APPROCCIO DATA DRIVEN PER ASSICURARE LE IMPRESE
Le grandi potenzialità del digitale per la raccolta e l’analisi delle informazioni aprono alla possibilità di conoscere meglio il profilo di rischio delle aziende e quindi di selezionarle su base qualitativa. Una modalità che permette di approcciare positivamente un segmento di mercato notoriamente sotto-assicurato
21/07/2023
Il mercato delle coperture assicurative per le imprese è ricco di potenzialità, che però non è semplice cogliere. Le aziende italiane sono milioni, per la grande maggioranza sono di piccole dimensioni (solo il 5% ha più di dieci addetti) e sono sotto-assicurate. Ma può accadere anche che quelle coperte si ritrovino non adeguatamente tutelate al manifestarsi del sinistro.
Il tema per le compagnie è, quindi, come approcciare questo potenziale mercato in maniera profittevole e adeguata per il cliente. Giuseppe Dosi, head of insurance market di Crif, ha stimolato una riflessione sul fatto che mentre le imprese strutturate hanno rischi chiari, verso i quali le compagnie mettono a disposizione expertise specifiche, affrontare il mare magnum delle piccole imprese porta con sé difficoltà nel selezionare il rischio e nel seguire bene i clienti.
Quello delle Pmi è un mondo vasto e diversificato, così com’è il loro rischio, ma “questa complessità porta spesso le compagnie a scegliere di impostare un’offerta in modo indifferenziato, operando sulle limitazioni di garanzia o facendo tagli sui massimali. Questo può significare non dare all’azienda una copertura adeguata”, ha affermato Dosi.
CORRELAZIONI CON LA RISCHIOSITÀ DELL’IMPRESA
Gli strumenti di data analytics messi a punto da Crif “permettono una data driven reengineering del segmento imprese che migliora la qualità delle decisioni tecniche e struttura l’assunzione in un processo industriale”, ha spiegato Dosi. La base del processo identificato da Crif è l’accesso a una serie di fonti di informazioni, su cui operare con data augmentation e analytics per ottenere indicatori correlati al rischio utili alla definizione di uno score di valutazione.
Un esempio è il Crif Business Default Index, “uno score basato su kpi di bilancio, puntualità dei pagamenti commerciali e affidabilità creditizia dell’impresa che è fortemente correlato con l’andamento tecnico”. A questi si aggiungono gli strumenti di forward looking, che uniscono variabili macro economiche e caratteristiche dell’impresa, come ad esempio il livello di innovazione; o l’Ecosystem Esg, che fornisce uno score di sostenibilità basato su 130 indicatori, valutazioni che mostrano una correlazione con la rischiosità dell’impresa.
Altri approfondimenti sul profilo di rischio arrivano dagli indicatori geo-spaziali, che possono essere relazionati a tipologie di rischio derivanti dalle specifiche morfologiche, geografiche, sociali ed economiche dell’area in cui risiede l’azienda. “Emerge chiaramente” – ha concluso Dosi – “la relazione diretta anche tra questi indicatori e determinati rischi, in particolare in ambito property”.
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