De cashback a seguros: IA a mudar finanças e risco

Quando o cashback encontra os seguros e a IA

Em 2026, a XTB quer pôr os seus clientes a negociar criptomoedas em direto, a usar cashback e a operar opções com a mesma facilidade com que hoje compram uma ação americana. Isto não é só mais uma lista de produtos financeiros. É um sinal claro: quem fica parado, perde o cliente.

Este movimento no setor financeiro interessa — e muito — às seguradoras portuguesas. Porque mostra qual é o novo patamar de exigência: experiência simples, personalização em tempo real e automação quase total. Exatamente o tipo de transformação que a inteligência artificial (IA) torna possível no setor dos seguros.

Neste artigo, pego no exemplo da XTB e mostro como a mesma lógica de inovação pode (e deve) ser aplicada às seguradoras em Portugal, desde a subscrição automática ao gestão de sinistros em minutos, passando por produtos tão claros e atrativos quanto um programa de cashback.

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O que a XTB está a fazer – e porque é um sinal para seguradoras

A partir da notícia do Jornal de Negócios, a XTB traça para 2026 três prioridades:

• Negociação direta de criptomoedas
• Programas de cashback
• Operações de opções (produtos derivados mais sofisticados)

Mais do que a lista em si, o que importa é o padrão:

1. Diversificação de produto – responde a perfis de risco e interesses diferentes.
2. Foco na experiência do cliente – cashback é puro “valor tangível” para o utilizador.
3. Uso intensivo de tecnologia – gerir cripto, opções e cashback sem tecnologia avançada é impossível.

As seguradoras portuguesas enfrentam hoje exatamente o mesmo tipo de desafios:

• Clientes mais informados, a comparar preços e coberturas no telemóvel.
• Pressão para reduzir custos operacionais e tempos de resposta.
• Exigência regulamentar elevada (supervisão, Solvência II, proteção de dados).

A diferença é que, no setor segurador, a IA já permite dar o salto que a XTB está a preparar nos mercados: automatizar, personalizar e tornar a experiência do cliente muito mais próxima do que ele já tem na banca digital, nos fintechs e nas plataformas de investimento.

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Do cashback às apólices dinâmicas: o que a IA já consegue fazer

Quem usa uma app de trading com cashback percebe a lógica: quanto mais usa, mais benefícios diretos recebe. Nas seguradoras, a lógica pode ser ainda mais poderosa – porque está ligada a comportamento e risco real.

Exemplos práticos para seguradoras portuguesas

Com IA aplicada a seguros, é possível criar produtos que se inspiram diretamente nesta inovação financeira:

• “Cashback” de sinistralidade: clientes com boa condução (medida por telemática) recebem no fim do ano:

  • desconto automático na renovação do seguro automóvel; ou
  • crédito para outros produtos (casa, saúde, proteção pessoal).

• Apólices dinâmicas: prémios ajustados quase em tempo real com base em dados:

  • quilómetros efetivamente percorridos;
  • hábitos de condução (travagens bruscas, velocidades, horários);
  • utilização da casa (sensores, IoT, alarmes conectados).

• Programas de fidelização inteligentes: a IA identifica padrões de utilização e cria ofertas altamente segmentadas, por exemplo:

  • famílias jovens com filhos pequenos → seguros de saúde com pediatria reforçada e descontos em parceiros;
  • nómadas digitais → seguros viagem + saúde internacional + proteção cibernética.

A diferença entre isto e as campanhas clássicas? A IA permite ajustar a oferta cliente a cliente, em vez de usar apenas grandes segmentos genéricos.

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Automação: do clique na XTB ao sinistro pago em minutos

A XTB quer que o cliente possa:

• abrir posições em cripto diretamente;
• receber cashback sem burocracia;
• operar opções sem telefonemas nem papel.

O equivalente nas seguradoras é simples de descrever, mas desafiante de executar: submeter um sinistro e ter uma decisão em minutos, não em semanas.

