BUSINESS TRANSFORMATION: COMPAGNIE SEMPRE PIÙ DATA DRIVEN

L’intelligenza artificiale è indiscutibilmente al centro dell’interesse di chi si occupa di innovazione. Anche nel settore assicurativo, ovviamente, l’AI è ben presente sia nell’orizzonte di chi prende le decisioni sia negli uffici operativi, dove materialmente si lavora per integrarla nei processi aziendali. 

L’AI, nelle sue varie declinazioni, è stata anche la compagna discreta di tutta la giornata dell’Innovation Summit di Insurance Connect, l’evento presentato e curato da Maria Rosa Alaggio, direttore di Insurance Review. Ma l’innovazione nel settore assicurativo non è solo intelligenza artificiale. Un concetto approfondito e sviscerato attraverso le articolazioni dell’Insurance Summit e soprattutto nella sessione plenaria, in cui si è discusso con alcune tra le principali compagnie del mercato, insieme a importanti player del comparto tech. 

A inaugurare i lavori, la prima tavola rotonda cui hanno partecipato Renzo Avesani, chief executive officer di Leithà, la società tech del gruppo Unipol; Irene Di Deo, ricercatrice senior dell’Osservatorio artificial intelligence del Politecnico di Milano; Enzo Di Puma, chief operating officer di Axa Italia; Sergio Miedico, chief operating officer di Reale Ites; Vanessa Perciballi, head of data products and BI tools di Generali Italia; e Marco Amendolagine, head of product management, Europe and Apac di Cambridge Mobile Telematics.

Tantissimi gli spunti e i temi affrontati nel primo dibattito, dove le compagnie hanno raccontato i loro obiettivi, a partire dalla valorizzazione del dato per utilizzare questo valore a favore della trasformazione del business. 

“Il settore, soprattutto tra le realtà più grandi – ha raccontato nella sua introduzione Irene Di Deo – è riuscito in questi anni a far leva sulle applicazioni data driven e ora, attraverso l’intelligenza artificiale generativa (Gen AI), su cui però permangono ancora molti dubbi rispetto al suo reale contributo al nuovo modello di business, sta studiando una nuova wave di miglioramento dei processi”. 

Eppure, arrivare alle sperimentazioni non è semplice: “La Gen AI, prima di poter essere un supporto concreto al cliente – ha aggiunto – dovrà esserlo per gli operatori che, a loro volta, diventeranno gli insegnanti di Gen AI”. Insomma, se nel breve l’intelligenza artificiale generativa non creerà “un nuovo modello di vendita”, i player hanno comunque già sperimentato applicativi per la gestione dei rischi: “i primi impieghi in cui l’intelligenza artificiale ha giocato un ruolo importante hanno riguardato il contrasto e la gestione delle le frodi, poi ci sono stati (e continuano a esserci, ndr) rilevanti sperimentazioni nella personalizzazione della comunicazione con il cliente”, ha rilevato la ricercatrice.

Ma quali sono state le esperienze delle compagnie e il lavoro sul campo degli operatori? Quali sono le aree in cui il mercato sta investendo di più e in cui le imprese stanno realizzando risultati concreti? 

Renzo Avesani ha sottolineato soprattutto la necessità di intervenire, in primis, nei processi core dell’impresa assicurativa, che sono emissione e liquidazione. “Abbiamo usato l’AI per rendere questi processi più efficienti”, ha detto. Per il top manager, però, l’essenziale non è utilizzare l’intelligenza artificiale perché oggi “va di moda”, ma utilizzarla per migliorare prima di tutto il funzionamento interno della compagnia, i suoi fondamentali. “Non ha senso – ha ribadito – impiegare l’intelligenza artificiale generativa nell’ultimo miglio, nella parte commerciale e verso il cliente se poi tutto l’aspetto della produzione non è totalmente digitalizzato. Leithà ha il compito, in primis, di fare queste cose – ha sottolineato –, digitalizzare i dati e puntare sui sistemi di produzione. Stiamo lavorando molto sull’automazione della liquidazione: una volta risolto quell’aspetto, si può andare avanti”. Avesani non ha nascosto quindi la grande potenzialità della Gen AI in ambito commerciale, ma ribadisce quanto sia primario innovare e rendere solidi i processi che caratterizzano i fondamentali di un’impresa assicurativa.

Axa Italia, come ha spiegato Enzo Di Puma, è convinta che il lavoro sui dati attraverso le nuove tecnologie cambierà il modo di fare assicurazione. Ma non tutto si gioca sulle questioni dell’intelligenza artificiale: “il focus del nuovo piano di Axa Italia 2024-2026 – ha detto il manager – è su un framework che comprende la parte di infrastruttura, applicativi basati sul prodotto, con interfacce standardizzate capaci di dialogare con gli ecosistemi dei partner, e processi sempre più standardizzati”. In quest’ottica Axa Italia può creare valore, “in primo luogo per i nostri clienti e i nostri agenti che rimarranno centrali nella proposizione commerciale”, ha sottolineato Di Puma.

