OutroNTT Data3 de outubro de 2026

NTT Data aposta na prevenção, na inteligência artificial e nos ecossistemas para transformar o sector segurador

Segundo o NTT DATA Insurtech Global Outlook 2026, as perdas não seguradas ligadas à cibersegurança podem passar de 171 mil milhões de dólares em 2023 para 700 mil milhões em 2030. Para Nuno Albuquerque e Castro, Head of Insurance da NTT DATA Portugal, a resposta passa por prevenção, utilização eficaz da IA e ecossistemas mais próximos do cliente.

A evolução dos riscos, a crescente exposição às ciberameaças e a dificuldade em proteger empresas e cidadãos estão a colocar novos desafios ao setor segurador. Num artigo publicado no Jornal Económico a 1 de outubro de 2026, Nuno Albuquerque e Castro, Head of Insurance da NTT DATA Portugal, identifica três áreas que deverão marcar o futuro do setor: prevenção, inteligência artificial e ecossistemas, com o objetivo de tornar as seguradoras verdadeiras parceiras dos clientes, tanto na aquisição de coberturas como na prevenção de sinistros.

O risco cibernético é apresentado como um caso particular: ao contrário de uma catástrofe natural, que tende a ter impacto geograficamente mais circunscrito, pode ser sistémico, escala muito rapidamente e está em constante evolução, acentuando-se com o desenvolvimento da inteligência artificial e dos agentes de IA. O NTT DATA Insurtech Global Outlook 2026 indica que as perdas não seguradas associadas à cibersegurança, que em 2023 estavam nos 171 mil milhões de dólares, podem chegar aos 700 mil milhões de dólares em 2030. Nuno Albuquerque e Castro considera "pouco realista" travar este risco, defendendo em contrapartida que as empresas trabalhem para prevenir, medir impactos e responder mais rapidamente, começando pelo próprio utilizador, uma das principais linhas de defesa.

Quanto à inteligência artificial, o relatório aponta que 66% dos funcionários das empresas já usam IA, mas apenas 22% das seguradoras têm capacidade para escalar essa utilização para produção. A NTT DATA identifica três vetores para o processo: dados fidedignos, uniformes e de qualidade, integrados na cadeia de valor da seguradora; governação, definindo quem acede aos modelos, quando a decisão cabe ao sistema ou ao utilizador e que mecanismos de compliance existem; e processos nativos de IA, uma vez que "não faz sentido colocar IA em cima de processos antigos". A solução passa por combinar o potencial da IA com o capital humano — relação com o cliente, pensamento crítico e intervenção humana em momentos sensíveis, como um sinistro, onde um chatbot não é necessariamente a resposta adequada.

Nuno Albuquerque e Castro defende ainda a evolução dos ecossistemas, que já envolvem seguradoras, clientes, resseguradores e parceiros tecnológicos, com o objetivo de aproximar as seguradoras do cliente final e tornar a utilização dos seguros mais transparente no dia a dia. Ao envolver-se mais na vida do cliente, a seguradora consegue comercializar mais e contribuir para reduzir o protection gap, prestando um serviço que não se limita à reação a um problema. No que respeita às empresas portuguesas, o gestor refere que existe consciência dos riscos, mas ainda há dificuldades na compreensão, prevenção e aquisição deste tipo de seguros: as PME têm dificuldade em criar estruturas internas dedicadas à cibersegurança, as soluções podem ser complexas e caras, a oferta de seguros cibernéticos ainda não é muito abrangente e persiste desconhecimento sobre o que estes cobrem.

Porque importa

As perdas não seguradas ligadas à cibersegurança podem passar de 171 mil milhões de dólares em 2023 para 700 mil milhões em 2030, o que coloca pressão crescente sobre empresas e seguradoras. A resposta apontada pela NTT DATA não passa só por transferir risco, mas por prevenir, escalar a IA em produção e aproximar as seguradoras do cliente. Para o mercado português, sobretudo para as PME, isso traduz-se numa mudança de papel: da entidade que paga quando ocorre um ataque para parceira na resiliência das empresas.

Vagas em NTT Data

Ver todas →

Outras notícias

Ver mais →