Onde a IA entra na automação de seguros

A IA consegue automatizar, com segurança e controlo, grande parte do ciclo de vida de uma apólice:

1. Subscrição automática (underwriting)

   • Algoritmos analisam dados do cliente (histórico, questionário, dados públicos relevantes) e classificam o risco.
   • Proposta de preço gerada em segundos, com regras definidas pelos atuários e regulada pela seguradora.
   • Casos fora do padrão são escalados para um perito humano.

2. Gestão de sinistros com IA

   • O cliente reporta um acidente via app, envia fotos ou vídeo.
   • Modelos de visão computacional avaliam danos, estimam custo e cruzam com dados de oficinas e históricos.
   • Se o caso estiver dentro de determinados parâmetros, o sistema aprova automaticamente o pagamento ou o encaminhamento para a oficina.

3. Atendimento com assistentes virtuais especializados

   • Chatbots com IA generativa, treinados em linguagem jurídica e termos técnicos de seguros, ajudam o cliente 24/7:
     • a perceber coberturas;
     • a acompanhar o estado de um sinistro;
     • a obter simulações personalizadas.

O impacto?

• Redução brutal de tempo médio de resposta.
• Menos erros manuais.
• Equipas humanas focadas nos casos complexos, onde a empatia e julgamento humano são críticos.

No fundo, é a mesma lógica do trading automatizado aplicada aos seguros: a IA trata do repetitivo, as pessoas tratam do excecional.

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Personalização: se a XTB conhece o investidor, a seguradora tem de conhecer o segurado

A XTB olha para o comportamento dos seus clientes: quais os mercados mais usados (Lisboa vs EUA), que instrumentos preferem (ações, CFD, cripto), quanto risco suportam. A partir daí, ajusta oferta, conteúdos e funcionalidades.

Nas seguradoras, a personalização com IA é ainda mais crítica porque tem impacto direto na perceção de justiça do preço e da cobertura.

O que a IA permite personalizar hoje

1. Preços mais justos e transparentes

   • Modelos de scoring consideram dezenas (ou centenas) de variáveis de risco, desde histórico de sinistros a dados comportamentais.
   • Em vez de “um preço médio para todos”, cada cliente recebe um prémio alinhado com o seu perfil real.

2. Coberturas à medida de contextos portugueses

   • Zonas urbanas vs rurais, regiões com maior risco de incêndio, cheias ou roubo.
   • IA cruza dados geoespaciais, meteorológicos e históricos para sugerir coberturas mais relevantes:
     • na margem sul do Tejo, reforço contra cheias;
     • em zonas florestais, cobertura mais robusta para fogo.

3. Momento certo, mensagem certa

   • IA identifica “eventos de vida” e comportamentos que indicam novas necessidades:
     • compra de casa → oportunidade para multirriscos + vida;
     • nascimento de filhos → saúde familiar + poupança de longo prazo;
     • mudança de emprego → seguros de rendimento e proteção financeira.

O objetivo não é “empurrar produtos”, mas estar no momento certo com a proteção certa, tal como uma boa app financeira sugere investimentos coerentes com o perfil e o ciclo de vida do utilizador.

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Criptomoedas, risco e o papel da IA na gestão de fraudes

A aposta da XTB na negociação direta de criptomoedas mostra outra realidade:

• os ativos são mais voláteis,
• os riscos operacionais e de fraude aumentam,
• e o escrutínio regulatório aperta.

No mundo dos seguros, o paralelo é direto: quanto maior a digitalização (subscrição online, sinistros via app, pagamentos instantâneos), maior a exposição a fraude e abuso de sistemas.

A boa notícia é que a IA não é só o motor da automação; é também a principal ferramenta de defesa.

