DATI E GEN AI, INSIEME MIGLIORANO IL RISCHIO

La conoscenza del rischio che si sta assumendo è sostanziale per i risultati e la qualità del portafoglio. La tecnologia è di fondamentale supporto, ma sono la qualità e la precisione del dato a fare la differenza. Le strade dell’intelligenza artificiale e della Rc auto si sono incrociate e hanno aperto la via alla price sofistication. Con questa prospettiva, Giuseppe Dosi, head of insurance di Crif, ha osservato che un combined ratio strutturalmente fra il 100% e il 110% rappresenta oggi “una situazione patologica, a cui si deve evitare di rispondere con aumenti di prezzo frontali, forieri di effetti di antiselezione”. Grazie ai modelli di machine learning, l’AI fornisce una valutazione statistica della realtà che permette di conoscere meglio i possibili rischi legati a una determinata copertura. Al machine learning si sono aggiunte più di recente le potenzialità della GenAI, che consente di integrare i modelli di analisi con informazioni non strutturate tratte da documenti e immagini, e di facilitare soluzioni come la compilazione di documenti e la comunicazione agile con il cliente tramite chatbot. 

A differenza della Gen AI, il machine learning è una tecnologia consolidata che trasforma i dati grezzi in informazioni a valore aggiunto a supporto dei processi decisionali. Un esempio arriva dalla realizzazione dello Score Traffico di Crif che, ha spiegato Dosi, “sintetizza oltre 50 parametri indicativi di possibili concause dell’aumento del traffico sul territorio, rilevati in maniera molto granulare su 400 mila celle censuarie”.

Un’analisi effettuata da Crif sui portafogli di compagnie che utilizzano lo Score Traffico ha evidenziato una correlazione con i risultati tecnici, dimostrando che i residenti nelle aree a basso valore di rischio hanno circa il 30% in meno di sinistrosità rispetto alla media del portafoglio e chi vive in aree nella massima classe dello score ha il 20% in più di sinistrosità sulla media.

Altri due sistemi di valutazione dei rischi realizzati da Crif che rientrano nell’interesse delle coperture auto sono lo Score Antifrode e lo Score Eventi Naturali. Il primo valuta in fase assuntiva il comportamento potenzialmente fraudolento del cliente, confrontandone il profilo con altri che hanno manifestato comportamenti scorretti e ottenendo degli alert su cui effettuare degli approfondimenti.

Lo Score Eventi Naturali valuta il rischio in una determinata zona di residenza, analizzando più di 80 caratteristiche fisiche locali, oltre al comportamento soggettivo dell’assicurato. In questo caso, un punteggio nella classe più bassa indica un rischio del 75% inferiore alla media del portafoglio, se nella classe più alta fino a tre volte superiore. “Tradotti in loss ratio, lo Score Traffico porta a un miglioramento fino a tre punti percentuali, lo Score Antifrode fino a otto punti lo Score Eventi Naturali fino a 25 punti”, ha concluso Dosi.