Il mondo assicurativo alla sfida dell'intelligenza artificiale

Il mercato delle assicurazioni è alle prese con la rivoluzione dell'Artificial Intelligence.
A testimoniarlo sono le oltre 150 use case implementate lungo tutta la filiera e passate al setaccio dagli analisti della società di consulenza strategica Roland Berger nello studio "Artificial Intelligence: Challenges and Opportunities for Insurers".

A completare l'indagine: 30 interviste a tutto campo ad altrettante compagnie europee con una significativa rappresentanza italiana.
Con un obiettivo preciso: analizzare lo status quo e tracciare l'impatto a 3-5 anni dell'AI e delle sue applicazioni in un mercato tra i più soggetti al cambiamento in chiave hi-tech.
L'indagine ha permesso di individuare i nove campi d'applicazione più importanti: 1) Innovazione di prodotto e business model, 2) Cross e up-selling, 3) Pricing e underwriting, 4) Simulazione e modellizzazione dei rischi, 5) Prevenzione dei rischi, 6) Valutazione dei sinistri, 7) Prevenzione dalle frodi, 8) Miglioramento del customer service, 9) Efficienza operativa.
Edoardo Demarchi, Partner di Roland Berger, fa notare come in queste aree lo stato di sviluppo, adozione e implementazione delle applicazioni AI viaggi a velocità differenti.

E spiega che "in alcuni campi le applicazioni di Intelligenza Artificiale sono in uno stato di avanzata sperimentazione e producono già effetti tangibili.
È il caso della prevenzione dei rischi e del customer service che, grazie all'automazione dei processi, hanno visto una significativa riduzione dei costi amministrativi.
Qui, infatti, alcuni task come la ricerca e la lettura dei documenti o i chatbot sono delle evoluzioni intelligenti della Robotic Process Automation (RPA).

Sono invece in fase di early adoption le applicazioni dell'AI nella gestione dei sinistri, nella prevenzione delle frodi e nel risk modelling, caratterizzate da un altissimo potenziale di impatto sul conto economico.
Ed è proprio in queste aree che si registra il maggior fermento.
Anche in Italia, dove sono particolarmente importanti le applicazioni telematiche, soprattutto in ambito Mobility.
In questo caso le applicazioni AI consentono, non solo di valutare lo stile di guida, ma anche la forza di impatto e quindi i possibili danni subiti da un veicolo.
Pronta alla rivoluzione anche la Home Insurance che si avvarrà di una strettissima interdipendenza tra AI e IoT.
Grazie ai dati che derivano dalla visione artificiale e dai dati satellitari, l'AI sarà in grado di identificare e validare le caratteristiche degli immobili, oltre che di rilevare automaticamente incidenti quali furti, incendi, perdite di gas o altro ancora.

In ultimo, restano ambiti di frontiera da un lato la prevenzione e dall'altro lo sviluppo e l'underwriting di prodotti Usage Based Insurance (UBI), ovvero a consumo, che andranno di pari passo con lo sviluppo di modelli di business alternativi.
Sul fronte Mobility, un esempio è lo sharing P2P.
Parlando di prevenzione, in ambito Salute, le nuove applicazioni dell'Intelligenza Artificiale consentiranno di integrare l'approccio reattivo alla cura del paziente, con uno proattivo supportato anche da diagnosi in remoto e monitoraggio dei pazienti direttamente da casa".
Consigli di sopravvivenza
In vista della crescita esponenziale che si prospetta nei prossimi 3-5 anni e del conseguente aumento della complessità del mercato, Roland Berger fornisce una serie di "consigli di sopravvivenza" a tutti gli operatori del mercato assicurativo.

In primo luogo, costruire una "AI Vision" pragmatica e realistica condivisa tra tutti i comparti della compagnia e tutti i livelli decisionali e che dia priorità agli ambiti di investimento: impieghi diretti in piattaforme tecnologiche e investimenti di tipo cooperativo.
Importante anche capire quando non investire.
Secondo: progettare la trasformazione considerando sin dall'inizio non solo i requisiti tecnici, ma anche quelli lato risorse umane. Sia dal punto di vista dell'HR interno, sia in riferimento a partner distributivi ed operativi e al loro phasing nel corso degli anni.
Oggi è più che mai necessario affiancare alla pragmaticità di breve termine una grande lungimiranza nella formazione, nel recruiting e nei modelli di ingaggio degli agenti.
"Da notare che alcuni leader del mondo insurance hanno già portato in fase di industrializzazione le applicazioni AI.

Certamente il percorso resta lungo e complesso", evidenzia Demarchi.
"Anche i player di più piccole dimensioni che non possono investire direttamente devono attivarsi per far fronte al cambiamento, anzi potrebbero avere dalla loro l'agilità derivante dalla piccola dimensione.
Già dalle prime fasi occorre, quindi, scegliere strategie cooperative o di outsourcing, identificando con chiarezza quali ambiti governare in prima persona".