IA para deteção de fraude em seguros

• Análise em tempo real de padrões de sinistros:

  • repetição de reclamações com características suspeitas;
  • redes de pessoas, oficinas, prestadores e mediadores com comportamentos atípicos;
  • geolocalização incongruente com o evento descrito.

• Modelos de anomalia:

  • avaliam cada novo sinistro contra milhões de casos passados;
  • atribuem uma probabilidade de fraude;
  • encaminham automaticamente para equipas de investigação quando o risco é elevado.

• Integração com dados externos (sempre com respeito pelo RGPD):

  • registos públicos;
  • bases de dados de fraudes conhecidas;
  • informação de parceiros (bancos, oficinas, clínicas).

Tal como nas criptomoedas, onde o risco de lavagem de dinheiro e esquemas fraudulentos obriga a monitorização sofisticada, as seguradoras portuguesas precisam de IA para proteger margens e garantir sustentabilidade.

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Como uma seguradora portuguesa pode começar esta transformação

Muitas seguradoras olham para projetos de IA como algo “grande demais”. A realidade? As iniciativas que funcionam começam pequeno, são bem delimitadas e ligam tecnologia diretamente a objetivos de negócio.

Passos práticos

1. Escolher um caso de uso com impacto visível

   • Subscrição automática de seguros auto simples.
   • Triagem de sinistros de baixo valor (por exemplo, pequenos danos em habitação).
   • Assistente virtual para dúvidas frequentes sobre coberturas.

2. Criar uma equipa mista (negócio + dados + TI)

   • Alguém de negócio que define objetivos e métricas (tempo de resposta, custo por sinistro, NPS).
   • Especialistas de dados/IA que constroem modelos.
   • TI para garantir integração com sistemas core.

3. Garantir governação e conformidade

   • Rever modelos à luz do RGPD e da futura regulação europeia de IA.
   • Implementar explicabilidade mínima: conseguir justificar preços, decisões de aceitação/recusa, alertas de fraude.

4. Pilotar, medir, escalar

   • Lançar primeiro para um segmento reduzido (por exemplo, novos clientes de uma região).
   • Medir resultados com rigor.
   • Ajustar modelos antes de escalar para todo o portefólio.

É este tipo de abordagem pragmática que está a diferenciar empresas em vários setores no contexto da série “Inteligência Artificial para Empresas Portuguesas”. As seguradoras não fogem à regra.

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Porque é que isto tudo é urgente para as seguradoras portuguesas

Enquanto a XTB planeia 2026 com novos produtos, apenas cerca de 11,5% das empresas portuguesas usam IA de forma significativa (dados recentes do contexto europeu). Isto significa duas coisas:

• há muito espaço para ganhar vantagem competitiva;
• quem adiar a decisão vai correr atrás do prejuízo.

No setor segurador, a pressão vem de vários lados ao mesmo tempo:

• clientes a comparar seguros em segundos em comparadores online;
• bancos e fintechs a oferecer seguros integrados nas suas apps;
• reguladores a exigir processos mais robustos e transparentes.

A boa notícia é que a tecnologia já está madura. O que falta, na maior parte dos casos, é clareza de visão e coragem para começar.

Há um paralelo evidente com o que está a acontecer na XTB:

Quem conseguir unir inovação em produto, experiência fluida e automação inteligente, fica no topo da lista de escolhas dos clientes.

Para uma seguradora portuguesa em 2026, isso significa:

• sinistros simples resolvidos em minutos;
• preços e coberturas que fazem sentido para cada pessoa;
• programas de fidelização tão claros quanto um bom cashback;
• equipas internas libertas de tarefas repetitivas para se focarem no cliente.

A IA não é um luxo tecnológico. É a ferramenta prática que torna tudo isto possível.

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Se a XTB já está a redesenhar a forma como os portugueses investem, quem redesenhar a forma como os portugueses se protegem com seguros vai liderar a próxima década. A pergunta já não é “se” a IA vai transformar o setor, mas que seguradoras querem estar na frente quando isso acontecer.