Como a EXL reduziu custos de underwriting em seguros com IA generativa

O desafio era reduzir o custo e o tempo de subscrição de seguros, uma atividade que envolve leitura de documentos, avaliação de risco, validação de informações e aplicação de regras. Em seguradoras, atraso no underwriting impacta emissão de apólice, experiência do corretor e capacidade comercial.

No Brasil, essa dor é altamente aderente a vida, saúde, empresarial, rural, garantia, transportes e grandes riscos. Em todos esses segmentos, documentos extensos e regras complexas tornam a operação dependente de especialistas e processos manuais.

A EXL já oferecia uma plataforma chamada LDS para automatizar o processo de seguros desde submissão de novo negócio até emissão de apólice. Mesmo assim, o underwriting continuava exigindo esforço manual relevante, especialmente na análise de documentos e avaliação de informações extensas.

A oportunidade estava em inserir um assistente de IA generativa para acelerar a leitura, organizar evidências e apoiar decisões. Isso reduz o tempo gasto pelo subscritor em tarefas repetitivas e aumenta a capacidade de analisar casos complexos.

A EXL desenvolveu o LDS Underwriting Assist, um assistente de IA generativa para processar documentos de underwriting. A aplicação foi concluída em 60 dias, segundo a fonte, e foi desenhada para reduzir esforço manual e acelerar decisões.

O assistente interpreta documentos extensos, identifica informações relevantes, apoia avaliação de risco e ajuda o subscritor a chegar mais rapidamente a uma conclusão. A solução não elimina a necessidade de governança; ela aumenta a velocidade e consistência do processo.

A solução foi construída com Amazon Bedrock, usando IA generativa para análise e avaliação de documentos. O Bedrock fornece acesso a modelos fundacionais e capacidade de desenvolvimento de aplicações generativas com foco empresarial.

A plataforma LDS fornece o contexto de seguros, workflow e integração com o ciclo de nova proposta a emissão. A IA entra como uma camada de leitura e apoio cognitivo dentro de um processo de negócio já estruturado.

Quando uma proposta ou caso de underwriting chega, a IA analisa os documentos associados, extrai informações importantes e ajuda a avaliar dados relevantes para decisão. O subscritor recebe uma visão mais organizada, com evidências e pontos de atenção.

Na prática, isso reduz a necessidade de leitura integral manual e acelera a passagem de documentos brutos para análise de risco. Casos que antes poderiam demorar dias passam a ser processados em horas, de acordo com a fonte.

O processo conecta submissão de documentos, leitura por IA, extração de dados, avaliação de evidências, workflow de underwriting e decisão. A IA generativa atua como copiloto do subscritor, apoiando interpretação e reduzindo esforço de busca e consolidação.

Esse padrão pode ser replicado em seguradoras brasileiras com integração a sistemas de cotação, gestão de propostas, GED, CRM de corretores e motores de regras de underwriting.

• Até 80% de redução nos custos de underwriting.
• Aplicação construída em 60 dias, em vez de meses.
• Processamento acelerado de dias para horas.
• Plataforma LDS já usada para apoiar lançamento de mais de 100 produtos em oito países.

O resultado é relevante para diretoria porque conecta IA diretamente a custo operacional, velocidade comercial e capacidade de escalar produtos de seguro.

O case mostra que IA generativa é particularmente forte em processos de seguros que combinam documentos longos, regras e decisões especializadas. O maior valor aparece quando a IA está dentro do workflow, e não como ferramenta isolada de leitura.

Para seguradoras brasileiras, o aprendizado é começar por linhas de negócio com alto volume documental e gargalos claros, medindo custo por proposta, tempo de decisão, taxa de retrabalho e qualidade da análise.