# GAO dos EUA: um regulador estadual relatou o caso de uma seguradora incapaz de explicar um fator do seu modelo de risco construído com IA

Página: https://flyvolo.ai/pt/changes/ev-20190607-actuary-3
Data: 2019-06-07 · Fase: Restrição
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## Âmbito

Relatório do Gabinete de Responsabilização do Governo dos EUA (GAO) de 7 de junho de 2019 (GAO-19-423, Insurance Markets: Benefits and Challenges Presented by Innovative Uses of Technology), com base nas entrevistas do próprio GAO a mais de 35 partes interessadas: reguladores de seguros federais e estaduais, seguradoras, empresas tecnológicas e organizações de consumidores. Relata que os intervenientes do setor entrevistados pelo GAO disseram que os modelos de tarifação que usam IA e aprendizagem automática são hoje muitas vezes construídos por cientistas de dados e não por atuários, que podem não compreender plenamente os requisitos próprios dos seguros, ter dificuldade em medir o impacto de uma nova variável e não saber como explicar o seu trabalho aos reguladores estaduais. Cita o relato de um regulador estadual sobre uma seguradora não identificada que não conseguiu explicar como um fator que tinha introduzido no seu modelo de risco, a proximidade de uma habitação a uma creche, se relacionava com o risco de um consumidor, e refere que um grupo atuarial apelou a uma colaboração mais estreita entre atuários e cientistas de dados para dar mais garantias aos reguladores. Isto estabelece que explicar a um regulador os fatores de um modelo construído com IA é uma tarefa feita por uma pessoa, e que pode falhar, num caso documentado; não identifica a seguradora nem o regulador, não diz com que frequência estas falhas ocorrem e é o relato do GAO sobre o que as partes interessadas lhe disseram, não um exame direto da empresa pelo GAO.

## Fonte

- U.S. Government Accountability Office — Insurance Markets: Benefits and Challenges Presented by Innovative Uses of Technology (GAO-19-423) — https://www.gao.gov/assets/gao-19-423.pdf (fonte primária)

## O que isto significa

As entrevistas de um organismo de fiscalização do governo mostram que explicar a um regulador um modelo construído com IA é trabalho de uma pessoa, e que pelo menos uma empresa falhou nessa explicação quando quem construiu o modelo não eram atuários.

## O que ainda não demonstra

Não identifica a seguradora nem o regulador, nem diz quão comum é esta falha, e não afirma que noutras seguradoras esta explicação seja sempre feita por atuários; apenas que é um trabalho que alguém tem de fazer bem, sob pena de ter o mesmo resultado.

## Como o verificar por si

Se o seu trabalho inclui defender os fatores de um modelo perante um regulador ou um conselho de administração, pergunte-se se o senhor, ou quem construiu o modelo, conseguiria explicar no momento cada um dos seus dados de entrada, como este regulador pediu a uma seguradora.


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