A leitura do mercado em uma frase
O Open Insurance Brasil para seguradoras muda a subscrição de um exercício de coleta de dados para um exercício de interpretação de dados. O regime de seguros aberto conduzido pela SUSEP padroniza e compartilha, em fases e sempre mediante consentimento livre, informado e prévio do consumidor, dados que antes ficavam espalhados em PDFs, e-mails de corretor e históricos que a seguradora muitas vezes não enxergava. A partir do momento em que esse dado chega estruturado, o diferencial deixa de ser o acesso à informação e passa a ser a capacidade de ler essa informação contra o apetite de risco, em tempo real, de forma explicável e auditável.
Estado do mercado de Seguros e Danos
O mercado brasileiro de Seguros e Danos (P&C) cresce em dois dígitos por ano, mas a estrutura operacional das companhias não acompanha essa aceleração. É essa tensão que define o pano de fundo do Open Insurance. O regime, regulado pela SUSEP, foi desenhado para trazer inovação ao sistema de seguros, estimular concorrência e ampliar a oferta para o consumidor, com governança que se tornou permanente e organizada em conselho deliberativo, secretaria e grupos técnicos de trabalho.
Os números do dia a dia da subscrição mostram onde essa estrutura aperta. Segundo a Deloitte, o subscritor gasta 40% do tempo em tarefas administrativas, em vez de análise de risco. Segundo a BCG, 70% das seguradoras não executam inovação por limitações de TI, o que mantém boa parte do setor presa ao core legado. A Gartner estima que de 20% a 30% do tempo corporativo se perde organizando dados não estruturados. E o Open Insurance entra exatamente nesse ponto: ao padronizar dados cadastrais, de apólice e, em fases posteriores, transacionais, reduz a reconciliação manual que consome o tempo do subscritor.
O que está pressionando a subscrição
A primeira pressão é aritmética. O volume de submissões cresce no ritmo de dois dígitos do mercado, enquanto times de subscrição, processos de intake e sistemas de core não escalam na mesma velocidade. Abre-se uma lacuna entre o que chega e a capacidade de avaliar com rapidez. O compartilhamento de dados via Open Insurance oferece um caminho para enriquecer e pré-preencher submissões sem inflar o quadro.
A segunda pressão vem da distribuição. No Brasil, a venda é liderada pelo corretor, e o corretor leva o negócio para quem cota mais rápido e de forma mais consistente. Dado padronizado e consentido, que chega já estruturado, encurta o caminho da submissão até a cotação. Isso afeta conversão diretamente. Segundo a Capgemini, 60%+ dos corretores escolhem a seguradora pela velocidade de resposta.
A terceira pressão é a fragmentação. Hoje um único risco é avaliado a partir de entradas dispersas, e o histórico de apólices anteriores frequentemente nem é visível para a seguradora que vai cotar. O Open Insurance padroniza cadastro, registros de uso de apólice e contrato e, mais adiante, dados transacionais, em formatos comuns e legíveis por máquina. O consentimento é a chave que destrava tudo isso. A fase inicial se limita a dados públicos, de canais e produtos. O dado pessoal, mais rico para a subscrição, só flui depois do consentimento livre, informado e prévio do consumidor, o que torna o consentimento ao mesmo tempo a porta legal e o gatilho prático do dado de subscrição.
Risco, fraude e a virada da IA
Quando o dado chega estruturado, a virada é interpretativa, e é aí que entram IA e Machine Learning. A esteira tem três pontos onde o dado compartilhado vira decisão. Primeiro, na leitura de submissões: campos padronizados reduzem o volume de documentos livres a processar, e onde sobra documento, modelos de leitura inteligente extraem os campos e os mapeiam no mesmo esquema padronizado. Em seguida, no scoring calibrado ao apetite: com entradas mais ricas e estruturadas, um modelo ranqueia as submissões contra o apetite de risco e o manual de subscrição da seguradora, sinalizando o que está dentro do apetite e o que precisa de um subscritor humano. Por fim, na precificação dinâmica: histórico e uso padronizados sustentam um cálculo de prêmio mais granular, ajustado ao risco.
O mesmo dado limpo melhora a prevenção a fraude. Histórico de apólice e de sinistro visível entre participantes dificulta esconder histórico adverso na cotação, e modelos de Machine Learning conseguem apontar inconsistências entre o declarado e o compartilhado mais cedo na jornada, e não apenas na hora do sinistro. Entradas mais consistentes também protegem a qualidade da decisão sob apetite à medida que o volume cresce.
Nada disso é automático sem governança. O dado pessoal do Open Insurance é dado pessoal consentido sob a LGPD, e decisões automatizadas que afetam o consumidor carregam expectativa de transparência e, quando aplicável, de revisão. Os modelos só podem usar o dado dentro do escopo e do prazo autorizados. A supervisão da SUSEP sobre o mercado de P&C, somada à LGPD, empurra para decisões que possam ser explicadas e auditadas depois do fato. Uma camada de IA que registra entradas, versão do modelo e as regras de apetite aplicadas se encaixa nessa exigência.
Onde a WIR se posiciona
A WIR é a camada de IA do seguro. Sobre os sistemas que a seguradora já usa, nunca no lugar deles. No contexto do Open Insurance, isso tem um significado preciso. A WIR não constrói os trilhos do regime nem é seguradora, corretora ou MGA, e não carrega risco. Ela consome o dado padronizado e consentido que já circula no ecossistema e o transforma em decisão de subscrição, como uma camada externa, 100% sobre o core existente, sem migração e sem projeto de TI que a seguradora precise tocar.
