgimento das companhias de seguros modernas
   2. A precificação com base em grupos e dados estatísticos
   3. O problema da discriminação injusta
4. Fase três: A era da revolução digital e machine learning
   1. O potencial da adoção da revolução digital
   2. A busca pela individualização dos riscos
   3. A superação da discriminação e preconceitos
5. A eliminação da média e a busca pela justiça individual
   1. O fim do tratamento uniforme baseado na média
   2. A importância da uniformidade das perdas
6. Auditando algoritmos e garantindo a justiça
   1. A necessidade de auditoria dos algoritmos
   2. A aplicação do teste de perdas uniformes
7. Conclusão
8. Perguntas frequentes (FAQ)

Introdução

No mundo dos seguros, a precificação dos riscos sempre foi um desafio. Ao longo da história, diferentes abordagens foram adotadas, desde a era da intuição e negociações comerciais até a utilização de estatísticas e probabilidade. Hoje, estamos à beira de uma revolução digital que promete levar a precificação de seguros a um novo patamar. Neste artigo, exploraremos as diferentes fases da precificação de seguros e discutiremos a importância de adotar a individualização dos riscos através do uso de machine learning. Abordaremos ainda a necessidade de garantir a justiça e eliminar a discriminação na precificação de seguros.

Fase um: A era da intuição e negociações comerciais

A evolução das empresas de seguros

Até o século XVII, as empresas de seguros não tinham ferramentas adequadas para avaliar os riscos e precificar os seguros. A precificação era baseada em negociações comerciais e intuição, sem levar em conta dados estatísticos. Isso resultava em uma abordagem uniforme, em que todos os segurados eram tratados da mesma forma, independentemente de suas características individuais.

O tratamento uniforme de todos os segurados

Um exemplo dessa abordagem uniforme era a precificação de anuidades de vida. Mesmo que duas pessoas comprassem a mesma anuidade, elas pagavam o mesmo valor, independentemente de sua idade ou dos diferentes perfis de risco. Essa forma de precificação não levava em conta as diferenças individuais e tratava toda a humanidade como um bloco homogêneo.

Fase dois: A era da probabilidade e estatísticas

O surgimento das companhias de seguros modernas

A partir do século XVII, com a revolução científica e o desenvolvimento da teoria da probabilidade, as companhias de seguros modernas surgiram. Essas empresas passaram a utilizar dados e probabilidade para segmentar a população em grupos e precificar os seguros de forma mais científica. Isso foi um grande avanço em relação à abordagem anterior, mas ainda apresentava limitações.

A precificação com base em grupos e dados estatísticos

Na fase dois, as companhias de seguros passaram a agrupar a população em diferentes categorias de risco, como bom, ruim, melhor, pior, entre outras. Utilizando dados e estatísticas, elas calculavam a perda esperada para cada grupo e precificavam os seguros de acordo com essas estimativas. Essa abordagem é conhecida como precificação baseada em perdas esperadas.

O problema da discriminação injusta

No entanto, mesmo com a utilização de grupos e dados estatísticos, surgem problemas de discriminação injusta. Um exemplo é a precificação diferenciada por gênero. Estudos mostram que os homens têm taxas de acidentes fatais muito mais altas do que as mulheres. Isso faz com que, em média, os homens sejam considerados de maior risco e paguem valores mais altos pelos seguros. No entanto, essa precificação uniforme não considera as diferenças individuais e pode penalizar os homens que são motoristas cuidadosos e seguros.

Fase três: A era da revolução digital e machine learning

O potencial da adoção da revolução digital

Na fase três, estamos diante da possibilidade de utilizar a revolução digital para levar a precificação de seguros a um novo patamar. Com o uso de big data e machine learning, podemos quebrar os grandes grupos e avaliar cada indivíduo com base em suas características específicas. Isso nos leva a uma abordagem de precificação mais justa e individualizada.

A busca pela individualização dos riscos

O objetivo da fase três é chegar à precificação de seguros de forma individualizada, tratando cada pessoa como um indivíduo único. Em vez de agrupar as pessoas com base em características superficiais, como gênero ou raça, podemos utilizar algoritmos de machine learning para avaliar o risco de cada pessoa com base em uma infinidade de fatores. Essa abordagem leva em conta o conteúdo do caráter de cada indivíduo, em vez de estereótipos ou generalizações.

