L’intelligenza artificiale non sta avanzando alla stessa velocità in tutta l’industria assicurativa. Mentre alcune compagnie la stanno già integrando nei processi centrali di sottoscrizione e gestione del portafoglio, altre sono ancora ferme a sperimentazioni circoscritte. Il risultato è un divario competitivo destinato ad ampliarsi, soprattutto nella capacità di individuare e acquisire i rischi più interessanti. È il quadro emerso dalla prima edizione dell’Insurance Leadership Summit, organizzato da Federato, insurtech che ha sviluppato una piattaforma tecnologica specializzata nel settore assicurativo. L’incontro ha riunito più di cento amministratori delegati e dirigenti di compagnie danni, Mga e aggregatori, insieme a rappresentanti di Goldman Sachs Asset Management, Anthropic, Reuters e Financial Times.
IA, non è solo automazione dei processi
Il messaggio condiviso dai partecipanti è che l’AI non possa più essere considerata soltanto uno strumento di automazione delle attività amministrative. A sostenere questa lettura sono anche i dati dello State of Underwriting Report 2025 di Federato, secondo cui il 73% dei sottoscrittori dichiara inoltre di avere difficoltà nell’ottenere una visione aggiornata del portafoglio e il 56% continua ad affidarsi a linee guida statiche, come PDF e fogli di calcolo. Nelle compagnie assicurative più avanguardiste l’AI sta diventando una componente dell’infrastruttura operativa, utilizzata per analizzare le richieste, valutarne la coerenza con l’appetito di rischio e aiutare i sottoscrittori a concentrare il proprio tempo sulle opportunità con maggiori probabilità di tradursi in nuovo business.
In questa prospettiva, la velocità non rappresenta soltanto un indicatore di efficienza. Diventa un fattore capace di incidere direttamente sulla qualità del portafoglio. Le compagnie che riescono a esaminare prima le proposte e a prendere decisioni più rapidamente possono intercettare i rischi maggiormente coerenti con la propria strategia. Quelle rallentate da processi manuali, dati frammentati e sistemi non comunicanti rischiano invece di competere sulle opportunità rimaste disponibili.
“La maggior parte delle assicurazioni non ha difficoltà con la tecnologia – ha affermato Cassie Kozyrkov, ex Chief Decision Scientist, Google – Hanno difficoltà con la mentalità. I progetti pilota frammentari raramente si espandono su larga scala perché raramente si allineano con ciò che conta davvero per il business. Invece, è meglio partire da una visione e da un valore, per poi procedere a ritroso”.
“Le compagnie assicurative americane erano già preoccupate per l’inflazione, seguita a ruota dal rischio di un rallentamento dell’economia statunitense o di una possibile recessione – ha illustrato Jared Klyman, Responsabile globale della gestione patrimoniale assicurativa, Goldman Sachs – Le compagnie assicurative devono trovare opportunità di crescita nell’IA, preservare i margini ed evitare deviazioni strategiche, ma il modo in cui ciò viene realizzato è fondamentale”.
La crescita dell’adozione, tuttavia, non garantisce automaticamente un vantaggio. Secondo quanto discusso durante il summit, le iniziative più efficaci sono quelle collegate a risultati aziendali precisi: ridurre il tempo necessario per passare dalla ricezione di una proposta alla formulazione dell’offerta, migliorare la selezione dei rischi, contenere il loss ratio o rafforzare l’individuazione delle frodi. L’AI introdotta esclusivamente per produrre nuovi cruscotti o moltiplicare le sperimentazioni rischia invece di non incidere sulla performance.
Un ulteriore elemento di distanza riguarda l’infrastruttura tecnologica. Le compagnie che cercano di aggiungere applicazioni di AI a sistemi costruiti molti anni fa possono incontrare problemi di latenza, integrazione e accesso ai dati. Il debito tecnologico accumulato non può essere eliminato attraverso una successione di soluzioni puntuali, soprattutto quando le informazioni continuano a essere distribuite tra piattaforme incapaci di dialogare in tempo reale.
Il confronto con il settore bancario offre un’indicazione significativa. Secondo i dati richiamati durante l’incontro, fino all’80% dei budget IT delle banche può essere ancora destinato alla manutenzione dei sistemi legacy, riducendo le risorse disponibili per l’innovazione. Gli operatori che hanno ottenuto i risultati migliori non si sono limitati ad affiancare l’AI alle vecchie architetture, ma hanno assunto un impegno pluriennale per la modernizzazione dei sistemi e dei processi.
“Sebbene le funzionalità assicurative essenziali del core business rimangano utili e adeguate, il contesto in cui operano è cambiato radicalmente – ha dichiarato Robert Pick, EVP & Chief Information Officer di Tokio Marine – Le soluzioni basate sull’intelligenza artificiale e sull’analisi dei dati individuano nuove opportunità, nuovi rischi e colmano importanti lacune tradizionali. L’intero ecosistema tecnologico, dal core business in poi, deve integrarsi, interoperare e funzionare in modo impeccabile in tempo reale, costantemente. Servono soluzioni all’altezza del compito. Un requisito imprescindibile, non un’opzione”.
