O mercado de resseguros no Brasil e no mundo está passando por uma transformação silenciosa, mas profunda. Não se trata mais apenas de ter capital para cobrir grandes riscos. A nova fronteira competitiva é a qualidade dos dados. Em um ambiente onde eventos climáticos extremos, ataques cibernéticos e crises econômicas se tornam mais frequentes, a capacidade de uma seguradora ou resseguradora de ler, interpretar e agir com base em informações precisas virou um diferencial estratégico central. Mais do que nunca, o desafio não é coletar mais dados, mas sim transformá-los em inteligência de risco confiável.
O dado como novo ativo do resseguro
A digitalização do setor e a complexidade dos riscos modernos estão forçando as empresas a repensar seus modelos de precificação e gestão. Dados dispersos, desatualizados ou de baixa qualidade geram ruído, incerteza e podem levar a erros na definição de preços — o prêmio do seguro — e na exposição a perdas. Por outro lado, informações bem estruturadas e governadas permitem uma leitura mais precisa do comportamento dos riscos, evitando concentração excessiva e permitindo respostas mais rápidas a mudanças no cenário econômico e tecnológico.
“A indústria de resseguro entrou numa fase em que a qualidade dos dados é tão importante quanto o capital. Quem consegue ler melhor o comportamento do risco consegue precificar melhor, evitar concentração excessiva e responder com mais velocidade a mudanças no ambiente econômico e tecnológico”, afirma Rafaela Barreda, presidente da Federação Nacional das Empresas de Resseguros (Fenaber).
Um estudo recente de uma corretora global aponta que seus clientes registraram uma melhora de 5% na adoção de controles críticos de segurança cibernética. Esse avanço está diretamente ligado ao uso mais sofisticado de informações para análise e gestão de riscos, um movimento que reflete uma tendência que também se consolida no mercado de seguros e resseguros.
Inteligência artificial e governança: as duas faces da mesma moeda
O avanço de ferramentas como inteligência artificial (IA), analytics e modelagem preditiva tem sido decisivo para melhorar a precisão na subscrição de riscos. No entanto, especialistas alertam que a tecnologia não substitui a necessidade de uma base sólida. Sem dados de qualidade, a IA pode amplificar ruídos e gerar conclusões distorcidas, em vez de reduzir incertezas.
“IA, analytics e modelagem preditiva são ferramentas decisivas, mas não substituem governança. O ponto central não é ter mais dados, e sim ter dados melhores, comparáveis e auditáveis. Sem isso, a inteligência artificial pode amplificar ruídos em vez de reduzir incertezas”, destaca Barreda. A executiva também ressalta a importância do treinamento e da segurança: “Não adianta só ter acesso, mas também conhecer as formas de ataques. As empresas precisam investir em treinamento, já que práticas de phishing têm como alvo a curiosidade de abrir arquivos, clicar em links e fornecer informações desnecessárias”.
O papel da regulação e o crescimento do mercado
No Brasil, a Superintendência de Seguros Privados (Susep) mantém um sistema estatístico alimentado por informações enviadas periodicamente por seguradoras e resseguradoras, atualizado semanalmente. Essa iniciativa tem contribuído para ampliar a transparência e a disponibilidade de informações utilizadas por todo o mercado, reforçando a importância da padronização e da qualidade dos dados enviados.
Esse movimento ocorre em paralelo ao crescimento do setor segurador brasileiro. Segundo dados da Confederação Nacional das Seguradoras (CNseg), o mercado segurador cresceu 6% no primeiro trimestre de 2025 e registrou R$ 131,7 bilhões em indenizações pagas no período. Para especialistas, o aumento da escala torna ainda mais urgente a utilização de modelos analíticos capazes de identificar tendências e antecipar comportamentos, reduzindo distorções na precificação.
O que isso significa para o consumidor final?
Embora a discussão sobre qualidade de dados ocorra em um nível técnico e setorial, ela tem impacto direto no bolso do consumidor brasileiro. Quando as seguradoras e resseguradoras trabalham com informações mais precisas, a precificação dos seguros tende a ser mais justa. Riscos menores podem ter prêmios mais baixos, e a
capacidade de antecipar perdas reduz a necessidade de repasses generalizados de custos para todos os segurados.
Na prática, uma melhor gestão de dados significa:
- Precificação mais justa: seguros de automóveis, residenciais, de vida e planos de saúde podem ter valores mais alinhados ao perfil de risco real de cada cliente.
- Maior estabilidade do mercado: com riscos melhor compreendidos, há menos volatilidade e menos surpresas em renovações de apólices.
- Inovação em produtos: dados de qualidade permitem o desenvolvimento de coberturas mais específicas e personalizadas, atendendo a novas necessidades, como riscos cibernéticos.
O mercado global de resseguros busca aprimorar sua capacidade de responder a riscos cada vez mais interconectados. Para o setor, a combinação entre tecnologia, qualidade da informação e governança de dados tornou-se elemento essencial para sustentar o crescimento e a estabilidade em um ambiente de maior volatilidade. Para você, segurado ou profissional do setor, isso reforça a importância de contar com informações transparentes e de verificar a solidez e a reputação das empresas com as quais contrata seus seguros. A qualidade dos dados, no fim das contas, protege todos nós.
