Provedores de seguros de saúde e vida enfrentam um volume crescente de reivindicações devido a doenças crônicas e populações envelhecidas, mas seus processos carecem de escalabilidade. A automação de IA pode ajudar, mas requer mais personalização do que em outros tipos de seguros.
Automatizar seguros de propriedade e acidentes, por exemplo, deu origem à empresa pública Guidewire há décadas, mas o seguro de saúde é um vertical mais desafiador. “Você não pode automatizar de uma maneira simplista, como poderia fazer para um para-brisa de carro quebrado”, disse o empreendedor parisiense Tarik Dadi ao TechCrunch.
Sua startup, Qantev, espera resolver isso. Ela fornece a clientes como AXA e Generali um software que os ajuda a gerenciar reivindicações por meio de modelos de IA que passam pelas mesmas verificações que a equipe médica interna faz atualmente: “O cuidado é medicamente necessário? O preço está correto? A fatura é fraudulenta?” Mas faz isso muito mais rápido, o que ajuda a reduzir custos e churn de clientes.
Dadi percebeu essa necessidade enquanto trabalhava como cientista de dados sênior na AXA, enquanto o agora CTO Hadrien de March, um doutor e ex-quant, tinha as habilidades matemáticas para abordá-la. Os dois se uniram na Entrepreneur First no final de 2018. “O conceito da EF é ‘pré-ideia, pré-equipe’, mas eu trapaceei e trouxe a ideia”, disse Dadi.
Armada com uma ideia e uma pequena equipe, a Qantev levantou uma rodada inicial de €1,7 milhão liderada pela Elaia em 2020, seguida por uma rodada de Série A de €10 milhões liderada pela Omnes e Raise Ventures em 2022. Essas três firmas de VC agora estão participando da rodada de Série B de €30 milhões da Qantev, que aconteceu mais cedo do que o planejado, disse Dadi.
“Nossos tópicos estão bastante quentes no momento, e vimos que a YC, no início do ano, incluiu pelo menos três de nossos tópicos em sua lista de desejos”, disse ele, referindo-se ao Pedido de Startups do Y Combinator e ao que ele chama de “craze LLM”. “Começamos a ver muitas pequenas startups surgindo nos EUA e apenas jogando um LLM no problema. […] Sabemos que é um problema difícil e temos um ativo.”
Uma convicção que a Qantev desenvolveu ao longo dos últimos cinco anos é que um grande modelo não é suficiente; seu software depende de uma coleção de modelos de IA treinados em dados históricos de seus clientes e visando precisão. “Você não pode ter alucinações ou algo assim. É saúde humana; você não pode recusar cuidado para alguém com câncer. É por isso que ainda somos uma grande empresa de IA. Temos muitos PhDs e especialistas em ML em nossa equipe porque temos que criar pequenos modelos de IA que são altamente especializados em nossos tópicos”, disse Dadi.
A Qantev está ciente de que ainda pode ser superada por novos entrantes, e a empresa planeja usar seu novo financiamento para recrutar o talento em IA e engenharia que precisa para manter uma vantagem técnica. Seu objetivo é dobrar sua equipe até o final do ano.
Liderada pela Blossom Capital, a rodada de Série B também apoiará a expansão internacional da Qantev; ela planeja crescer seu escritório em Hong Kong, focado na Ásia, e fazer um forte avanço na América do Norte.
Embora tenha concorrentes lá, como Alaffia Health e Anomaly, outras empresas do portfólio da Blossom fizeram grandes avanços nos EUA nos últimos anos, e a Qantev tem uma vantagem própria: seus clientes são grandes e globais, gerando expansão orgânica quando uma nova subsidiária adota seu software.
A desvantagem de mirar em clientes tão grandes é que os ciclos de vendas são longos e complicados. “Mas o lado positivo é que são itens de grande valor”, disse Dadi. Ele gostou da compreensão da Blossom sobre software empresarial como uma categoria, e da ambição da Qantev de se tornar um sistema operacional para seguros de saúde. “Gostamos de dizer que é uma plataforma, porque serão múltiplos produtos.”
O que esses produtos podem ser ainda está por ser confirmado, embora a subscrição pareça ser um forte candidato. Por enquanto, a Qantev prioriza o gerenciamento de reivindicações, mas é fácil ver como poderia aproveitar a legitimidade e o acesso a dados que está ganhando com seus primeiros clientes para ajudá-los a simplificar outras operações, como já está fazendo com a detecção de fraudes. Olhando para o quadro geral, isso se ligaria à tendência da IA como uma forma de combater o aumento dos custos de saúde.