AI nelle assicurazioni: vantaggi, sfide e approfondimenti

Cos'è l'AI nelle assicurazioni?

L'industria assicurativa è uno dei settori più ricchi di dati. Non sorprende quindi che il potenziale dell'AI nelle assicurazioni sia enorme. Sta aprendo la strada a nuovi guadagni in efficienza operativa, a un'esperienza cliente migliorata e a decisioni più efficaci.

Dopo la pandemia di COVID-19, le priorità dei clienti assicurativi stanno cambiando, spostandosi verso servizi più on-demand e personalizzati. In questo contesto, gli strumenti di AI di nuova generazione sono fondamentali per consentire agli assicuratori di offrire servizi che rispondano alle esigenze dei clienti.

Uno sguardo d'insieme al settore assicurativo. Fonte. DataCamp

Con questo cambio di paradigma nel settore, le compagnie assicurative hanno intrapreso un percorso di profonde trasformazioni, in cui l'investimento in nuove tecnologie, incluso il machine learning e l'AI generativa, è fondamentale per trainare i profitti e sopravvivere in un panorama competitivo in continua evoluzione. Come spiega Sudaman Thoppan Mohanchandralal nel podcast DataFramed:

Tuttavia, trattandosi di una tecnologia nascente, capire dove e come implementare correttamente soluzioni di AI è un compito impegnativo per chi si occupa di AI nelle compagnie assicurative. Analizziamo le principali tecnologie di AI che stanno trasformando le assicurazioni.

Tecnologie chiave di AI che stanno trasformando le assicurazioni

Possiamo evidenziare due tecnologie cardine che stanno rimodellando rapidamente le assicurazioni: il machine learning – ampiamente utilizzato dagli assicuratori negli ultimi due decenni – e, più recentemente, le soluzioni di AI generativa.  

• AI tradizionale e machine learning. Negli ultimi decenni, gli assicuratori hanno adottato soluzioni di machine learning per aumentare le capacità di analisi predittiva. I modelli di machine learning sono fondamentali in aree come il rilevamento delle frodi nei sinistri, il miglioramento della retention dei clienti e l'ottimizzazione dei prezzi nelle serie temporali. Allo stesso tempo, il machine learning è alla base delle capacità di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) dei moderni chatbot che gli assicuratori utilizzano per il servizio clienti. Puoi saperne di più sull'importanza di data science e machine learning nelle assicurazioni in un articolo dedicato di DataCamp.
• AI generativa. Sebbene l'AI tradizionale e il machine learning continueranno a svolgere un ruolo importante nelle molte attività quotidiane degli assicuratori, l'AI generativa è certamente la prossima grande novità. Strumenti di AI generativa, come ChatGPT, sono destinati a rivoluzionare il settore assicurativo favorendo prodotti assicurativi personalizzati, migliorando l'esperienza cliente e rimodellando le strategie di marketing. 

Se sei alle prime armi con AI generativa e machine learning, il nostro percorso di competenze AI Fundamentals è un ottimo punto di partenza per la tecnologia più preziosa e rivoluzionaria di oggi. 

Applicazioni dell'AI nelle assicurazioni in diversi settori

L'AI svolge un ruolo cruciale nelle assicurazioni indipendentemente dal tipo di business. In questa sezione, trattiamo le applicazioni più diffuse nei tipi tradizionali di assicurazione: sanitaria, auto e vita.

AI nell'assicurazione sanitaria

Le assicurazioni sanitarie coprono le spese mediche del beneficiario a seguito di malattia o infortunio. Gli assicuratori in questo settore stanno usando l'AI per ottimizzare il pricing dei piani assicurativi, noto anche come modellazione del premio di rischio. 

Sfruttando l'analisi predittiva, gli assicuratori possono valutare con una precisione senza precedenti il profilo di rischio del cliente, elemento chiave per offrire prezzi competitivi agli individui. Ad esempio, comprendere e prevedere i rischi di malattie future con l'AI è fondamentale nell'ottimizzazione del portafoglio e nel pricing. 

Sebbene prevedere fenomeni complessi come la pandemia di COVID-19 sarebbe stato difficile, comprendere e prevedere gli esiti sanitari consentirà agli assicuratori di dare priorità e personalizzare i propri servizi.

Un ottimo esempio di iniziative di assicurazione sanitaria basate sull'AI è Wisedocs, una piattaforma che utilizza l'AI per rivedere, analizzare e riassumere automaticamente lunghi fascicoli clinici, risparmiando fino al 30% del tempo rispetto a un processo manuale. Come afferma il fondatore e CEO, Connor Atchison, a proposito:

AI nell'assicurazione auto

Le assicurazioni auto proteggono i beneficiari contro perdite finanziarie in caso di incidente o furto. Gli assicuratori di tutto il mondo stanno esplorando le possibilità offerte da dati e AI per migliorare il business dell'assicurazione automobilistica. 

