Oggi le compagnie assicurative più performanti sfruttano la data science per far crescere il business in un contesto competitivo. In un webinar recente, Sudaman Thoppan Mohanchandralal, Regional Chief Data and Analytics Officer presso Allianz Benelux, ha discusso lo stato attuale della data science nelle assicurazioni e alcuni interessanti casi d’uso del machine learning nel settore.
Perché la data science è preziosa nel settore assicurativo oggi
Negli ultimi tempi, la domanda del settore si è spostata verso servizi più personalizzati, invece di offerte pensate per i mercati di massa. Questo report di McKinsey descrive il cambiamento a cui fa riferimento Sudaman. Spiega come sia possibile costruire relazioni profonde one-to-one con i consumatori su larga scala attraverso marketing e servizi personalizzati in modo strategico.
Questi cambiamenti nei bisogni e nelle relazioni sono resi possibili dalla massiccia crescita dei dati disponibili sui singoli clienti, insieme ai progressi del machine learning e delle risorse. In questo articolo, IBM spiega come gli assicuratori osservino un miglioramento del 22-25% nel time-to-profitability quando creano servizi personalizzati rispetto a prodotti rivolti alle masse. Questi prodotti possono essere sviluppati su larga scala solo grazie al machine learning.
Lo stato della data science nelle assicurazioni
Nel webinar, Sudaman spiega che il machine learning genera valore quando viene usato per la previsione piuttosto che per l’inferenza causale e quando il problema è sufficientemente circoscritto. Ad oggi, il machine learning fallisce quando le organizzazioni cercano di usare questi algoritmi come una sfera di cristallo o una black box, invece che come uno strumento per indirizzare le persone verso le direzioni da esplorare. Ecco una panoramica di alcuni casi d’uso trattati nel webinar:
1. Rilevamento delle frodi nei sinistri assicurativi
Il machine learning funziona molto bene nei compiti di previsione con grandi quantità di dati. Per questo, il rilevamento delle frodi è un ottimo caso d’uso per addestrare e distribuire un algoritmo di classificazione come la regressione logistica o un albero decisionale. Questo sistema può essere usato per segnalare i sinistri che appaiono sospetti. Così la prevenzione delle frodi diventa molto più gestibile per un analista, perché integra il suo flusso di lavoro evidenziando i sinistri con maggiore probabilità di essere fraudolenti.
2. Identificare i clienti per attività di retention
Un altro importante caso d’uso per scalare qualsiasi organizzazione è migliorare la retention dei clienti. Il machine learning può aiutare a individuare quali clienti sono a rischio di abbandonare la tua organizzazione. Identificare questi clienti su larga scala e offrire incentivi perché restino porta a un migliore valore sul ciclo di vita del cliente nel lungo periodo, abilitando una personalizzazione più profonda.
3. Ottimizzare i prezzi con dati di serie storiche (modellazione del premio di rischio)
Capire il rischio che un cliente presenti un sinistro è fondamentale per definire il prezzo e la struttura corretti di un piano da offrirgli. Tutti gli assicuratori lo fanno a qualche livello. Con l’espansione dei dati disponibili, l’accuratezza dei modelli per determinare il profilo di rischio di un cliente può essere migliorata per offrire prezzi più competitivi ai singoli.
4. Previsione delle malattie future
Simile al caso precedente, comprendere i rischi di malattia futuri è fondamentale per l’ottimizzazione del portafoglio e la definizione dei prezzi. Si stima che il settore assicurativo dovrà pagare oltre 100 miliardi di dollari in sinistri legati al COVID. Pur essendo stata difficile la previsione anticipata della pandemia, comprendere e prevedere gli esiti sanitari permetterà agli assicuratori di dare priorità e personalizzare i propri servizi.
5. Ottimizzazione del portafoglio
L’ultimo caso d’uso di cui parleremo è l’ottimizzazione del portafoglio. La gestione del portafoglio comprende alcuni passaggi: identificare raggruppamenti significativi di rischio da analizzare, orientare decisioni ottimali e individuare opportunità. Ciascuno di questi sotto-compiti è risolvibile con tecniche di ottimizzazione di data science.
Se vuoi saperne di più sul futuro della data science nelle assicurazioni, non perderti il webinar qui.
