Uma reportagem publicada pela InfoMoney revelou que quem mora com o segurado pode encarecer ou baratear o custo de uma apólice. Perfil de moradores, histórico de sinistros e até a presença de animais domésticos entram no cálculo das seguradoras ao definir o prêmio a ser cobrado. O tema é relevante porque expõe a lógica atuarial por trás dos produtos digitais de seguro, cada vez mais distribuídos por fintechs e plataformas embarcadas.
Para o consumidor final, a percepção é simples: o preço mudou porque a seguradora soube mais sobre quem vive na casa. Para as insurtechs e distribuidoras digitais, a questão é mais complexa: quais dados podem ser coletados, como devem ser tratados e quais critérios de subscrição são juridicamente sustentáveis no Brasil?
Este artigo parte do caso reportado pela InfoMoney para aprofundar a análise jurídica e contábil do tema, com foco nos pontos que afetam diretamente founders, gestores de produto e equipes de compliance de fintechs que operam no segmento de seguros digitais.
Contexto jurídico e regulatório
O que a regulação brasileira diz sobre subscrição e uso de dados em seguros
A Superintendência de Seguros Privados (SUSEP) é o órgão responsável pela regulação, supervisão e controle do mercado de seguros no Brasil, com base no Decreto-Lei nº 73/1966. A autarquia permite que seguradoras utilizem critérios de risco para precificação, incluindo características do imóvel, localização, histórico de sinistros e perfil dos moradores, desde que esses critérios sejam tecnicamente justificados e não configurem discriminação vedada por lei.
A Circular SUSEP nº 667/2022, que trata das regras gerais de seguros, reforça a obrigatoriedade de transparência nas condições gerais das apólices. Isso significa que os critérios que elevam ou reduzem o prêmio precisam estar descritos de forma acessível ao segurado. Para insurtechs que operam com produtos parametrizados e onboarding digital, esse requisito impõe atenção especial ao design das jornadas de contratação.
Quando a coleta de dados sobre moradores envolve informações pessoais, entra em cena a Lei Geral de Proteção de Dados (Lei nº 13.709/2018). Dados como nome, idade, profissão ou histórico de saúde dos moradores são considerados dados pessoais e, em alguns casos, dados sensíveis. O tratamento desses dados para fins de subscrição precisa estar amparado em uma base legal válida, preferencialmente o legítimo interesse ou a execução do contrato, com registro adequado no mapeamento de dados (ROPA) da empresa.
A Resolução CNJ nº 455/2022 e a própria estrutura do Código Civil brasileiro (artigos 757 a 802) também são referências para entender os limites da relação contratual em seguros: o segurado tem dever de informar com veracidade as circunstâncias que possam influir na aceitação do risco, e a omissão dolosa pode resultar em perda do direito à indenização. Esse ponto é especialmente sensível em produtos digitais, onde o preenchimento de formulários automatizados pode gerar lacunas de informação.
Impacto prático
Para fintechs que atuam como correspondentes de seguros, agentes autônomos ou insurtechs licenciadas, o principal impacto prático está na arquitetura do produto. A coleta de dados sobre moradores durante o onboarding precisa ser justificada, minimizada e vinculada a uma finalidade legítima. Formulários que perguntam sobre cônjuges, filhos ou outros moradores sem explicar o motivo podem gerar questionamentos da ANPD e da SUSEP, além de comprometer a experiência do usuário.
Do ponto de vista contábil, a precificação dinâmica baseada em perfil residencial afeta diretamente a sinistralidade esperada e, consequentemente, as provisões técnicas que as seguradoras parceiras precisam constituir. Fintechs que desenvolvem produtos em modelo de co-seguro ou que assumem risco por meio de estruturas de cosseguro fronting precisam garantir que os critérios de subscrição estejam alinhados com as premissas atuariais registradas junto à SUSEP. Divergências entre o risco assumido e o risco precificado podem gerar insuficiência de provisão, um passivo contábil relevante.
Outro ponto prático envolve o uso de inteligência artificial e modelos preditivos para subscrição automatizada. Insurtechs que utilizam algoritmos para definir prêmios com base em dados de moradores precisam garantir que esses modelos sejam explicáveis e auditáveis, tanto para fins regulatórios quanto para responder a eventuais contestações de consumidores junto à SUSEP ou ao PROCON. A Resolução SUSEP nº 407/2021, que trata de tecnologia e inovação, já antecipa esse debate ao exigir governança sobre sistemas automatizados de decisão.
Considerações finais
A notícia da InfoMoney sobre o impacto dos moradores no preço do seguro é um ponto de entrada para um debate mais estrutural: como insurtechs e fintechs podem usar dados para personalizar produtos sem ultrapassar os limites legais e regulatórios. O mercado brasileiro de seguros digitais movimentou R$ 22,3 bilhões em prêmios no primeiro semestre de 2024, segundo dados da CNseg, e a tendência de personalização via dados tende a se intensificar.
Para founders e gestores do setor, o caminho sustentável passa por três pilares: transparência nas condições de subscrição, governança de dados alinhada à LGPD e modelos atuariais auditáveis. Fintechs que investem nessa estrutura antes de escalar ganham vantagem competitiva e reduzem o risco de enforcement regulatório, que no segmento de seguros pode incluir suspensão de produtos, multas da SUSEP e responsabilidade solidária em casos de dano ao consumidor.