Fraude em sinistros: o que a IA consegue detectar com os dados que a reguladora já tem

A maior parte dos sinais de fraude já está nos dados que a reguladora recebe todos os dias: fotos, documentos, histórico, datas. O problema é que ninguém tem tempo de cruzar tudo isso em cada processo. É aí que a IA ajuda.

O cenário mudou dos dois lados

Segundo levantamento da CNseg sobre inteligência artificial no setor de seguros, a IA já é usada por cerca de 80% das seguradoras no Brasil. Ao mesmo tempo, o mercado relata tentativas de fraude cada vez mais sofisticadas: documentos adulterados, informações alteradas e, mais recentemente, imagens manipuladas ou geradas por IA em vistorias feitas à distância.

Para a reguladora, isso cria uma pressão dupla. Com a Lei 15.040, o prazo para a manifestação sobre a cobertura ficou mais curto e o atraso tem custo. E com fraudes mais elaboradas, a conferência manual não dá conta do volume.

O que a IA consegue detectar com os dados que você já tem

1. Inconsistências entre documentos

Datas que não batem entre o boletim de ocorrência, o aviso e as notas fiscais. Nomes, placas ou endereços com variações. Valores de orçamento que não correspondem às peças listadas. Um agente de IA lê todos os documentos do processo e aponta as divergências para o analista.

2. Sinais nas imagens

Metadados de fotos que indicam data, local ou dispositivo diferentes do declarado. Imagens repetidas em processos distintos. Danos incompatíveis com a dinâmica relatada. Indícios de edição. Nenhum desses sinais é prova sozinho, mas todos justificam um olhar mais atento.

3. Padrões no histórico

O mesmo segurado, oficina, testemunha ou endereço aparecendo em vários sinistros num período curto. Sinistros logo após o início ou o aumento da cobertura. Esse cruzamento é trivial para um sistema e quase impossível de fazer de memória.

4. Texto e relato

Relatos muito parecidos entre processos diferentes, ou narrativas que mudam entre o aviso e a entrevista. A IA compara os textos e destaca as diferenças.

O que a IA não deve fazer

• Negar um sinistro sozinha. A IA gera alertas e prioriza processos. A conclusão é do regulador, e a decisão de cobertura é da seguradora.
• Funcionar como caixa-preta. Todo alerta precisa mostrar o motivo: qual documento, qual divergência, qual padrão. A recusa de cobertura precisa ser fundamentada, e “o sistema apontou” não é fundamento.
• Tratar todo segurado como suspeito. Muitos alertas falsos atrasam processos legítimos e corroem a confiança da equipe no sistema.

Como implantar sem travar a operação

1. Comece pelos sinais objetivos: divergência de datas, documentos e duplicidade de imagens. São fáceis de explicar e de validar.
2. Use a IA para priorizar, não para bloquear. Os processos com alerta vão para a fila de análise aprofundada; os demais seguem o fluxo normal.
3. Meça os alertas: quantos foram confirmados, quantos eram falsos. Ajuste as regras com base nisso.
4. Registre tudo. Cada alerta, cada decisão humana e o motivo. Isso protege a reguladora em caso de questionamento.

Na prática

Na Archicode, operamos para uma reguladora de sinistros com atuação nacional um sistema de IA que faz o pré-cadastro de sinistros a partir dos documentos recebidos. Ler e estruturar cada documento na entrada é exatamente o que torna possível cruzar dados depois. Por isso, para a maioria das reguladoras, o primeiro passo contra a fraude não é um “detector de fraude”: é ter os dados de cada processo organizados desde o aviso.

Se a sua operação quer avaliar onde a IA pode reduzir fraude e prazo ao mesmo tempo, o nosso Diagnóstico de viabilidade de IA mapeia os dados disponíveis, os riscos e o que vale automatizar primeiro.

Conheça como a Archicode trabalha com desenvolvimento de agentes de IA.

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Fontes

• Seguradoras apostam em IA para combater fraudes em sinistros — CQCS (jun/2026)
• Inteligência artificial inaugura nova onda em fraude contra seguro — CQCS/Conjur (ago/2026)
• Lei 15.040: 30 dias para decidir sobre o sinistro — Archicode