Seguradoras, fundos de pensão e a tradição atuarial

O setor de seguros de Basileia, descrito na Parte I, tem uma longa tradição de modelagem quantitativa. A profissão atuarial esteve entre as primeiras a aplicar a estatística a decisões comerciais. O Swiss Solvency Test, por sua vez, exige que as seguradoras modelem seus riscos de uma forma que antecipou muitas das questões de governança que a inteligência artificial suscita hoje.¹ O grupo resultante da fusão da Helvetia e da Baloise, cuja combinação foi concluída em dezembro de 2025, e as demais seguradoras presentes em Basileia utilizam aprendizado de máquina na subscrição, na precificação e na regulação de sinistros.²

Na subscrição, os modelos avaliam riscos a partir de dados que antes teriam exigido uma visita ao local ou um exame médico. As seguradoras de bens estimam a exposição de um edifício a inundações ou granizo a partir de imagens de satélite e dados geográficos, enquanto as seguradoras de automóveis precificam apólices a partir de dados do veículo e do condutor. Nos seguros de vida e de saúde, o uso desses métodos é mais sensível, porque envolve dados de saúde e o princípio da solidariedade entre segurados. A regulação de sinistros é o segundo campo principal. As seguradoras usam modelos para triar sinistros, liquidar automaticamente casos simples e identificar sinistros suspeitos para investigação, o que reduz custos e encurta o tempo de espera do segurado pelo pagamento.³

As resseguradoras e as captives descritas na Parte I, Capítulo V, enfrentam uma questão adicional. A inteligência artificial cria novos riscos que precisam, eles próprios, ser segurados, como a responsabilidade de uma empresa cujo modelo causa danos, erros na assessoria automatizada e perdas decorrentes de ataques cibernéticos viabilizados por IA. Produtos especializados para esses riscos começaram a surgir nos mercados de Londres e das Bermudas após 2023. Seu desenvolvimento dependerá de as seguradoras conseguirem modelar perdas para as quais há pouca experiência histórica.⁴ Os fundos de pensão e as fundações de investimento, descritos na Parte I, Capítulo IV, utilizam a inteligência artificial principalmente por meio de seus gestores de recursos e administradores, o que faz da supervisão dos serviços terceirizados uma tarefa central de governança para seus conselhos.

Notas

1. Sobre o Swiss Solvency Test e os modelos internos das seguradoras, ver a Parte I, Capítulo II; arts. 9 e 46 da Lei Federal sobre a Supervisão de Seguros (LSA/ISA, SR 961.01) e a Portaria sobre a Supervisão de Seguros (OS/ISO, SR 961.011). ↩
2. Sobre a fusão da Helvetia e da Baloise, ver a Parte I, Capítulo I. Sobre o uso de IA pelas seguradoras suíças, ver as publicações da Associação Suíça de Seguros (ASA/SIA). ↩
3. Sobre a IA na subscrição e nos sinistros, ver os relatórios da Autoridade Europeia dos Seguros e Pensões Complementares de Reforma (EIOPA), em particular seus Artificial Intelligence Governance Principles (2021) e seu parecer sobre governança e gestão de riscos da IA (2025), e as publicações da Associação Suíça de Seguros. ↩
4. Sobre os produtos de seguro que cobrem a responsabilidade e os riscos de desempenho relacionados à IA, ver os relatórios de mercado das grandes resseguradoras e do mercado do Lloyd’s desde 2023. ↩

Apenas para fins de informação geral. Este artigo não constitui assessoria jurídica ou tributária, não substitui a análise de um caso concreto e não estabelece relação entre advogado e cliente. Reflete a situação jurídica em outubro de 2026.