Uno dei casi d'uso più esemplificativi è la valutazione del profilo di rischio dei conducenti. Modelli di machine learning e deep learning sono utilizzati per creare categorie granulari di clienti basate su dati come la cronologia di guida, il tipo di auto guidata o persino la storia creditizia. I dati telematici, inclusi quelli provenienti dall'auto stessa e dal telefono utilizzato a bordo, hanno il potenziale di aumentare drasticamente l'accuratezza di questi modelli.

Doug McElhaney, partner della practice assicurativa di McKinsey & Company, parla di queste nuove possibilità in questo articolo:

Un altro caso d'uso importante riguarda il rilevamento delle frodi. Con l'AI e il machine learning, gli assicuratori possono avere un'idea più chiara del comportamento dei conducenti, elemento chiave per individuare potenziali sinistri fraudolenti. Variabili che potrebbero essere monitorate per alzare bandierine rosse sono i chilometri previsti percorsi annualmente, il luogo del garage in cui è parcheggiato un veicolo, oppure l'entità delle lesioni di una persona dopo un incidente o i trattamenti medici appropriati. 

Matthew Carrier, principal di Deloitte Consulting, evidenzia i benefici dell'AI per il rilevamento delle frodi:

AI nell'assicurazione vita

L'assicurazione sulla vita è un contratto in cui un assicuratore garantisce il pagamento ai beneficiari dell'assicurato alla morte dell'assicurato. 

Le possibilità per l'AI nel settore delle polizze vita sono enormi. Data la natura di lungo periodo di questi servizi (la durata dei contratti può andare da 1 a 40 anni o più), fornire un premio equo è fondamentale per aumentare soddisfazione e fidelizzazione dei clienti. Ecco perché l'AI sta diventando uno strumento chiave durante il processo di underwriting.  

Questi strumenti sono utilizzati lungo l'intero processo, dalla raccolta e valutazione dei dati, alla valutazione del rischio e al calcolo del premio.

AI nelle attività quotidiane delle assicurazioni

Analizziamo nel dettaglio come AI e machine learning operano in alcune delle attività quotidiane più comuni degli assicuratori.

AI nell'underwriting assicurativo

L'underwriting è un processo di valutazione in cui un assicuratore determina se un richiedente è assicurabile e calcola il premio della sua polizza. Il processo di underwriting è comune in tutti i tipi di assicurazione, dalla sanitaria e vita all'auto e viaggio. 

L'obiettivo dell'underwriting è fissare un premio equo basato sul profilo di rischio individuale. Si è trattato tradizionalmente di un processo tedioso e dispendioso in termini di tempo, che richiede la raccolta e valutazione di enormi quantità di dati, spesso organizzati in modo caotico e frammentario. L'underwriting tradizionale è soggetto a errori e complessità, rendendo il processo lungo, inefficiente e macchinoso. La capacità limitata di gestire l'underwriting porta spesso a premi più alti e a una scarsa personalizzazione.

Qui entrano in gioco AI e machine learning. L'analisi avanzata dei dati svolge un ruolo cruciale nell'underwriting moderno, aumentando l'efficienza operativa, migliorando l'accuratezza nella valutazione dei rischi e consentendo agli assicuratori di offrire polizze personalizzate.

Un ottimo esempio di come l'AI possa aiutare i processi di underwriting è Indigo, un'azienda specializzata in assicurazioni per la responsabilità professionale medica. Il suo processo di underwriting potenziato dall'AI esamina migliaia di punti dati per fornire prezzi personalizzati sulle esigenze degli operatori sanitari e delle loro specialità mediche. 

AI nella gestione dei sinistri assicurativi

I sinistri sono l'altra faccia della medaglia nel business assicurativo. Un sinistro è una richiesta formale da parte dell'assicurato a una compagnia assicurativa per la copertura o l'indennizzo relativo a una perdita coperta o a un evento previsto dalla polizza.

Come per l'underwriting, la gestione dei sinistri è stata storicamente un'attività ripetitiva e dispendiosa in termini di tempo, che implica l'analisi scrupolosa di ogni caso specifico e delle informazioni fornite dall'assicurato. Questo processo porta spesso a errori umani e seri colli di bottiglia, e la probabilità di incorrere in frodi è relativamente alta. 

L'AI sta rivoluzionando l'elaborazione dei sinistri. Analizzando grandi quantità di dati, semplificando la gestione e automatizzando i compiti di routine, gli strumenti di AI possono migliorare l'efficienza, individuare potenziali frodi con maggiore accuratezza e liberare gli agenti assicurativi perché possano concentrarsi su altre attività.

Un ottimo caso di studio per illustrare gli effetti dell'AI nella gestione dei sinistri è descritto in questo articolo, in cui una compagnia assicurativa nordica è riuscita ad analizzare automaticamente il 70% dei documenti dopo l'implementazione di una soluzione di AI sviluppata da EY wavespace Madrid.

