O uso de Inteligência Artificial e os riscos que as seguradoras precisam prever
05, Mai. 2022
Fonte: Insurtalks
Apesar de já fazer mais de 60 anos desde a primeira vez que
a humanidade ouviu falar em Inteligência Artificial (IA), seu uso no ramo
segurador foi desenvolvido e intensificado há poucos anos atrás. A partir do
momento que o setor percebeu que poderia ter ajuda da lógica das máquinas para
auxiliar o seu desenvolvimento, muitos processos foram acelerados e
automatizados.
Apesar da lista gigantesca de vantagens advindas do uso das
IA’s para os players de seguros, houve também a descoberta dos potenciais
perigos que envolvem consequências regulatórias, de reputação, operacionais e
estratégicas significativas para as seguradoras.
Quais os riscos?
Um risco potencial sobre aplicativos de IA no setor de
seguros deriva de modelos de inferência preditiva - modelos otimizados para
fazer previsões principalmente _ ou exclusivamente _ em correlações nos
conjuntos de dados que os modelos empregam ao fazerem previsões. Essas
correlações podem refletir a discriminação passada.
Portanto, sem supervisão, existe uma grande probabilidade de
que os modelos de IA realmente perpetuem a discriminação passada no futuro. É
claro que a discriminação pode ocorrer sem IA, mas a escala é muito menor e,
portanto, menos perigosa.
Para ilustrar o risco, veja o exemplo dado pelo ITL
(Insurance Thought Leadership.com) :
“Considere se um modelo usou um histórico de diabetes e IMC
como fatores para avaliar a expectativa de vida, o que, por sua vez, orienta os
preços do seguro de vida. O modelo pode identificar uma correlação entre maior
IMC ou incidência de diabetes e mortalidade, o que elevaria o preço da apólice.
No entanto, o que não é visto nesses pontos de dados é o fato de que os
afro-americanos têm maiores taxas de diabetes e IMC alto. Em uma simples
comparação da distribuição de preços por raça, essas variáveis fariam com que
os afro-americanos tivessem preços mais altos”.
Ou seja, o modelo é treinado para cruzar dados e correlações
e, a partir deles, determinar as conclusões lógicas sem levar em conta as
causas. E mesmo que um modelo de ML (machine learning _ aprendizado de máquina
_ subconjunto de IA) seja programado para excluir padrões de gênero e raça, por
exemplo, os resultados das inferências dessas máquinas poderão apresentar
soluções desiguais para esses grupos.
Necessário treinamento com novos dados
Esses modelos também têm a deficiência de não se adaptarem
às novas realidades por si mesmos, de não se adequarem a novos cenários se não
tiver a interferência de um treinamento com os novos dados.
Assim, se um desses modelos fizer predições para valor de
apólice baseadas no histórico familiar de um segurado cuja família possui
história de câncer e, nesse meio tempo, for desenvolvido um tratamento inovador
que cura a doença em 1 mês, o modelo precisará ser treinado com esses novos
dados para fazer predições futuras mais assertivas, já que ele não possui esse
tipo de conhecimento e, consequentemente, não adapta suas inferências a
possíveis cenários novos.
O setor precisa criar ferramentas para mitigar riscos
No estudo State of AI in the Enterprise, da Delloite, ficou
evidenciado que as organizações (de um modo geral) estão fazendo vista grossa
para os riscos da inteligência artificial ou então atuando apenas para mitigar
riscos explicitamente regulados.
Na pesquisa, quando os adotantes de IA foram questionados
sobre os principais desafios dessa adoção, “gerenciar riscos relacionados à IA”
encabeçou a lista – vinculado aos desafios de integração e dados e a par com as
preocupações de implementação.
O estudo teve o objetivo de investigar se o gerenciamento ativo
de riscos de IA tem algum benefício tangível, comparamos dois grupos de
adotantes de IA que abordam esses riscos de maneira diferente: Líderes de
gerenciamento de risco e especialistas em gerenciamento de risco.
Os líderes acreditam que a IA tem maior importância
estratégica para seus negócios: 40% veem a IA como “criticamente importante”
para seus negócios hoje, contra apenas 18% dos Dabblers. Um forte foco no
gerenciamento ativo dos riscos de IA parece valer a pena de várias maneiras. Os
Líderes de Gestão de Riscos:
Relatam níveis mais baixos de preocupação sobre uma série de
riscos potenciais da IA, como falhas de IA que afetam os negócios, reação dos
clientes, reações negativas dos funcionários, possíveis perdas de empregos,
falta de transparência e questões éticas
São menos propensos a relatar que sua organização está
diminuindo a adoção de tecnologias de IA devido a riscos emergentes – como a
figura ilustra, 58% do grupo Dabbler relata isso, contra apenas 41% do grupo
Leader
Estão estabelecendo leads maiores sobre os concorrentes: 46%
dos líderes relatam que a IA os ajuda a estabelecer uma “liderança
significativa” sobre a concorrência, contra apenas 20% dos Dabblers. Sendo
assim, de acordo com a consultoria, gerenciar ativamente os riscos da IA reduz
os desafios para a adoção da tecnologia e, logo, leva a maiores vantagens
competitivas.
É preciso mudar as engrenagens
Resguardadas as devidas proporções, sobretudo quanto à sofisticação da tecnologia, o uso de IA na área de seguros tem um mecanismo parecido com o que acontece com portões automáticos: eles têm uma programação para abrir e fechar, somente. Se houver algo ou alguém no decorrer desse caminho de abertura ou fechamento (novo cenário), ele não vai identificar e vai continuar a trajetória para a qual foi programado: abrir ou fechar. Por isso há tantos acidentes, até com perdas de vida, relacionadas a esse tipo de engrenagem. Se não tiver algum mecanismo de proteção, como um sensor automático que detecta a presença de alguém (no caso do portão), a engrenagem continuará apresentando esse mesmo tipo de risco. No ramo segurador, a maneira de pensar deve ser a mesma: é preciso desenvolver mecanismos para mudar as engrenagens da governança no sentido de garantir que o uso das IA’s terão seus riscos minimizados .
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