Seguradoras lidam com uma tensão real: para treinar um modelo de IA útil, você precisa de dados históricos de segurados — apólices, sinistros, dados pessoais e de saúde. Mas esses dados são exatamente os que a LGPD e as normas da SUSEP protegem com mais rigor. O resultado prático: o jurídico trava o projeto de IA porque "não podemos usar dados de clientes". O time de tecnologia não consegue avançar. O projeto morre. A solução não é ignorar a regulação nem abrir mão da IA. É construir a arquitetura de dados corretamente desde o início.
"Conformidade e capacidade de treinar modelos não são opostos. São requisitos de projeto — e precisam ser tratados juntos desde o wireframe." — HTI AI Studio
Catálogo de dados com classificação de sensibilidade
Mapeamos e catalogamos todos os dados relevantes para o projeto de IA — o catálogo de dados classifica cada campo por nível de sensibilidade: dados pessoais, dados de saúde, dados financeiros, dados operacionais não-sensíveis.
Linhagem de dados documentada
Documentamos a origem, as transformações e o destino de cada dado — de onde veio, o que foi feito com ele, quem pode acessá-lo e para qual finalidade. Auditável por SUSEP e auditores externos.
Mascaramento e anonimização para treino
Dados pessoais sensíveis são mascarados ou anonimizados antes de alimentar o modelo. O modelo aprende os padrões relevantes — sinistralidade, comportamento de fraude, perfil de risco — sem precisar do CPF, nome ou endereço real do segurado.
Controle de acesso granular
Implementamos controle de acesso baseado em função e finalidade: o modelo de IA acessa o que precisa para aprender; o analista acessa o que precisa para decidir; o auditor acessa o que precisa para verificar.
Documentação para base legal LGPD
Produzimos a documentação necessária para formalizar a base legal do tratamento de dados para fins de IA — legítimo interesse ou execução de contrato, conforme o caso.
Além da conformidade, a governança bem feita melhora a qualidade do modelo. Dados catalogados, com linhagem documentada e classificação de sensibilidade, são dados mais confiáveis — e modelos treinados sobre dados confiáveis tomam decisões melhores. O ponto de partida ideal é o health check das bases.
A SUSEP exige que as seguradoras consigam explicar suas decisões — inclusive as automatizadas. Um modelo de IA que produz decisões sem rastro auditável é um risco regulatório. A HTI implementa o agente Claude com log completo de cada decisão: qual dado foi consultado, qual foi o raciocínio e qual foi a recomendação — tudo exportável para auditoria. O mesmo princípio se aplica à automação de sinistros e ao trabalho de dados prontos para IA, apoiando toda a IA para seguradoras.
O que a seguradora recebe: catálogo de dados com classificação de sensibilidade por campo; linhagem documentada de todos os dados usados no projeto de IA; pipeline de mascaramento/anonimização para dados de treinamento; controle de acesso granular por função e finalidade; documentação de base legal LGPD para o projeto; log auditável de decisões do agente para SUSEP.