As seguradoras de saúde no Brasil já contam com ferramentas de inteligência artificial para reduzir fraudes em reembolsos, um problema que gera prejuízos anuais estimados em R$ 30 bilhões no setor. A tecnologia permite analisar padrões de solicitações e identificar comportamentos suspeitos de forma automatizada.
Como funciona a detecção de fraudes
O sistema utiliza algoritmos de machine learning para cruzar dados de beneficiários, prestadores de serviços e procedimentos realizados. Quando uma solicitação de reembolso foge do padrão esperado, como valores muito altos ou frequência incomum de atendimentos, ela é sinalizada para análise manual. Segundo a Associação Brasileira de Planos de Saúde (Abramge), a adoção dessas ferramentas já reduziu em até 40% as tentativas de fraude em algumas operadoras.
Impacto financeiro e operacional
Para as seguradoras, a redução de fraudes representa economia significativa. “Cada real evitado em fraude é um real que pode ser investido em melhoria do atendimento e redução de custos para os beneficiários”, afirma Carlos Figueiredo, diretor de operações de uma grande seguradora. Além disso, a automação agiliza o processo de reembolso para os clientes legítimos, que passam a receber o pagamento mais rapidamente.
Desafios na implementação
Apesar dos benefícios, a implementação da IA enfrenta desafios, como a necessidade de grandes volumes de dados históricos para treinar os modelos e a atualização constante contra novas formas de fraude. Especialistas alertam que é preciso equilibrar a detecção com a privacidade dos dados dos usuários, seguindo a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).
O mercado de saúde suplementar no Brasil movimenta cerca de R$ 200 bilhões por ano, e as fraudes representam cerca de 15% desse valor. Com a inteligência artificial, as seguradoras esperam reduzir esse percentual para menos de 5% nos próximos anos.
