Mercado segurador cresce 14,1% até setembro, impulsionado pelo Vida. Veja como a IA pode transformar este crescimento em rentabilidade e vantagem competitiva.
O mercado segurador português não está parado: cresceu 14,1% nos primeiros nove meses do ano, para 11,8 mil milhões de euros, puxado sobretudo pelo ramo Vida, que subiu 19,7%. Estes dados da ASF mostram uma coisa clara: há apetite, há prémios a circular… mas também há pressão sobre margens, eficiência e velocidade de resposta ao cliente.
Para quem trabalha numa seguradora em Portugal, 2025 está a ser o ano em que já não chega “fazer o mesmo, mas um pouco melhor”. O crescimento existe, mas o contexto é duro: taxas de juro voláteis, concorrência bancária forte no Vida, clientes mais informados e reguladores mais exigentes. E é aqui que a inteligência artificial (IA) deixa de ser conceito teórico e passa a ferramenta prática de negócio.
Este artigo insere‑se na série “IA para Seguradoras Portuguesas: Transformação Digital” e usa o crescimento recente do mercado – em especial no ramo Vida – como ponto de partida para uma pergunta muito concreta: como é que a IA pode transformar este crescimento em rentabilidade sustentável e em vantagem competitiva?
1. O que nos diz o crescimento de 14,1% sobre o mercado
O crescimento de 14,1% na produção de seguro direto (Vida e Não Vida), até setembro, para 11,8 mil milhões de euros, não é apenas um número simpático para comunicados. Ele mostra três tendências que quem está numa seguradora não pode ignorar.
-
O ramo Vida voltou a ganhar tração
Um crescimento de 19,7% no Vida, impulsionado por aumentos acima de 50% em determinados segmentos (como indicam os 58,3% referidos pela ASF), sugere:- Maior procura de poupança de médio e longo prazo;
- Clientes a procurar produtos com algum nível de garantia, num contexto de incerteza económica;
- Possível reorientação de investimento de depósitos bancários para soluções de seguro Vida.
-
Não Vida continua relevante, mas mais competitivo
Mesmo sem os números detalhados aqui, o padrão dos últimos anos é claro: Auto e Saúde estão maduros e supercompetitivos. Crescer nestas linhas exige:- Produtos diferenciados;
- Processos rápidos (subscrição, emissão, sinistros);
- Preços dinâmicos e ajustados ao risco real.
-
Mais prémios ≠ mais lucro
O aumento da produção não garante melhor resultado técnico. Se a seguradora:- aceita risco mal precificado;
- tem custos de operação elevados;
- demora a pagar sinistros e perde clientes, então o tal crescimento de 14,1% pode até esconder deterioração de rentabilidade.
É aqui que a IA entra: não tanto para vender slogans, mas para melhorar, de forma muito concreta, subscrição, gestão de sinistros, deteção de fraude e personalização de apólices.
2. IA no ramo Vida: de produto estático a relação contínua
O ramo Vida foi o motor do crescimento. A pergunta é: quem vai conseguir ficar com a maior fatia deste bolo nos próximos 2–3 anos? As seguradoras que tratarem o ramo Vida como “produto de catálogo” ou as que o transformarem num serviço inteligente, assistido por IA?
2.1. Subscrição automatizada e mais rápida
A subscrição Vida em muitas seguradoras portuguesas ainda é pesada: questionários longos, análise manual, trocas de emails com mediadores. A IA já permite:
- Pré‑análise automática de propostas, com modelos que cruzam idade, profissão, histórico médico declarado e montante seguro para propor uma decisão preliminar: aceitar, recusar ou encaminhar para médico.
- Identificação de incoerências nas respostas (por exemplo, profissão de alto risco com estilo de vida declarado incompatível), sinalizando casos a rever.
- Ajuste de tarifário em tempo quase real, dentro dos limites definidos pelo atuariado e pelo regulador.
Resultado prático: tempos de decisão que podem cair de dias para minutos, menos fricção para o mediador e mais apólices emitidas sem aumentar equipas.
2.2. Personalização de apólices Vida
O crescimento de 19,7% no Vida mostra procura. Mas a oferta, muitas vezes, continua rígida. A IA permite criar perfis de cliente muito mais granulares, cruzando:
- dados socioeconómicos;
- comportamento de interação digital com a seguradora;
- histórico de produtos financeiros;
- preferências de risco (por exemplo, respostas a simuladores online).
Com isto, é possível:
- Recomendar combinações de coberturas (vida risco, invalidez, doenças graves) mais alinhadas com a realidade de cada cliente;
- Definir estratégias de comunicação diferentes: um jovem de 30 anos com crédito habitação precisa de mensagens distintas de um pré‑reformado que procura complementar a pensão pública;
- Oferecer mecanismos de revisão periódica automática da apólice, com alertas inteligentes: “Com a alteração da sua situação familiar, este nível de capital pode já não ser o mais adequado”.
No fundo, a IA ajuda o ramo Vida a deixar de ser um ato pontual (contratar a apólice) para se tornar uma relação contínua, em que a seguradora acompanha o ciclo de vida do cliente.
3. Não Vida: IA ao serviço da eficiência e da experiência
Se o Vida puxa o crescimento, o Não Vida continua a ser o campo de batalha diário das seguradoras portuguesas. E é aqui que a IA pode fazer muita diferença em 2025.
3.1. Gestão de sinistros: rapidez sem perder controlo
A gestão de sinistros é, na prática, o momento em que o cliente decide se fica ou sai na próxima renovação. A IA pode atuar em várias fases:
- Triagem automática de sinistros: classificação imediata (ex.: Auto, Habitação, Saúde), gravidade estimada e encaminhamento para o gestor certo.
