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Il deterioramento dei profitti e degli investimenti, il cambiamento del panorama della concorrenza, le innovazioni tecnologiche e le mutevoli aspettative dei clienti richiedono una nuova prospettiva per le assicurazioni tradizionali. Anche le aziende insurtech evidenziano alcune difficoltà. Il recente rapporto globale sull’insurtech di Gallagher Re ha rilevato che i finanziamenti per il settore sono diminuiti del 43,7% su base annua nel 2023 (da 8 miliardi di dollari nel 2022 a 4,51 miliardi di dollari nel 2023).
L’intelligenza artificiale sarà la chiave di volta per avviare una nuova ondata di crescita per il settore assicurativo, oppure è destinata ad essere un trend momentaneo?

Facciamo un passo indietro

La corsa all’oro californiana del diciannovesimo secolo è stata epocale. Secondo la California State University circa 300.000 persone sono arrivate nello stato californiano per prendere parte alla ricerca con l’obiettivo di ricavarne il massimo guadagno in poco tempo, ma solo pochi hanno potuto ottenere grandi fortune. Negli ultimi 30 anni lo stesso schema si è ripetuto con l’innovazione tecnologica. Gli esempi più lampanti sono la telefonia mobile, l’energia rinnovabile, le criptovalute, il metaverso e recentemente le opportunità nate dalle intelligenze artificiali generative che sono cresciute fino a comprendere un’ampia gamma di applicazioni tecnologiche finanziarie. Le insurtech che si propongono come AI-based, proprio come i cacciatori d’oro californiani, sono molte e dovranno riuscire a distinguersi in un mercato sempre più affollato. Ne varrà la pena?

Le sfide dell’intelligenza artificiale nelle assicurazioni

L’intelligenza artificiale è emersa come forza trasformatrice in innumerevoli settori rivoluzionandone i processi decisionali. Nel mondo delle assicurazioni, questa tecnologia rappresenta un’enorme promessa nel migliorare l’efficienza, l’accuratezza e la valutazione del rischio. Le numerose opportunità, però, vengono accompagnate da sfide che richiedono particolare attenzione e soluzioni innovative.

  • Precisione: le AI non sono immuni da errori, le imprecisioni possono manifestarsi in modi diversi a seconda del sistema utilizzato. Tali imprecisioni di solito si manifestano sotto forma di “allucinazioni”, ovvero casi in cui il sistema genera informazioni imprecise o false. Queste possibili inesattezze possono portare a previsioni errate esponendo le compagnie assicurative e i loro clienti a numerosi rischi.
  • Coerenza: La coerenza è la capacità di un sistema di intelligenza artificiale generativa di generare output o risposte coerenti, logiche e contestualmente rilevanti, e questo ad oggi non sempre avviene. Garantire coerenza è essenziale per fare in modo che gli insight generati siano pertinenti.
  • Black box: il processo decisionale dell’intelligenza artificiale rimane opaco e difficile da comprendere. Un’intelligenza artificiale a scatola nera può fornire informazioni senza fornire il contesto o le ragioni per cui è arrivata a tale conclusione.
    Comprese le difficoltà è importante sottolineare come, in un settore dove i dati svolgono un ruolo così rilevante, l’impatto dell’intelligenza artificiale avrà effetti immediati e dirompenti.

Il futuro dell’intelligenza artificiale nelle assicurazioni: information retrieval

“Utilizzando l’intelligenza artificiale, le informazioni chiave potrebbero essere estratte e mostrate chiaramente al sottoscrittore e agli agenti, lasciando più tempo per la valutazione finale del rischio. Semplificando compiti come questi, gli assicuratori possono concentrarsi su sfide più complesse” afferma Ulrich Kadow, responsabile della gestione globale dei prodotti di Allianz Commercial. La raccolta di informazioni è un momento chiave tanto per i clienti quanto per i dipendenti. Non si tratta solo di identificare nuove soluzioni per migliorare l’efficienza dei processi, promuovere innovazioni e nuovi modelli di business, ma di tracciare come tali soluzioni contribuiscono a generare valore tangibile e significativo per il settore attraverso un percorso di innovazione e di miglioramento dei processi.

Ricerca in tempo reale di informazioni specifiche

La capacità e la velocità di esecuzione di un singolo task dipendono dagli strumenti di cui si dispone. Fornire strumenti in linea con il tipo di mansione da svolgere è indispensabile per velocizzare la capacità esecutiva del lavoratore e permettergli di svolgere i suoi task in totale autonomia e senza perdite di tempo. Mettere a disposizione dei dipendenti un assistente che faciliti l’elaborazione di sinistri/nuove pratiche e aiuti la gestione delle polizze esistenti avrà un impatto significativo in termini di efficienza operativa e valore per le aziende. L’approccio tradizionale vede team dedicati gestire un’elevata quantità di documenti manualmente, mettendo insieme le informazioni rilevanti verificandone la completezza e riconciliando i dati tra moduli e sistemi assicurativi. Questo processo oltre ad essere ripetitivo e poco stimolante è soggetto a numerosi errori. È proprio in questo scenario che l’intelligenza artificiale ha un ruolo considerevole da svolgere nel consentire l’imminente cambio di paradigma. Secondo McKinsey l’intero processo di sottoscrizione sarà ridotto a pochi secondi poiché la maggior parte delle sottoscrizioni sarà automatizzata. Come si sta muovendo il settore nel 2024?

Conclusioni

Secondo uno studio di Genpact, l’87% degli assicuratori intervistati vedrà le proprie aziende investire più 5 milioni di dollari all’anno nella tecnologia AI, e il 74% dei dirigenti assicurativi prevede di aumentare i propri investimenti nell’IA in futuro. Come visto nel corso dell’articolo l’intelligenza artificiale sta già trasformando l’elaborazione dei documenti assicurativi. L’attenzione, visti gli importanti investimenti che saranno stanziati nei prossimi anni e l’elevata concorrenza, sarà da porre sull’effettiva efficacia di questa tecnologia. La chiave del successo nell’integrazione dell’IA nelle assicurazioni risiede in una metodologia di progettazione che adotta strategie innovative per un’integrazione efficace e bilanciata adattata alle esigenze dell’utente.

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Andrea Fosco

Marketing Specialist Enhancers - Warrant Hub Tinexta Group.