A superação da discriminação e preconceitos

Ao adotar a individualização dos riscos, podemos superar a discriminação injusta na precificação de seguros. Em vez de utilizar proxies para determinar o risco, como gênero ou raça, podemos analisar diretamente os fatores de risco de cada pessoa. Dessa forma, não há espaço para discriminação ou preconceitos na precificação de seguros.

A eliminação da média e a busca pela justiça

O fim do tratamento uniforme baseado na média

Com a individualização dos riscos, deixamos de tratar os indivíduos com base em médias e generalizações. Em vez disso, cada pessoa é precificada de acordo com seu próprio perfil de risco. Isso significa que mesmo que, em média, os homens apresentem um risco maior do que as mulheres, isso não se reflete na precificação individual. Cada pessoa é avaliada com base em suas próprias características e comportamentos.

A importância da uniformidade das perdas

Em vez de olhar para a média, o foco passa a ser a uniformidade das perdas. O objetivo é garantir que cada grupo de indivíduos tenha uma proporção justa de perdas em relação ao prêmio pago. Isso significa que os indivíduos são precificados de forma justa não apenas com base em seu risco individual, mas também em relação ao risco de outros grupos.

Auditando algoritmos e garantindo a justiça

A necessidade de auditoria dos algoritmos

Com a utilização de algoritmos e machine learning na precificação de seguros, surge a necessidade de auditoria para garantir que esses algoritmos estejam produzindo resultados justos e adequados. Os reguladores e as companhias de seguros devem monitorar e avaliar os algoritmos para garantir que eles não estejam gerando discriminação injusta ou preconceitos.

A aplicação do teste de perdas uniformes

Uma forma de auditar os algoritmos é através da aplicação do teste de perdas uniformes. Esse teste consiste em analisar se os diferentes grupos têm taxas de perdas proporcionais ao prêmio pago. Se um determinado grupo apresentar uma taxa de perdas muito mais Alta ou baixa do que o esperado, isso pode indicar que ou o grupo está sendo sobrepujado ou está sofrendo discriminação injusta. Esse teste é uma ferramenta importante para garantir a justiça na precificação dos seguros.

Conclusão

A precificação de seguros passou por diferentes fases ao longo da história, desde o tratamento uniforme e baseado na intuição até a utilização de estatísticas e probabilidade. Atualmente, estamos diante da possibilidade de utilizar a revolução digital e o machine learning para alcançar a individualização dos riscos e eliminar a discriminação injusta na precificação de seguros. Esse novo paradigma traz desafios, mas também oferece a oportunidade de uma precificação mais justa e precisa, levando em conta as características e o comportamento de cada indivíduo.

Perguntas frequentes (FAQ)

1. Como a individualização dos riscos pode beneficiar os segurados? R: A individualização dos riscos permite que cada segurado seja precificado com base em seu próprio perfil de risco, levando-se em conta suas características e comportamento. Isso significa que indivíduos cuidadosos e seguros poderão pagar prêmios menores, enquanto aqueles que apresentam maior risco pagarão valores mais condizentes com seu perfil.

2. A utilização de algoritmos na precificação de seguros não pode levar a vieses e discriminação injusta? R: É importante que os algoritmos sejam auditados e monitorados para garantir que não haja discriminação injusta ou preconceitos. A aplicação do teste de perdas uniformes é uma ferramenta importante nesse sentido, que permite identificar desvios e corrigi-los.

3. Quais são os benefícios de se adotar a individualização dos riscos na precificação de seguros? R: A individualização dos riscos permite uma precificação mais justa e precisa, levando em conta as características e o comportamento de cada indivíduo. Isso promove a equidade e a eliminação da discriminação injusta, levando-se em conta o conteúdo do caráter de cada pessoa.

4. Como garantir que os algoritmos utilizados na precificação de seguros sejam justos? R: Algoritmos devem ser auditados e monitorados para verificar sua imparcialidade e evitar viéses discriminatórios. A aplicação do teste de perdas uniformes é uma forma de garantir que cada grupo seja precificado de acordo com seu risco, sem discriminação injusta.

5. Qual é o futuro da precificação de seguros com o avanço da tecnologia? R: O futuro da precificação de seguros está na individualização dos riscos, utilizando big data e machine learning. Isso permite avaliar cada pessoa com base em uma infinidade de fatores, reduzindo a influência de estereótipos e preconceitos. O objetivo final é tratar cada indivíduo como um indivíduo único, eliminando a discriminação e promovendo a justiça na precificação de seguros.