Preparação para a Lei de IA da UE no Setor de Seguros
A Lei de Inteligência Artificial da União Europeia (UE) está inaugurando uma nova era de responsabilidade e transparência para as organizações que utilizam sistemas de IA, especialmente em setores de alto impacto como o de seguros. Um dos requisitos centrais dessa legislação é a Avaliação de Impacto sobre os Direitos Fundamentais (FRIA), conforme estabelecido no Artigo 27 da Lei.
O que as seguradoras precisam saber sobre a FRIA
Para as seguradoras que utilizam IA para otimizar a subscrição, definir prêmios ou avaliar riscos, entender e se preparar para a FRIA não é apenas um exercício de conformidade – é essencial para manter a confiança, garantir a equidade e proteger os direitos dos clientes.
Por que os provedores de seguros devem prestar atenção
A Lei de IA da UE identifica especificamente o setor de seguros como um setor de alto risco. O Anexo III, ponto 5(c) da regulamentação se aplica a sistemas de IA utilizados para avaliação de riscos e precificação de seguros de vida e saúde. Se sua empresa utiliza modelos de IA para calcular prêmios, avaliar elegibilidade ou segmentar perfis de risco de clientes, você deve conduzir uma FRIA para avaliar potenciais preconceitos e garantir uma implantação responsável.
O que a FRIA significa para sua organização
A FRIA exige uma análise estruturada de como seus sistemas de IA impactam os direitos fundamentais dos indivíduos. Para as seguradoras, isso envolve examinar se decisões automatizadas podem resultar em discriminação, exclusões injustas ou falta de transparência para certos grupos de clientes.
Por exemplo, se seu sistema utiliza dados de saúde, informações geográficas ou métricas comportamentais para ajustar preços, será necessário avaliar como essas características podem afetar desproporcionalmente indivíduos com base em idade, deficiência, status socioeconômico ou outras características protegidas.
É importante ressaltar que essa avaliação não é uma tarefa de uma única equipe. Requer a colaboração coordenada de:
- Equipes de conformidade e jurídica para interpretar os requisitos regulatórios e documentar a conformidade;
- Departamentos de risco e atuariais para avaliar o potencial de danos e definir limites de risco;
- Cientistas de dados e equipes de TI para explicar a lógica do modelo e as salvaguardas técnicas;
- Experiência do cliente e operações para fornecer insights sobre o uso real e o impacto nos clientes;
- Alta administração para garantir supervisão estratégica e recursos adequados.
Elementos-chave da FRIA no contexto de seguros
O Artigo 27 descreve seis componentes essenciais que toda FRIA deve incluir, cada um com relevância particular para as seguradoras:
- Uso do sistema: Explique claramente como a IA é utilizada, como por exemplo, para pontuar indivíduos com base em fatores de risco de saúde ou dados comportamentais para determinar prêmios.
- Timeline de uso: Indique quando e com que frequência o sistema opera. Ele avalia riscos no momento da aplicação, continuamente durante o prazo da apólice ou apenas na renovação?
- Indivíduos afetados: Identifique segmentos de clientes que podem ser impactados, especialmente aqueles potencialmente vulneráveis, como pessoas com condições de saúde crônicas ou idosos.
- Danos potenciais: Explore como seu sistema de IA pode levar a resultados tendenciosos, como aumentos injustos nos prêmios ou negações de cobertura.
- Supervisão humana: Detalhe como as decisões são revisadas ou anuladas, especialmente em casos limítrofes ou sensíveis. Isso pode envolver a definição de limites de confiança ou a exigência de revisão humana em decisões que impactam negativamente os solicitantes.
- Medidas de remediação: Explique o que acontece se algo der errado. Você tem procedimentos claros para que os clientes contestem uma decisão? Como você lida com correções?
A conformidade é contínua, não pontual
Concluir uma FRIA não é um exercício de verificação. Os provedores de seguros devem notificar as autoridades supervisoras relevantes assim que a avaliação for finalizada e atualizá-la sempre que o sistema de IA, os dados de entrada ou os modelos de risco mudarem.
Além disso, se sua organização já realiza Avaliações de Impacto sobre Proteção de Dados (DPIAs) sob o GDPR – especialmente relevante ao processar dados de saúde sensíveis – sua FRIA pode se basear nessa fundação. O Artigo 27(4) incentiva o uso de DPIAs existentes como base para evitar duplicação de trabalho.
Superando desafios específicos do setor
O setor de seguros enfrenta vários desafios únicos ao implementar a FRIA. Há também uma tensão entre a precificação baseada em risco e a equidade – particularmente onde a precisão atuarial pode inadvertidamente prejudicar certos grupos.
Silos internos entre as equipes de subscrição, conformidade e ciência de dados podem complicar ainda mais o cenário. Com frequentes atualizações nos modelos e dados de entrada, manter uma avaliação atualizada é uma tarefa intensiva em recursos.
Para navegar por essas complexidades, as seguradoras devem se concentrar em construir estruturas de governança interna robustas, investir em ferramentas de explicabilidade e promover a colaboração entre departamentos. Parcerias com especialistas em governança de IA e a adoção de ferramentas específicas podem aliviar significativamente a carga.
Apóia a IA ética e em conformidade no setor de seguros
À medida que a IA continua a transformar o setor de seguros, a FRIA oferece uma oportunidade para atender às expectativas regulatórias e construir sistemas mais transparentes, justos e responsáveis. É uma chance de mostrar aos clientes que seus direitos estão protegidos, mesmo quando decisões são tomadas na velocidade dos algoritmos.