I processi di pricing e di underwriting sono coinvolti nel percorso di innovazione della compagnia. Al centro di tutto, ci sono i dati: “l’intelligenza artificiale generativa – ha ricordato Di Puma – ci può dare la possibilità di sfruttare molto meglio i dati non strutturati, che costituiscono la maggior parte del nostro patrimonio aziendale, così da raggiungere l’obiettivo di maggior accuratezza nella valutazione dei rischi e di automazione dei processi sempre più standardizzata”.

Ma la Gen AI non darà un contributo decisivo, o almeno non lo farà a breve termine, a un nuovo modello di vendita. Secondo Di Puma, “la tecnologia è messa al servizio dell’attività commerciale nei processi interni e verso gli agenti”. Il gruppo ha investito nella Gen AI seguendo una roadmap di use case a cinque pilastri: assistenza, pricing, liquidazione, analisi di mercato e sviluppo software.

Roadmap è anche la parola chiave di Generali Italia. L’intelligenza artificiale, e più in generale la tecnologia, “ci aiuta a prendere le decisioni e limita le possibilità di commettere errori”, ha raccontato Vanessa Perciballi, rispondendo alle domande di Maria Rosa Alaggio. 

“Abbiamo creato un data office – ha rivelato Perciballi – con un cuore chiamato Hub di cui fanno parte un’area di data governance, che garantisce l’eccellenza della qualità del dato che utilizziamo; un’area di advanced analitycs, che si occupa di tutta la parte predittiva che forniamo ai nostri agenti o ai direzionali; e un’area di BI tools che elabora strumenti ad hoc per analisi avanzate. In questo modo, l’organizzazione, comprese tutte le linee di business, può imparare e utilizzare il linguaggio comune della data science per essere tutti quanti insieme protagonisti dell’innovazione”. 

In casa Reale Group, competenze e collaborazione sono i punti di partenza per parlare di innovazione. Sergio Miedico, ha parlato del centro di competenza di Reale Ites sul data driven che si occupa di arricchire il portafoglio dati: “nel mondo del property – ha spiegato – stiamo inglobando dati sulle cat nat, gli eventi elettrici e atmosferici, e grazie anche alle informazioni che provengono dai nostri beni immobili cerchiamo di digitalizzare i dati non strutturati”. Strumenti come il digital twin permettono di creare “gemelli digitali del patrimonio immobiliare assicurato”.

Reale sta provando a “ibridare business e IT spingendo molto sulla collaborazione”, con un focus particolare nell’ambito property, come detto, ma anche in quello della salute. Come altre realtà del mercato, in ambito data driven Reale ha agito su gestione sinistri e antifrode attraverso l’automazione dei processi. 

“Ma è con l’AI generativa che siamo arrivati a un momento di verità”, ha precisato Miedico. Dopo una prima spinta, soprattutto di tipo normativo, l’obiettivo dell’organizzazione è stato quello di “rinforzare le strutture per innalzare la qualità del dato”, tanto che, ha chiosato Miedico, “quando attiviamo un’iniziativa di Gen AI, più del 50% del tempo lo spendiamo a ripulire i dati”. 

 

Infine, sul fronte della gestione del rischio, Unipol e Generali hanno parlato di alcune iniziative specificatamente sul monitoraggio del rischio catastrofale. Avesani, sulla scorta degli eventi inattesi e devastanti del 2023, ha citato lo sviluppo di strumenti in grado di “prevedere in tempo reale gli eventi atmosferici, quali grandine o pioggia intensa”, e comunicarli agli assicurati: “questa è gestione del rischio concreta”, ha sottolineato. Inoltre, Unipol sta partecipando a un progetto in ambito Pnrr “per dare al Paese una mappa di rischio degli eventi atmosferici, per poter confrontarsi con i riassicuratori in modo chiaro”: si tratta della prima volta che un’impresa privata realizza un’iniziativa di questo genere per tutta la comunità. 

Generali, come ha spiegato Perciballi, sta lavorando a un data hub con dati esterni geografici: “il vantaggio principale è poter incrociare le informazioni per rimodulare l’offerta”, ha detto. Sempre in relazione alla gestione del rischio cat nat, la compagnia sta sviluppando “strumenti per fare delle analisi sui portafogli e chiarire l’esposizione al rischio”.

Dal lato commerciale, un ultimo use case da segnalare è quello sulle campagne di marketing, “dove combiniamo generative AI e modelli predittivi per avere una segmentazione del cliente sempre più accurata e targettizzare meglio le campagne commerciale”, ha concluso Perciballi.