Nuovi posti di lavoro, sviluppo di modelli di business alternativi sul fronte Mobility, approccio proattivo nell’ambito della salute e uso dei dati satellitari, oltre al miglioramento dell’efficienza operativa e alla prevenzione di rischi e di frodi.
Sono queste le opportunità che l’I.A. può creare per le assicurazioni grazie alla costruzione di una «A.I. Vision» ambiziosa ma realistica; allo sviluppo di un’infrastruttura tecnologica aperta, modulare e flessibile e alla non sottovalutazione dei nuovi requisiti in campo HR e in riferimento ai partner.
LA RICETTA PER IL FUTURO
Roland Berger fornisce una serie di «consigli di sopravvivenza» a tutti gli operatori del mercato assicurativo in vista della crescita esponenziale che si prospetta nei prossimi 3-5 anni e del conseguente aumento della complessità del mercato.
La prima mossa è quella di costruire una «A.I. Vision» pragmatica e realistica condivisa tra tutti i comparti della compagnia e tutti i livelli decisionali e che dia priorità agli ambiti di investimento quali: impieghi diretti in piattaforme tecnologiche e investimenti di tipo cooperativo. Sarà importante anche capire quando non investire.
Poi serve progettare la trasformazione considerando, sin dall’inizio, non solo i requisiti tecnici ma anche quelli delle risorse umane. Sia dal punto di vista dell’HR interno, sia in riferimento a partner distributivi ed operativi e al loro phasing nel corso degli anni. Oggi è più che mai necessario affiancare alla pragmaticità di breve termine una grande lungimiranza nella formazione, nel recruiting e nei modelli di ingaggio degli agenti.
“Da notare che alcuni leader del mondo insurance hanno già portato in fase di industrializzazione le applicazioni A.I.. Certamente il percorso resta lungo e complesso” evidenzia Edoardo Demarchi, Partner di Roland Berger, “anche i player di più piccole dimensioni che non possono investire direttamente devono attivarsi per far fronte al cambiamento, anzi potrebbero avere dalla loro l’agilità derivante dalla piccola dimensione. Già dalle prime fasi occorre, quindi, scegliere strategie cooperative o outsourcing, identificando con chiarezza quali ambiti governare in prima persona”.
IL PANORAMA ATTUALE
Dallo studio “Artificial Intelligence: Challenges and Opportunities for Insurere” realizzato dalla società di consulenza strategica Roland Berger emerge che l’intelligenza artificiale già agisce sul mercato assicurativo. A testimoniarlo sono le oltre 150 use cases implementate lungo tutta la filiera. L’indagine, completata da 30 interviste a tutto campo ad altrettante compagnie europee con una significativa rappresentanza italiana, evidenzia, infatti, i campi di applicazione più importanti.
Essi riguardano l’innovazione di prodotto e business model; il cross e up-selling; la fase di pricing e underwriting; la fase di simulazione e modellizzazione dei rischi; la prevenzione dei rischi; la valutazione dei sinistri; la prevenzione dalle frodi; il miglioramento del customer service e l’ efficienza operativa.
C’è da rilevare però come lo stato di sviluppo, adozione e implementazione di tali aree non viaggi alla stessa velocità. Se infatti nel caso della prevenzione dei rischi e del customer service si è in uno stato di avanzata sperimentazione, gli atri campi sono in fase di early adoption.
La velocità di adozione e sviluppo dell’I.A. nell’assicurazione nei prossimi 3-5 anni dipende da tre fattori esterni che incidono sulla velocità di adozione. Infatti, la maturità della tecnologia di base per molti usi dell’I.A. è ancora relativamente limitata; l’interazione uomo – I.A. sta appena emergendo e gli sviluppi normativi relativi alle decisioni basate sull’A.I. possono agire come fattore di accelerazione o di decelerazione.
MOBILITA’, CASA, SALUTE: I CAMPI IN CRESCENTE FERMENTO
Nonostante ciò vi è un crescente fermento, in quanto l’intelligenza artificiale avrà un impatto sulla maggior parte dei lavori nell’intera catena del valore del settore assicurativo. Verranno creati alcuni nuovi compiti e posti di lavoro (ad es. sviluppo di nuovi algoritmi in visione artificiale, riconoscimento delle immagini o elaborazione del linguaggio naturale), mentre per le persone nei lavori assicurativi “tradizionali” l’I.A. può migliorare la loro efficacia su base giornaliera in modo tale che gli aumenti di efficienza dovrebbero essere reinvestiti in più attività di creazione di valore per i clienti e per le aziende.
Inoltre l’intelligenza artificiale consente alle compagnie di assicurazione automobilistica di passare da un approccio esclusivamente automobilistico a un approccio combinato auto-proprietario-utilizzo. Le applicazioni assicurative pay-as-you-go analizzano l’utilizzo e i modelli di guida con l’aiuto dell’I.A., consentendo il calcolo di premi granulari e personalizzati. L’analisi istantanea dei modelli di guida consente inoltre di generare feedback di guida automatici, evitando così incidenti futuri.
La visione artificiale, i dati geospaziali e le informazioni satellitari sono gli input più importanti elaborati dall’I.A. per migliorare il viaggio dell’assicurazione casa. Queste applicazioni consentono l’identificazione e la validazione automatizzate delle caratteristiche della proprietà basate su immagini satellitari.
L’intelligenza artificiale sta anche dando forma al futuro dell’assicurazione sanitaria, a cominciare con una guida personalizzata durante il processo di sottoscrizione che conduce alla soluzione più appropriata. Miglioramenti sono possibili sfruttando al massimo la storia clinica del cliente attraverso i dati sanitari storici specifici. Oltre a ciò, gli assicuratori stanno anche sviluppando meccanismi dell’I.A. per accelerare il passaggio da una gestione reattiva della cura del paziente verso un approccio più proattivo abilitando ad esempio diagnosi e monitoraggio remoto dei pazienti a casa.
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