Sfide e considerazioni per l'adozione dell'AI nelle assicurazioni

Sebbene i benefici dell'AI siano chiari, implementare una soluzione di AI di successo non è sempre facile, soprattutto in un settore come quello assicurativo, in cui sono coinvolti molti dati sensibili. Analizziamo le sfide più importanti.

Sfide etiche e regolamentari

Nonostante le capacità uniche dell'AI, è importante considerare i potenziali rischi e le preoccupazioni regolamentari nel settore assicurativo. Christian Westermann, Head of AI di Zurich, riassume le principali preoccupazioni da una prospettiva tecnica:

Inoltre, la conformità con uno scenario legale in rapida evoluzione è obbligatoria per gli assicuratori per garantire la protezione dei dati e un uso equo e sicuro dell'AI. Un ottimo esempio di come sarà il futuro della compliance è il recente AI Act dell'UE, un regolamento completo che impone alle aziende, incluse le assicurazioni, misure normative rigorose. 

Dai un'occhiata al nostro percorso di competenze EU AI Act Fundamentals per conoscere questa normativa innovativa e ambiziosa e come rimanere conformi.

Christian Westermann anticipa le principali implicazioni dell'AI Act per il business assicurativo:

Integrazioni e scalabilità

Integrare soluzioni di AI con i sistemi esistenti e renderle scalabili può essere complesso e richiede un'infrastruttura moderna, di cui molte compagnie assicurative sono sprovviste. Queste aziende hanno spesso sistemi legacy che potrebbero non interfacciarsi facilmente con strumenti di AI all'avanguardia. 

Combinare tecnologie di machine learning e intelligenza artificiale con questi processi consolidati richiede pianificazione attenta e personalizzazione per evitare interruzioni. Le compagnie devono valutare l'infrastruttura attuale, identificare le potenziali sfide di integrazione e investire negli aggiornamenti necessari per garantire che entrambi i sistemi funzionino in armonia con le tecnologie esistenti.

Upskilling di team e persone

Costruire una strategia di AI di successo richiede notevoli sforzi e risorse, ma anche aziende con grandi budget falliscono nell'implementare soluzioni di AI. Perché? Perché non hanno abbastanza dipendenti qualificati con un'adeguata alfabetizzazione in AI. 

L'implementazione e la gestione di sistemi di AI richiedono una forza lavoro qualificata. Data scientist, specialisti di AI e altri professionisti con competenze in AI e machine learning sono essenziali per sviluppare, interpretare e gestire queste tecnologie. 

Reclutare e trattenere talenti con le competenze adeguate può essere difficile, soprattutto dato il mercato competitivo per i professionisti tech. Investire nella formazione e nello sviluppo del personale esistente può aiutare a colmare il gap di competenze e garantire che l'organizzazione possa sfruttare appieno le capacità dell'AI. Come si vede nel grafico sottostante, una delle barriere più evidenti all'adozione dell'AI nella scoperta di farmaci è la carenza di personale adatto e la scarsa comprensione dell'AI.

Fortunatamente, DataCamp è qui per aiutare gli assicuratori. Con la nostra soluzione DataCamp for Business, possiamo aiutare la tua azienda a diventare competente in data e AI. Con una soluzione scalabile che può funzionare per team di qualsiasi dimensione, insieme a percorsi di apprendimento personalizzabili e report dettagliati, DataCamp for Business può aiutarti a trasformare il tuo business e diventare AI-ready. 

Siamo felici di condividere la nostra esperienza con compagnie assicurative consolidate come Allianz. In questo case study, esploriamo come Allianz ha fatto upskilling di oltre 6.000 dipendenti con DataCamp.

Trend futuri dell'AI per le assicurazioni

Il settore assicurativo ha intrapreso negli ultimi anni un percorso di cambiamenti dalle implicazioni imprevedibili. Il mondo sta cambiando, e così il settore assicurativo, che sta affrontando cinque trend importanti, secondo PWC:

Cinque trend che influenzeranno il futuro delle assicurazioni. Fonte. PWC

In questo contesto, le soluzioni di AI e le tecnologie all'avanguardia, come blockchain o Internet of Things, giocheranno un ruolo importante nelle strategie delle compagnie per navigare le incertezze del mondo di oggi.

Conclusione

L'AI è uno dei principali motori di cambiamento nel settore assicurativo. L'applicazione di AI e machine learning nelle assicurazioni ha il potenziale di accelerare il processo di underwriting e automatizzare l'elaborazione dei sinistri, aumentando così l'efficienza operativa e migliorando soddisfazione e fidelizzazione dei clienti grazie a polizze più personalizzate. 

Man mano che questi sistemi diventano più intelligenti, le compagnie con una solida padronanza dei fondamenti dell'AI tenderanno ad avere un vantaggio significativo sui concorrenti. Ti racconteremo di più sull'importanza di una solida cultura dei dati e dell'AI nel nostro prossimo webinar Increasing Your Organization's Data and AI Maturity

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