Insights sobre IA, seguro e decisão.
Ensaios, casos de uso e notas técnicas do time da WIR sobre como Inteligência Artificial está redesenhando a operação do mercado segurador.
O underwriter não morre. O modelo operacional dele, sim.
Por que a próxima década do seguro vai ser definida pela divisão entre quem tem infraestrutura de decisão e quem ainda mora em planilha.
Explicabilidade que vai além do SHAP
Por que a ferramenta favorita de explicabilidade do data scientist não chega para responder ao regulador. As 4 camadas que tornam uma decisão de seguro defensável.
Como uma seguradora portfólio Mahway reduziu seu ciclo de cotação em ordens de grandeza
Estudo de caso da primeira implementação completa da stack WIR. O que funcionou, o que não funcionou, e os números reais.
Por que MGAs são a ponta da lança da IA em seguro
Estrutura enxuta, apetite próprio e fome de capacidade. A combinação que faz MGAs adotarem IA mais rápido que Tier-1 — e por que essa vantagem é estrutural.
LLMs não substituem motores de regras — eles os complementam
A arquitetura híbrida da WIR. Quando LLM decide, quando rule engine decide, e como os dois conversam em decisões críticas.
A falsa dicotomia entre velocidade e compliance
A indústria insiste em "ou rápido OU em compliance". Isso é arquitetura ruim, não trade-off real. Como auditabilidade nativa elimina a escolha.
O custo invisível do straight-through processing mal feito
STP sem auditabilidade cria risco regulatório, reputacional e de carteira. Checklist de 9 itens para verificar antes de escalar.
Três formatos de PDF que quebravam submissões — e como resolvemos
Do OCR ingênuo ao parsing semântico. Os PDFs específicos que destruíam extrações até a virada técnica.
Observabilidade de agentes: o que monitorar em produção
Latência, precisão, drift, custo por decisão, divergência humano-vs-modelo. O dashboard mínimo que toda seguradora deveria exigir antes de escalar IA.