L’intelligenza artificiale nelle Assicurazioni

L’intelligenza artificiale nel settore delle Assicurazioni, così come l’analisi predittiva, è ormai utilizzata con una certa regolarità. In termini più generali, le strategie digitali sono da tempo entrate a far parte di pressoché qualunque settore, e nel business assicurativo hanno lo scopo non soltanto di ridisegnare obiettivi, ma anche di progettare nuovi prodotti e servizi e gestire le relazioni con i clienti.

Secondo quanto pubblicato da InsurZine, il magazine che si focalizza sulla trasformazione digitale in corso nel settore assicurativo, il 37% delle compagnie assicurative ha già incluso l’intelligenza artificiale all’interno dei propri processi aziendali, tanto che la spesa per queste nuove tecnologie si preannuncia imponente: si parla infatti di 47 miliardi di dollari entro il prossimo anno . I ricercatori dell’Università Cattolica di Milano sostengono che il valore della cosiddetta “insurtech” arriverà a superare la soglia degli 1.119 milioni di dollari entro il 2023. Si tratta dunque di un investimento notevole, che offre molto bene il “polso” della situazione: l’intelligenza artificiale, così come l’analisi predittiva, funzionano nel settore assicurativo.

Ma in che modo?

AI in ambito assicurativo: cosa dicono le ricerche

Secondo le ricerche, i settori assicurativi che vedranno la principale concentrazione degli investimenti in termini di AI sono l’assistenza clienti, il sales, l’IT il marketing.

Quello del customer care è un dettaglio importante, perché vede l’intelligenza artificiale coinvolta nella strutturazione di migliori e sempre più personalizzate strategie di customer experience. Tuttavia, per raggiungere tali ambiziosi risultati l’AI non opererà da sola, ma in sinergia con advanced analytics e predictive analysis, il tutto con l’obiettivo di migliorare la conoscenza del proprio target di riferimento, formulare offerte calibrate sull’individuo, incrementare i punti di contatto tra brand e utente.

Per quanto riguarda invece l’analisi predittiva nelle Assicurazioni, il suo scopo principale è – come è facile immaginare – individuare, studiare e prevedere il cosiddetto “rischio”, ossia il principio chiave che guida l’operato di qualunque compagnia assicurativa. È evidente che, se utilizzata al meglio delle sue possibilità, questa tecnologia permetterà di sviluppare relazioni di mutuo vantaggio tra azienda e clienti già acquisiti, e di ampliare al contempo la platea di lead. Come sempre, l’obiettivo finale è quello di erogare servizi migliorati e customizzati: la qualità dell’offerta e la sua personalizzazione sulle caratteristiche specifiche di ogni utente sono infatti ormai le discriminanti principali che favoriscono la fidelizzazione.

Allo stesso tempo, intelligenza artificiale nelle Assicurazioni e analisi predittiva permetteranno di costruire rapporti che tengono sempre più conto non di dati campione, quanto piuttosto dell’effettiva condotta dell’assicurato. In questo modo, dunque, i comportamenti virtuosi potranno essere premiati con offerte personalizzate, prodotti calibrati e scontati. Di contro, gli utenti più a rischio o meno performanti potranno essere “educati” a comportamenti più virtuosi e, una volta migliorata la loro condotta – e dunque diminuito il loro tasso di rischio – premiati.

Non solo AI: l’analisi predittiva nel settore assicurativo

La predictive analysis nel settore assicurativo opera su cluster di clienti preventivamente selezionati, le cui informazioni di comportamento (tipologia di guida, tecnologia della vettura, passione per la tecnologia, e virtualmente qualunque altro dato utile) vengono analizzate da opportuni algoritmi includendo nell’analisi anche dati provenienti da fonti terze, come social network, analisi territoriali, registri ambientali, previsioni meteo.

In questo modo sarà possibile dare vita a un profilo di rischio più dettagliato e specifico per ciascun cluster analizzato e, in modo ancora più particolare, per ciascun assicurato attraverso un’analisi incrociata con ulteriori cause specifiche (come i sinistri).

I “pattern di comportamento” del cluster e del cliente diventeranno sempre più efficaci con l’aumentare delle analisi condotte, che daranno vita a veri e propri modelli, i quali a loro volta permetteranno di proporre condizioni assicurative a massimo rendimento per l’azienda e massimo vantaggio per l’utente.

 

Lucrezia Noli

Sono una Data Scientist specializzata nella modellazione di soluzioni di Analisi Predittiva. Mi prefiggo di aiutare il cliente dall’individuazione delle problematiche aziendali risolvibili grazie alla Data Science, fino alla messa in atto delle architetture ottimali per eccellere nell’industria 4.0. Sono anche formatrice e docente di corsi extracurricolari presso l’Università Bocconi di Milano.
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Sono una Data Scientist specializzata nella modellazione di soluzioni di Analisi Predittiva. Mi prefiggo di aiutare il cliente dall’individuazione delle problematiche aziendali risolvibili grazie alla Data Science, fino alla messa in atto delle architetture ottimali per eccellere nell’industria 4.0. Sono anche formatrice e docente di corsi extracurricolari presso l’Università Bocconi di Milano.
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