Ancor prima del riavvio di Chat Gpt in Italia dopo le modifiche richieste dal Garante della privacy, l’ingresso dell’intelligenza artificiale generativa nel mercato assicurativo era già avvenuto. Questo perchè le compagnie avevano già compreso che l’IA è necessaria per soddisfare le nuove esigenze del mercato. Di IA e del suo impatto sul settore assicurativo si è parlato durante il webinar “Oltre l’hype: underwriting e intelligenza artificiale” organizzato da Italian Insurtech Association (IIA) in collaborazione con gli esperti di Accenture ed Expert.ai.

“Da quando è scoppiato il fenomeno Chat Gpt i nostri soci ci hanno chiesto di parlare di IA generativa – ha detto in apertura Gerardo di Francesco, segretario generale IIA, fondatore e managing partner di Wide Group – Nonostante questo clamore, nel nostro Paese e nel mercato assicurativo erano già presenti delle soluzioni basate su questa tecnologia in grado di portare benefici concreti in termini di efficienza operativa, riduzione delle perdite e miglioramento dell’efficacia nella sottoscrizione delle polizze”.

L’evoluzione dell’IA

A spiegare quale sia la differenza sostanziale tra IA e IA generativa è stato Fabio Bresciani, regional lead for responsible AI di Accenture Applied Intelligence, affermando che la seconda si differenzia dalla prima in quanto è in grado di produrre dei contenuti che in precedenza non esistevano. “L’effetto reazione a catena che si sta vedendo sul fronte dell’IA generativa riflette anche l’hype a cui accennava Gerardo. Negli ultimi dieci anni l’intelligenza artificiale è cresciuta in modo esponenziale anche grazie alla grande mole di dati generati da transazioni commerciali, dispositivi intelligenti (IoT), apparecchiature industriali, video, social media e altro ancora. Questo ha portato alla creazione di algoritmi sempre più potenti fino ad arrivare alla nascita dell’IA generativa e al suo utilizzo anche nel settore insurance”.

A spiegare come l’IA generativa consenta alle macchine di creare nuovi contenuti in base ai dati su cui è stata addestrata è stato Marco Scotto, data science principal director di Accenture Applied Intelligence che nel suo intervento si è soffermato su tre temi caratterizzanti questa tecnologia: language, vision e reasoning. “Parlando di linguaggio ci riferiamo alla capacità di questa tecnologia di generare linguaggi che possono essere diversi a seconda delle esigenze specifiche. L’IA generativa infatti è in grado di mantenere conversazioni con l’umano, entro i limiti degli algoritmi su cui è strutturata, sotto forma di agente virtuale e/o motore di ricerca. Ma non solo. Chat Gpt ad esempio è capace di generare testi, voci e riassumere documenti. Mentre per quanto riguarda la vision mi riferisco alla possibilità di questa tecnologia di produrre immagini e video oltre che ambienti 3D. Infine, per reasoning si intende l’aiuto che l’IA generativa può offrire agli sviluppatori nella creazione e migrazione del codice”.

Secondo Scotto sono tanti gli aspetti positivi che questa tecnologia può portare al mondo assicurativo a cominciare dal miglioramento della quaità del lavoro in termini di efficacia ed efficienza.. “Quello che noi di Accenture vediamo è che chiaramente questa tecnologia è vista come supporto a tutta una serie di lavori già esistenti o che stanno nascendo adesso. C’è un forte cambiamento legato ad alcune mansioni tipiche del mercato assicurativo che verranno implementate grazie alla IA generativa. Ad esempio, questo’ultima impatterà su tutta la value chain assicurativa dalla scrittura di uno script per uno speech commerciale alla fare di underwriting”.

Responsible AI e Underwriting: tra presente e futuro

Ad affrontare lo spinoso tema legato alla fiducia da riporre in questa nuova tecnologia è stato Daniele Cordioli, head of solutions consulting Emea di Expert.ai, che ha rammentato l’attenzione all’aspetto umano e, in particolare, il tema della responsabilità.

Questo tema acquisisce ancor ancora più importanza se si parla di sottoscrizione assicurativa. È ormai diverso tempo che le assicurazioni utilizzano l’IA per implementare i lunghi e complessi meccanismi di underwriting, ma le questioni legate alla responsabilità di questa tecnologia restano ancora dei punti di domanda. “Quando parliamo di IA e IA generativa non possiamo fare a meno di parlare di responsabilità – ha affermato Cordioli – Questa tecnologia non ha ancora una chiara legislazione che la regoli e si è visto anche recentemente con Chat Gpt”.

IA e Underwriting: casi d’uso

Ad illustrare come l’IA generativa possa essere utilizzata nel concreto dagli operatori del mercato assicurativo è stato lo stesso Cordioli che ha presentato “expert.ai for insurance”, una suite di servizi IA capace di “ridurre il rischio, migliorare le performance e aumentare le capacità delle compagnie assicurative e dei broker”.

Tra le funzioni della soluzione tecnologica della società vi è anche l’automatizzazione della lettura, la comprensione e l’estrazione di dati significativi dal testo in modo rapido e su larga scala. “Questo è possibile grazie a un mix unico di tecniche di comprensione del linguaggio naturale e di apprendimento automatico. Expert.ai supporta la più ampia gamma di use case delle assicurazioni nella gestione dei sinistri e nella sottoscrizione. La nostra suite garantisce maggiore accuratezza nella revisione automatizzata delle polizze (+95%) e riduce i tempi di revisione dei documenti di sinistro (-58%)” ha concluso.

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