Post di Sauro Mostarda, CEO di Lokky– 

Il mercato assicurativo è noto per essere uno dei settori più tradizionali e conservatori nell’utilizzo delle tecnologie innovative. Tuttavia, negli ultimi anni, sempre più compagnie stanno adottando un approccio data-driven, basato sulla raccolta, l’analisi e l’interpretazione dei dati, per migliorare le loro operazioni e fornire ai clienti un servizio sempre più personalizzato. Secondo il recente rapporto pubblicato dal Capgemini Research Institute, il 40% delle compagnie assicurative attualmente utilizza i dati per accedere a nuovi mercati, mentre il 43% ha modernizzato e potenziato i propri algoritmi per la gestione del rischio.

Nuove tecnologie, compagnie ai primi passi

Se guardiamo, però, all’ultima indagine condotta da IVASS sull’utilizzo degli algoritmi di machine learning da parte delle imprese di assicurazioni nei loro rapporti con gli assicurati, emerge che in realtà le compagnie sono ancora in una fase iniziale di conoscenza e adozione di tali strumenti innovativi. Gli algoritmi di machine learning vengono, infatti, principalmente utilizzati per l’ottimizzazione dei processi interni, e solo in casi circoscritti per i rapporti con i clienti: solo il 27% delle compagnie utilizza almeno un algoritmo di machine learning nei processi che implicano effetti diretti sulla clientela.

Tra i principali ambiti di utilizzo degli algoritmi troviamo la prevenzione delle frodi, la gestione dei sinistri, principalmente in ambito r.c. auto, e l’identificazione delle intenzioni di abbandono dei clienti, anche a fini di pricing al rinnovo della polizza. Tra le altre tecnologie impiegate congiuntamente ai modelli di AI troviamo la blockchain (1%), il cloud computing (37%), l’IoT (16%) e i Big Data (27%). Inoltre, nel settore assicurativo, le frequenze di raccolta e aggiornamento dei dati interni sono molto rarefatte, pertanto, assumono grande rilevanza i processi di data-enrichment rispetto ai dati interni e le fonti “esterne”, che possono essere integrate e aggiornate in tempo reale.

Quali sono le sfide ancora da affrontare per le Assicurazioni

Sebbene, quindi, molte società del settore stiano investendo sempre più nelle tecnologie data-driven, come l’intelligenza artificiale (AI) e il machine learning (ML), al fine di migliorare la loro capacità di analizzare grandi quantità di dati e utilizzare queste informazioni per prendere decisioni più informate e tempestive, ci sono ancora molte sfide da affrontare, come la mancanza di competenze tecniche e la difficoltà di integrare i dati provenienti da fonti diverse.

Infatti, ad oggi solo il 18% delle compagnie possiede capacità tecniche, cultura e pratiche in grado di supportare programmi data-driven che permettano di sfruttare al massimo il crescente volume di dati, con inevitabili conseguenze in termini di efficienza, qualità dei servizi e soddisfazione della clientela. Questo dato rivela quanto ancora ci sia da fare per definire un modello operativo efficace e creare una cultura aziendale basata sui dati, che passa anche dagli ecosistemi di open innovation e dallo scambio di informazioni e know-how tra i player del settore.

L’uso corretto dei dati e il futuro delle assicurazioni (Sikov – stock.adobe.com)

Quali sono, quindi, nel dettaglio gli aspetti dell’approccio data-driven che lo rendono una fonte di competitività in grado di fare davvero la differenza nel settore assicurativo?

Uno dei principali vantaggi dell’approccio data-driven nel mercato assicurativo è la possibilità di comprendere meglio le diverse tutele dai rischi associate alle polizze assicurative. L’analisi dei dati può fornire informazioni dettagliate sui rischi associati a specifiche attività, i comportamenti dei clienti, le tendenze di mercato e le condizioni climatiche che possono influire sulle probabilità di sinistro. Queste informazioni possono aiutare le compagnie assicurative a creare polizze “su misura” per i loro clienti, che coprano esattamente i rischi a cui sono esposti, evitando il sovrapprezzo o la sottostima di alcune situazioni, che possono influenzare la redditività dell’azienda.

Riduzione dei costi per le compagnie

Un altro vantaggio dell’approccio data-driven è la possibilità di ridurre i costi operativi delle compagnie assicurative. L’analisi dei dati può aiutare a identificare le aree in cui è possibile ridurre le voci di spesa, come la gestione delle richieste di risarcimento e l’ottimizzazione delle attività di marketing. Questa riduzione dei costi può tradursi in tariffe più convenienti per i clienti, migliorando la competitività delle compagnie stesse sul mercato.

Prevenzione delle frodi nel mercato delle assicurazioni

Come dicevamo prima, un altro vantaggio dell’approccio data-driven nel mercato assicurativo è la possibilità di prevenire le frodi. L’analisi dei dati può infatti aiutare le compagnie a identificare i comportamenti sospetti e le anomalie nelle richieste di risarcimento, identificando i casi di frode, riducendo eventuali perdite derivanti dai danni e adottando misure preventive per evitare che si verifichino in futuro.

Miglioramento della gestione dei sinistri

L’approccio data-driven nelle assicurazioni può anche migliorare la gestione dei sinistri nel mercato. L’analisi dei dati può aiutare le compagnie a identificare i problemi nei processi di gestione dei sinistri e a adottare misure preventive per evitare che si verifichino in futuro.

Assicurazioni e vantaggio competitivo

Infine, l’utilizzo dei dati può fornire ai player assicurativi un vantaggio competitivo rispetto agli altri attori del settore. Ad esempio, le compagnie che utilizzano l’approccio data-driven possono individuare nuovi mercati o offrire prodotti innovativi, basati sui dati raccolti, e ottimizzare i processi aziendali, utilizzando i dati per prendere decisioni consapevoli e raggiungere i loro obiettivi di business.