Fraude em sinistros não é um problema novo. O que mudou é a escala e a sofisticação: redes organizadas que aprendem os padrões de aprovação das seguradoras e adaptam as tentativas continuamente. O modelo tradicional de combate — analistas revisando manualmente casos suspeitos — não escala. Cada analista consegue revisar um número finito de casos por dia. A fraude não tem esse limite.
"O problema não é detectar a fraude óbvia. É detectar a fraude que parece legítima — porque foi construída para parecer." — HTI AI Studio
A abordagem da HTI parte de uma premissa que consultoras de IA puras ignoram: o modelo é tão bom quanto os dados que o alimentam. Por isso, antes de qualquer agente, fazemos o trabalho de dados.
Health check das bases históricas
Auditamos a qualidade, completude e consistência dos dados de sinistros — geralmente distribuídos em Oracle, SQL Server ou PostgreSQL com anos de acúmulo. Dados ruins produzem modelos ruins. Nosso health check das bases resolve isso antes do modelo.
Modelagem de features de fraude
Identificamos as variáveis preditivas relevantes: frequência de sinistros por segurado, intervalo entre apólice e primeiro sinistro, padrões geográficos, horários de abertura de chamado, histórico de prestadores.
Treinamento do modelo ML
Treinamos o modelo sobre o histórico real da seguradora — não sobre datasets genéricos. O modelo aprende o que é normal para aquela carteira, não para o mercado em geral.
Agente Claude em produção
O agente analisa cada novo sinistro em tempo real, cruza com o modelo treinado, e produz um score de risco com justificativa em linguagem natural — auditável para SUSEP.
Esse é o diferencial que separa a HTI de qualquer consultoria de IA pura: nós cuidamos dos dados antes, durante e depois do projeto. Seguradoras de médio porte tipicamente operam com bases Oracle legadas de 10 a 20 anos, SQL Server não documentado, e dados de sinistros distribuídos em sistemas diferentes que nunca foram integrados. A HTI faz os dois: saneamos a base, modelamos o data warehouse, treinamos o modelo e colocamos o agente em produção — com DBA dedicado sustentando a infraestrutura continuamente.
O que a seguradora recebe: score de risco em tempo real para cada sinistro aberto; justificativa em linguagem natural gerada pelo agente Claude — auditável e exportável; dashboard de monitoramento de padrões de fraude por tipo, região e prestador; modelo que se atualiza continuamente com novos dados; infraestrutura de banco de dados documentada e sustentada pela HTI. Veja o cluster completo em IA para seguradoras ou explore o AI Studio.