Na prática, o dado de Open Insurance abastece o fluxo da plataforma. Ele entra pelo intake multicanal no formato que a seguradora já utiliza, passa pela leitura inteligente de documentos onde ainda houver documento livre, e é cruzado no enriquecimento com fontes externas como CNPJ, histórico do corretor e exposição. O motor de risco e fraude, um modelo de Machine Learning calibrado ao apetite e ao manual de subscrição, gera score, probabilidade e decisão. A precificação dinâmica devolve o prêmio ajustado ao risco, e a etapa de decisão entrega cotação, recusa automática ou escalonamento para um humano, sempre com explicação, escrevendo de volta no core e retornando a trilha de auditoria completa.
Dois módulos materializam isso. O Underwriter Intelligence automatiza a jornada de cotação conforme a política de risco da seguradora, com scoring de risco em tempo real, roteamento automático por apetite e exposição e análise preditiva de conversão por produto, risco e corretor, liberando o subscritor para analisar risco e desenvolver negócio. O Smart Sales lê a carteira por cliente e produto, pontua a próxima melhor ação e roda campanhas multicanal com trilha de atribuição. Em ambos, os dados são criptografados em cada etapa e tratados conforme a LGPD, e toda decisão é explicável e auditável. A tração pública da WIR hoje é uma POC em execução com uma seguradora global no ramo de Transporte.
Perspectiva
O fasamento do Open Insurance deve seguir dos dados públicos rumo ao dado pessoal plenamente consentido e aos serviços transacionais, e o valor estratégico para a seguradora sobe à medida que as fases de dado pessoal e de serviços amadurecem, porque é quando flui o dado em grau de subscrição. A pressão competitiva por velocidade de resposta tende a premiar quem conseguir ingerir dado padronizado e cotar mais rápido pelo canal do corretor, convertendo acesso a dado em vantagem de distribuição.
A restrição que sobra não é a disponibilidade do dado, e sim a capacidade de interpretar dado compartilhado contra o apetite, em tempo real, de forma explicável e auditável, sobre o core existente, em vez de uma troca de plataforma de vários anos. À medida que o dado do Open Insurance se torna uma camada de entrada comum, o diferencial migra para a camada de inteligência que o consome. É essa leitura, e não a posse do dado, que separa quem captura o ganho de quem só observa o regime avançar. A WIR se posiciona nesse ponto, como a camada de IA que lê o documento, pontua o risco contra o manual, sinaliza fraude e sustenta a precificação, preservando a auditabilidade sob a supervisão da SUSEP e a LGPD.
Perguntas frequentes
O que é o Open Insurance Brasil e quem regula?
O Open Insurance Brasil é o regime de seguros aberto conduzido pela SUSEP, que padroniza e compartilha dados em fases. O compartilhamento ocorre sempre mediante consentimento livre, informado e prévio do consumidor. A fase inicial se limita a dados públicos de canais e produtos. O dado pessoal, mais rico para a subscrição, só flui depois do consentimento. A governança é permanente, organizada em conselho deliberativo, secretaria e grupos técnicos de trabalho, sob supervisão da SUSEP.
Como os dados compartilhados mudam a subscrição de seguros?
Os dados compartilhados transformam a subscrição de um exercício de coleta em um exercício de interpretação contra o apetite de risco. Dado cadastral, de apólice e, em fases posteriores, transacional chega estruturado e legível por máquina, reduzindo a reconciliação manual. Segundo a Deloitte, o subscritor gasta 40% do tempo em tarefas administrativas. O dado padronizado e consentido encurta o caminho da submissão até a cotação, o que afeta diretamente a conversão pelo canal do corretor.
A WIR consome dados de Open Insurance para enriquecer submissões?
Sim. A WIR consome o dado padronizado e consentido do Open Insurance para enriquecer submissões e alimentar o scoring de risco. Como camada de IA externa, ela não constrói os trilhos do regime. O dado entra pelo intake multicanal, passa pela leitura inteligente de documentos onde ainda há documento livre, e é cruzado com fontes como CNPJ, histórico do corretor e exposição. O motor de risco e fraude, calibrado ao apetite, gera score, probabilidade e decisão.
Os dados do Open Insurance são tratados conforme a LGPD?
Sim. O dado pessoal do Open Insurance é dado consentido sob a LGPD, e a WIR o trata conforme a lei, criptografado em cada etapa. Os modelos só usam o dado dentro do escopo e do prazo autorizados pelo consumidor. Decisões automatizadas carregam expectativa de transparência e, quando aplicável, de revisão. Toda decisão é explicável e auditável, registrando entradas, versão do modelo e regras de apetite aplicadas, sob a supervisão da SUSEP e a LGPD.
A WIR substitui o core da seguradora para usar Open Insurance?
Não. A WIR é a camada de IA externa, 100% sobre o core existente, nunca no lugar dele. Não há migração nem projeto de TI que a seguradora precise tocar. Ela consome o dado padronizado e consentido que já circula no ecossistema e o transforma em decisão de subscrição, escrevendo de volta no core e retornando a trilha de auditoria. A WIR não é seguradora, corretora ou MGA, e não carrega risco.