A sinistralidade média dos seguros de saúde ultrapassou a marca de 85% no primeiro semestre de 2025. Em algumas carteiras, esse número já atinge 92%. Margens operacionais estão comprometidas, reservas técnicas pressionadas e o equilíbrio atuarial virou exceção.
Mas o que está por trás dessa escalada?
Muito além do aumento da demanda médica e da inflação hospitalar, há um agravante silencioso: uso indevido de planos, fraudes sofisticadas e carteiras mal precificadas por falta de dados preditivos.
Neste artigo, destrinchamos os principais fatores que levam à sinistralidade crítica e apresentamos estratégias de contenção baseadas em inteligência de dados, comportamento e análise judicial.
O que é sinistralidade e por que 85% é um alerta vermelho
Sinistralidade é a razão entre o valor pago em sinistros e o valor arrecadado em prêmios. Quanto mais próximo de 100%, menor a margem de contribuição para despesas administrativas, corretagem, provisões e lucro.
A ANS considera 70% como patamar técnico saudável. Acima de 85%, o setor entra em zona crítica.
Causas da alta sinistralidade nos seguros de saúde
1. Uso abusivo e não assistencial dos serviços médicos
Um dos maiores vilões da sinistralidade é o uso repetitivo, sem necessidade clínica, de exames e procedimentos. Muitas vezes, beneficiários utilizam o plano como benefício monetário indireto, gerando passivos não previstos.
2. Fraudes estruturadas com clínicas e prestadores
Casos de clínicas conveniadas que simulam procedimentos, aumentam volume de atendimentos fictícios ou operam em conluio com beneficiários são cada vez mais comuns. Esse tipo de fraude é difícil de detectar sem cruzamento de dados comportamentais, cadastrais e jurídicos.
3. Carteiras com precificação desatualizada ou distorcida
Muitos planos corporativos foram precificados com base em dados históricos rasos ou sem levar em conta a judicialização média, rotatividade e conduta anterior dos beneficiários.
4. Desconhecimento do perfil judicial e litigioso do beneficiário
Um ponto negligenciado: o histórico de judicialização do beneficiário. Pessoas com histórico recorrente de ações contra operadoras tendem a repetir esse comportamento, acionando planos por negativa de cobertura ou sobreuso litigioso.
5. Falta de monitoramento em tempo real do comportamento de uso
Sem acompanhar padrões de uso, frequência, alterações cadastrais e eventos judiciais, as seguradoras descobrem o risco tarde demais. Isso inviabiliza a correção da precificação, renegociação contratual ou exclusão técnica.
Como a inteligência de dados pode conter prejuízos
1. Identificação de padrões de comportamento atípico por IA
A inteligência artificial permite identificar beneficiários fora do padrão estatístico da carteira, com uso recorrente, deslocamentos regionais inconsistentes ou comportamento de ativação irregular de coberturas.
2. Leitura de histórico judicial e litigioso do segurado
Mapear beneficiários que já moveram ações contra operadoras, clínicas ou instituições de saúde permite aplicar redutores de risco ou excluir cláusulas sensíveis nos contratos.
3. Monitoramento contínuo de vínculos e alterações cadastrais
Fraudes costumam envolver alterações em série de dados pessoais ou vínculos com pessoas que já participaram de fraudes em outras apólices. Identificar conexões entre CPFs e prestadores com histórico crítico é um diferencial de prevenção.
4. Classificação técnica preditiva por cluster de risco
Seguradoras podem usar modelos que segmentam os beneficiários em clusters com base em frequência de uso, judicialização, comportamento digital e dados reputacionais. Isso permite ajuste fino de precificação e exclusão técnica seletiva.
5. Tomada de decisão automatizada com rastreabilidade
Toda ação — do aceite à exclusão — precisa ser técnica e justificável. Ter uma infraestrutura de decisão com lógica parametrizada garante respaldo jurídico e consistência regulatória.
Conclusão
A sinistralidade acima de 85% nos seguros de saúde não é uma anomalia: é um sintoma de que os modelos atuais não conseguem mais acompanhar o risco real.
Sem inteligência de dados, análise preditiva e leitura de conduta, o setor segurador continuará operando no escuro — acumulando prejuízos, litígios e perda de competitividade.
A Ibratan oferece a infraestrutura técnica para prever riscos, classificar beneficiários com precisão e proteger a margem técnica das seguradoras.
Agende agora uma conversa com um especialista via WhatsApp e veja como essa lógica pode ser aplicada à sua carteira.
Perguntas Frequentes
1. O que significa sinistralidade acima de 85%?
Significa que 85% de tudo que a seguradora arrecada é usado para pagar sinistros, comprometendo a margem de operação e a sustentabilidade da carteira.
2. O que causa a alta sinistralidade em planos de saúde?
Uso abusivo, fraudes com clínicas, judicialização recorrente e ausência de inteligência preditiva são os principais causadores.
3. Como a tecnologia pode ajudar a reduzir sinistralidade?
Com análise preditiva, leitura de comportamento, monitoramento em tempo real e automação de decisões com base em dados reais.
4. É possível prever quais beneficiários darão prejuízo?
Sim, especialmente com o uso de clusters comportamentais, dados judiciais e análise de conduta pregressa.
5. Como as seguradoras devem se adaptar a esse novo cenário?
Reformulando suas estratégias com inteligência de dados, critérios técnicos e prevenção ativa de comportamento fraudulento.
