22/01/2026 · 8 min

Automação de sinistros com IA: triagem, sinais de fraude e menor ciclo

Como combinar inteligência documental, orquestração de workflows e padrões seguros de LLM para acelerar sinistros com auditoria.

Sinistros são processos intensivos em documentos: formulários, faturas, relatórios, fotos, emails. A IA ajuda quando está embebida num workflow — não quando é apenas uma janela de chat.

Um workflow com provas dadas

  • Ingestão + classificação: tipo de sinistro, documentos em falta, urgência.
  • Extração: normalizar campos chave em JSON (apólice, datas, montantes).
  • Validação: cruzar com fontes estruturadas (regras, coberturas, perfil).
  • Assistência: sumário do caso + próximos passos recomendados.
  • Auditoria: rastreabilidade — dados usados, regras aplicadas, sugestões feitas.

Métricas típicas para melhorar

  • Tempo de ciclo
  • Resolução ao primeiro contacto
  • Custo de peritagem
  • Tempo até sinal de fraude
  • Qualidade de registos

Dica de implementação

Começa por 1–2 tipos de sinistro de alto volume, define conjuntos de avaliação e só depois escala. Automação sem avaliação cria risco silencioso.

Pretende aplicar isto na sua empresa?

Podemos desenhar um piloto com RAG/automação e governação, com avaliação e métricas claras.