Assicurazioni, ecco quali sono le figure professionali che servono per cavalcare l’onda digitale.

Sempre più compagnie stanno sperimentando l’utilizzo di machine learning e artificial intelligence per ottenere vantaggio competitivo. A dirlo in un’intervista ad Insurzine è Chiara Frigerio ricercatrice universitaria e docente di Organizzazione Aziendale presso la Facoltà di Economia dell’Università Cattolica di Milano. Frigerio è anche Segretario del Comitato Direttivo del CeTIF e recentemente per il Centro ha diretto un workshop dal titolo “Data Driven Claims Management” incentrato sui nuovi scenari della gestione sinistri.

La gestione dei claims sta per essere rivoluzionata dalle nuove tecnologie, ma qual è il grado di maturità delle compagnie nell’uso di machine learning e artificial intelligence?

Il grado maturità non è ancora alto. Siamo ancora in una fase di sperimentazione soprattutto nell’area della tariffazione e dei claims. Per quanto riguarda questi ultimi l’obiettivo principale delle compagnie è rendere più efficiente il processo e quindi dare un miglior servizio al cliente. Ripeto: siamo però ancora ai primi stadi. Si tratta di una fase di sperimentazione abbastanza intensa che coinvolge compagnie di grandi e medie dimensioni.  Alcune organizzazioni hanno già cominciato ad introdurre un approccio non più sperimentale ma di industrializzazione vera e propria dei modelli di uso di machine learning e intelligenza artificiale. E quindi tutte le compagnie che hanno fatto grandi investimenti nell’IoT nel passato stanno ora costruendo modelli e processi basati su questa grande quantità di dati per ottenere vantaggio competitivo.

Allo stato attuale quali competenze servono alle Compagnie per tenere il passo dello sviluppo tecnologico?

Sicuramente è richiesta una figura che abbia una competenza statistico matematica con una buona conoscenza dell’informatica e che sia in grado non solo di analizzare ma anche di sviluppare modelli che spesso sono basati sull’uso intensivo di tecnologia. Questa figura è il data scientist. Che però non va lasciato solo. A lui vanno affiancati dei business analyst. Figure professionali che hanno una conoscenza profonda dei processi aziendali. Possono provenire dall’area claims, piuttosto che dal mondo della tariffazione o del marketing. Dipende qual è lo scopo che si vuole perseguire. I data scientist e i business analyst sono figure chiave che hanno bisogno di adottare un modo diverso di lavorare. E in questo senso si stanno costituendo approcci multidisciplinari in Agile con sviluppo di competenze trasversali e metodologie molto leggere con tempi rapidi di sviluppo e valutazione continua dei risultati. Agile e competenze disciplinari trasversali sono le parole chiave per costruire i modelli organizzativi del futuro.

A che punto sono le università italiane con lo sviluppo di corsi e dottorati di ricerca incentrati sull’utilizzo delle nuove tecnologie?

Le principali università italiane e non solo hanno attivato percorsi di laurea ma anche di dottorato in data scientist. Anche la Cattolica ha istituito dei percorsi di laurea, master post-laurea e di dottorato specifici. Il tema vero però riguarda i numeri degli studenti che non sono paragonabili a quelli delle facoltà tradizionali come economia, giurisprudenza o ingegneria.  Mentre l’offerta c’è, scarseggia la domanda perchè le conoscenze statistico matematiche non sono tra le più apprezzate dalle giovani generazioni.

Come se ne esce?

Se ne esce investendo e creando percorsi di data scientist nelle facoltà più tradizionali. L’offerta di formazione in ambito AI e machine learning va certamente rafforzata ma va anche accompagnata con un’integrazione in altri percorsi di studi più frequentati.

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