L’importanza dell’uso dei dati e dell’intelligenza artificiale (IA) nel settore assicurativo casa è in costante crescita, specialmente quando si tratta di migliorare la precisione nella valutazione dei rischi associati agli eventi atmosferici. In Italia, come in altre parti del mondo, eventi atmosferici avversi stanno diventando sempre più frequenti, con significative conseguenze economiche e sociali.
“Il settore immobiliare è fondamentale sia per l’Italia che per il contesto globale, con oltre 100 milioni di persone occupate e uno stock immobiliare che vale circa 300 trilioni di dollari- spiega ad Insurzine, Michele Frigeri, Data Science Manager di CRIF – Tuttavia, questo settore è anche uno dei più vulnerabili ai cambiamenti climatici, come dimostrato dalle perdite del 2023, che hanno superato i 100 miliardi di dollari in Europa e Italia. A fronte di questi numeri impressionanti, il settore assicurativo si scontra con una bassa penetrazione delle polizze, creando un gap di protezione significativo”.
La ricetta per un cambio di passo con un aumento della penetrazione assicurativa la dà sempre Frigeri. “Le compagnie assicurative – dice – devono evolvere i modelli attuariali tradizionali, che spesso utilizzano dati a livello comunale o di codice postale (CAP). Questi dati, pur rilevanti, non forniscono una granularità sufficiente per valutare in modo accurato i rischi a livello locale. Come CRIF utilizziamo indicatori di rischio fisico ad alta risoluzione spaziale, forniti dal nostro partner RedRisk, e dati microterritoriali a livello di sezioni di censimento, in Italia oltre 402.000, che vanno ad accogliere l’aspetto socio-economico e urbanistico del territorio in cui è localizzato l’immobile”.
“L’obiettivo di questa combinazione di dati – continua Frigeri – è migliorare la valutazione del rischio e capire come il contesto socio-economico influisce sulla cura degli immobili. Persone che vivono in contesti più benestanti tendono, ad esempio, a prendersi maggiormente cura delle proprie proprietà, riducendo il rischio di danni in caso di eventi atmosferici. La granularità e l’integrazione dei dati con l’intelligenza artificiale permettono di migliorare l’accuratezza delle previsioni e la gestione del rischio”.
Una delle sfide principali nel processo di raccolta e analisi dei dati è legata alla gestione delle fonti di dati, che possono essere aperte o frutto di collaborazioni con altre imprese specializzate, come RedRisk. Inoltre, i dati meteorologici sono raccolti a intervalli sempre più brevi, spesso a livello di minuti o secondi, creando una mole di informazioni che richiede strumenti sofisticati, come l’uso di cloud e API per la gestione. L’intelligenza artificiale permette di trasformare questi dati grezzi in informazioni utili per l’assicurazione, migliorando i processi di valutazione del rischio.
L’utilizzo di questa tecnologia, in particolare, avrebbe potuto ridurre i danni causati dall’alluvione in Emilia Romagna del 2023. Spiega Frigeri: “I nostri indicatori di rischio avevano già identificato quella zona come ad alto rischio, dimostrando che è possibile prevedere e mitigare i danni potenziali se si adottano strumenti adeguati. Le informazioni così elaborate possono essere utilizzate dalle compagnie assicurative per migliorare la stima del rischio e fornire un pricing più accurato e equo”,
Entro fine anno, entrerà in vigore in Italia l’obbligo di stipulare polizze RC per le catastrofi naturali (Catnat) per le imprese. Ciò, evidenzia Frigeri, rappresenta un passo importante verso la riduzione del gap di protezione. “Sebbene possa essere visto inizialmente come una tassa aggiuntiva, questo obbligo offre vantaggi significativi in termini di protezione del patrimonio immobiliare. Estendere l’obbligo anche ai privati potrebbe migliorare ulteriormente la resilienza economica, poiché in molti casi lo Stato non è in grado di rispondere efficacemente a tutte le emergenze post-catastrofi”.
La collaborazione tra istituzioni pubbliche, settore privato e comunità scientifica è un altro passo fondamentale per migliorare l’uso dei dati e dell’IA nella gestione del rischio atmosferico. “La formazione e la sensibilizzazione del pubblico sono altrettanto importanti – aggiunge Frigeri – una maggiore cultura assicurativa, supportata da politiche pubbliche e obblighi normativi, potrebbe aiutare a colmare il gap di protezione esistente. Le imprese private, come CRIF, possono fornire strumenti avanzati per l’analisi del rischio, mentre le compagnie assicurative devono dotarsi di nuovi strumenti per migliorare la comunicazione e la relazione con i clienti”.
L’intelligenza artificiale generativa, infine, offre anche nuove opportunità per semplificare i processi assicurativi, riducendo la complessità dei documenti di polizza e migliorando la comprensione da parte degli utenti finali. “Strumenti come gli algoritmi di analisi dei bisogni assicurativi possono guidare gli utenti nel comprendere quali coperture sono più appropriate per loro, rendendo il sistema assicurativo più accessibile e comprensibile. In questo contesto – conclude Frigeri – l’utilizzo dell’IA e delle tecnologie innovative diventa una leva fondamentale per la trasformazione del settore assicurativo immobiliare”.
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