- Deteção precoce de potenciais fraudes: modelos que analisam padrões de histórico, localização, tipo de dano, comportamento do tomador e sinistros anteriores, atribuindo um score de risco.
- Automatização de pequenas indenizações: danos simples e de baixo valor (por exemplo, pequenos danos materiais no Auto) podem ter decisão e pagamento quase automáticos.
Isto traduz‑se em menos custo operacional por sinistro, maior controlo sobre fraude e, sobretudo, um cliente que sente resposta rápida quando mais precisa.
3.2. Subscrição Não Vida mais inteligente
No Não Vida, a tentação de competir apenas em preço é enorme. A IA oferece uma alternativa mais saudável: competir em precisão de risco.
- Em Auto, modelos que integram padrões de condução (quando disponíveis), histórico de sinistros, tipo de utilização e contexto geográfico.
- Em Habitação, incorporação de dados externos (ex.: risco de inundação por zona, histórico de eventos climáticos, características do edifício).
- Em Saúde, análise de padrões de utilização das redes de prestadores para antecipar custos.
Quem conseguir usar IA para preços mais ajustados ao risco real, mantendo o cumprimento regulatório, terá portefólios mais equilibrados e margem para crescer com menos surpresas.
4. Deteção de fraude: proteger margens num mercado em crescimento
Sempre que o mercado cresce rapidamente, há um efeito colateral: a fraude tenta crescer com ele. E a fraude em seguros é um imposto silencioso sobre todos os clientes, porque pressiona prémios e corrói margens.
A IA é particularmente forte neste campo, por três razões:
- Consegue analisar grandes volumes de dados históricos de sinistros, apólices e reclamações para identificar padrões que o olho humano nunca veria.
- Aprende com novos casos: modelos de machine learning podem ser atualizados com investigações concluídas, refinando a deteção.
- Funciona em tempo quase real, sinalizando casos suspeitos no momento da abertura do sinistro.
Exemplos concretos de uso:
- Identificação de redes organizadas: múltiplos sinistros com ligação indireta a um mesmo prestador, oficina ou grupo de tomadores.
- Sinalização de comportamentos atípicos: aumento súbito de frequência de sinistros após aumento de capital, sempre com a mesma tipologia de dano.
- Cruzamento de dados internos com dados públicos para verificar coerência de informação.
A diferença para a abordagem tradicional é grande: em vez de se investigar “um pouco de tudo”, passa‑se a priorizar os 5–10% de casos com maior score de risco, concentrando recursos onde o impacto é maior.
5. Como começar a transformação com IA numa seguradora portuguesa
Muitas seguradoras já perceberam o potencial da IA, mas ficam presas entre PowerPoints e realidades de sistemas legados, equipas sobrecarregadas e receios de compliance. A boa notícia é que não é preciso (nem sensato) tentar fazer tudo de uma vez.
5.1. Escolher 2–3 casos de uso com impacto direto
Para um contexto como o atual, em que o mercado cresce 14,1% e o Vida quase 20%, faz sentido começar por casos de uso que mexem logo em receita ou custo direto:
- Subscrição automatizada simplificada em Vida Risco;
- Triagem e priorização de sinistros Auto;
- Motor de recomendação de cross‑sell (ex.: clientes Vida sem Saúde ou sem Habitação).
O objetivo é ter resultados tangíveis em 3–6 meses: menos tempo médio de decisão, mais propostas emitidas, redução de custo médio por sinistro.
5.2. Trabalhar dados e governação desde o início
IA sem dados é promessa vazia. Para funcionar bem em seguros, é preciso:
- Consolidar dados de apólices, sinistros, mediadores e clientes, pelo menos num repositório analítico coerente;
- Definir regras claras de privacidade, consentimento e utilização de dados, alinhadas com o RGPD e com a regulação da ASF;
- Documentar modelos, variáveis usadas e lógicas de decisão, para poder explicar decisões algorítmicas em auditorias.
Quem fizer isto desde o início vai evitar o clássico “projeto piloto que funciona, mas nunca escala por falta de governação”.
5.3. Combinar IA com experiência das equipas
Um erro frequente é ver IA como substituto de peritos. Na prática, os melhores projetos em seguradoras portuguesas fazem o oposto: usam a experiência de subscritores, peritos de sinistros e atuários para treinar e validar modelos.
Funciona assim:
- A IA propõe;
- O humano valida, corrige e explica;
- O modelo aprende com essas correções.
No final, ganha‑se escala e consistência sem perder o know‑how acumulado.
6. De crescimento de prémios a vantagem competitiva com IA
O número de 11,8 mil milhões de euros em produção de seguro direto mostra que há espaço para crescer em Portugal. Mas o verdadeiro diferencial, nos próximos anos, vai estar menos no volume e mais na forma como cada seguradora usa a IA para tornar esse volume sustentável, rentável e alinhado com o cliente.
A série “IA para Seguradoras Portuguesas: Transformação Digital” parte precisamente desta convicção: o mercado já está a crescer, o desafio agora é crescer melhor. Priorizar casos de uso com impacto, profissionalizar dados e governação, e pôr IA a trabalhar lado a lado com as equipas humanas.
Se trabalha numa seguradora em Portugal e está a olhar para estes 14,1% de crescimento com uma mistura de entusiasmo e preocupação, o próximo passo é simples: escolha um problema concreto de negócio e pergunte como a IA o pode tornar 30–40% mais eficiente. É muitas vezes nesse primeiro projeto bem‑sucedido que começa a verdadeira transformação.