DATI E DIGITALE PER L’EVOLUZIONE DEL MERCATO ASSICURATIVO
La digital transformation è una scelta obbligata per le compagnie per stare nel mercato: in questo sono fondamentali l’utilizzo delle informazioni a fini previsionali e la customer experience sul sinistro
26/07/2021
In epoca di digitalizzazione, è ormai opinione condivisa che il vero salto di qualità si otterrà quando si sarà in grado di passare da una ricca raccolta di informazioni alla capacità di utilizzarle per prendere decisioni e fare previsioni. Le tendenze che fanno da sfondo sono la rapida crescita nel livello di alfabetizzazione digitale del pubblico, il progressivo orientamento dei modelli di consumo verso le piattaforme tecnologiche, gli effetti dei cambiamenti climatici e l’evoluzione della mobilità.
Per essere in linea con questi grandi trend socioeconomici, le compagnie devono lavorare su fattori abilitanti capaci di garantire un’evoluzione al passo con la rapida innovazione tecnologica. La via va individuata nell’integrazione sistematica delle fonti di dati disponibili con competenze di data scientist, un passaggio che non può non avvenire senza l’appoggio di partner tecnologici esterni.
L’assicurazione “guidata dai dati” parte quindi da una disponibilità strutturata delle informazioni. In questo senso, come ha illustrato Giuseppe Dosi, head of insurance market di Crif, la base di raccolta può essere multipla, comprendendo informazioni creditizie, open data, variabili socio-demografiche, informazioni finanziarie di business, dataset geospaziali, dati immobiliari.
I DATI APPLICATI ALLE CRITICITÀ DELL’RC AUTO
La combinazione di una simile mole di informazioni, trasformata con metodi di analisi avanzata, ha permesso a Crif di realizzare un sistema di valutazione nel mondo auto relativo ai rischi di esposizione al traffico, di antifrode assuntiva e di eventi naturali avversi.
“Lo score – ha spiegato Dosi – si basa sulla profilazione del territorio a un livello molto granulare, non correlato alla suddivisione amministrativa ma basato su una serie di fattori che permettono di individuare aree con un profilo tra loro simile. Riconducendo le 400mila celle censuarie in cui è suddiviso il territorio alle 14 classi di rischio, si evidenziano ampi margini di ottimizzazione della tariffa Rc auto”.
La metodologia di raccolta, analisi e parametrazione dei dati è alla base anche del sistema di score antifrode assuntiva. Il sistema di valutazione realizzato analizza ogni preventivo e lo confronta con centinaia di modelli che riproducono profili potenzialmente fraudolenti, fornendo subito un punteggio sintetico e gli eventuali avvisi di criticità.
Anche nella valutazione del rischio di evento naturale per l’auto la base sono le microcelle, che incrociano più di 80 attributi relativi al rischio meteo associati all’indirizzo di residenza dell’assicurato, al probabile livello di protezione dell’auto (ad esempio in un quartiere residenziale la possibile presenza di rimesse) e al profilo socioeconomico e culturale della zona.
“Il dato è fondamentale per la compagnia ma è ancora più utile se può essere messo a disposizione del cliente al momento giusto e offrire una customer experience avanzata”, ha affermato Dosi. Un esempio concreto messo a punto da Crif riguarda il processo di liquidazione del sinistro, accelerato dalla disponibilità di informazioni digitalizzate già al momento del danno, come può avvenire grazie all’applicazione web EasyCAI, che abilita la denuncia per via digitale del sinistro auto.
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