DAI BIG DATA VERSO NUOVI MODELLI

La sintesi tra la visione di Elon Musk di una tecnologia “più intelligente” dell’uomo, capace di anticiparne i bisogni, e quella del fondatore di Alibaba, Jack Ma, che la ritiene un mezzo con cui muoversi in un ecosistema intelligente, è nell’attribuirle la funzione di strumento capace di indagare le abitudini della persona e di anticiparne le esigenze latenti. Un impiego alla base del quale c’è la capacità di raccogliere e analizzare una grande quantità di dati. “La raccolta e l’utilizzo dei big data sono oggi una necessità gestionale, accessibile attraverso l’Intelligenza Artificiale che permette l’utilizzo completo e corretto delle tecnologie oggi a disposizione”, ha affermato William Marenaci, research manager di CeTif, nel suo intervento dedicato alla telematica e intelligenza artificiale per l’evoluzione della Rc auto. L’alimentazione delle informazioni arriva da un bacino che in parte è già interno alla compagnia, ma soprattutto arriva dall’esterno, dall’attività sul web così come dall’IoT: un mercato che, insieme agli smart device, vale oggi circa 7,6 miliardi di dollari e in prospettiva 2030 arriverà a 24 miliardi. Nell’esperienza illustrata da Marenaci, che con CeTif coordina un tavolo di confronto a cui partecipano le compagnie assicurative, i soli dati del veicolo connesso “permettono, ad esempio, di intervenire nella fase di prevenzione o gestione del sinistro auto, ma anche più ampiamente sull’intera catena del valore assicurativo”. Il dato permette di disegnare un profilo del cliente utile nella fase assuntiva, nella tariffazione, nell’indagine sulle sue esigenze, potenzialmente, nell’attribuzione di score che possono poi essere di rifermento nel corso di tutto il rapporto tra assicurato e compagnia. 

Nella gestione del sinistro, in particolare, l’analisi del dato con sistemi di intelligenza artificiale può intervenire in tutte le quattro fasi del processo, dal rilevamento del danno fino alla liquidazione. I sensori che rilevano l’impatto possono trasmettere informazioni che una volta registrate consentono l’apertura istantanea del sinistro; si aggiungono potenzialità utili alla fase di valutazione e stima del danno attraverso l’IA, con la possibilità di arrivare alla liquidazione in maniera pressoché immediata. L’esito di un caso simile, già sperimentato dalla compagnia cinese Ping An, è esemplificativo di come le informazioni raccolte sul cliente possano contribuire a una profilazione molto accurata e quindi a una valutazione del singolo che può avere riflessi nella sua customer experience: nel caso cinese, il sistema elabora le informazioni raccolte dal sinistro, le incrocia con i dati sul cliente e, nel caso di comportamento virtuoso, può arrivare all’erogazione della liquidazione in dieci minuti. Al contrario, elementi raccolti allo stesso modo potrebbero avere una valenza nella fraud detection e in prospettiva anche nella prevenzione delle frodi. 

È evidente che tali modalità vanno inserite in un sistema digitale complessivo, che comprende la trasformazione tecnologica dell’organizzazione, un arricchimento della modalità di relazione tra compagnia e cliente, un modello distributivo orientato alla multicanalità, da ultimo, l’interazione con l’ecosistema dalla mobilità.