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MIGLIORARE IL BUSINESS CON IL MACHINE LEARNING

Riuscire a stare al passo con il frenetico progresso tecnologico rappresenta senza dubbio una delle sfide più affascinanti e ambiziose che si presentano quotidianamente; pur essendo per molti una necessità, per altri si traduce in opportunità per creare innovazione, promuovendo sia una mission aziendale orientata al rinnovamento, sia la possibilità di ottenere un vantaggio competitivo rispetto ai competitor.

Il machine learning, cioè l’uso di sofisticati algoritmi di apprendimento automatico, rappresenta sicuramente un esempio lampante del connubio innovazione-opportunità, tanto da essere già utilizzato in moltissimi settori economici dalle più importanti aziende e colossi mondiali. 

La possibilità di gestire facilmente big data, unita all’elevato potere predittivo, ha attratto inevitabilmente anche il settore assicurativo e bancario. In particolare il comparto assicurativo danni ha iniziato a sperimentare concretamente le potenzialità degli algoritmi di machine learning; la possibilità di individuare relazioni, lineari e non, tra i driver sottostanti il business assicurativo e la capacità di sintetizzare il reale valore esplicativo/predittivo dei dati sta velocemente rivoluzionando i tradizionali approcci e le modalità strategiche delle aziende nel proporre il proprio business: nuovi approcci di pricing e customizzazione del prodotto, gestione strategica della rete e dei clienti, modelli predittivi per fenomeni come frodi o comportamenti decisionali degli assicurati (retention, convention, elasticità al prezzo, etc.) ed in generale algoritmi di ottimizzazione dei principali KPI assicurativi.

Milliman, società leader nella consulenza attuariale e strategica, è pioniera nello sviluppo e nell’ingegnerizzazione del machine learning nel settore assicurativo a livello mondiale. In Italia, da anni ha dedicato un team di consulenti e attuari per sviluppare e implementare modelli di machine learning in ambito assicurativo, riscontrando un notevole interesse da parte delle principali compagnie italiane. Ne sono esempio gli innovativi e potenti algoritmi di reverse engineering, in grado di replicare l’intera struttura di una tariffa auto garantendo un margine di errore molto basso (circa il 5%); gli algoritmi di segmentation e rating, capaci di garantire nuove partizioni e classificazioni del portafoglio clienti, correlando andamenti non lineari con i target strategici delle compagnie (profittabilità, rischiosità, propensity, etc…); gli algoritmi di cross-selling, in grado di individuare potenziali profili o segmenti di mercato con maggiore probabilità di acquisire coperture aggiuntive legate al prodotto principale. Ma le opportunità per le imprese assicurative sono molteplici. 

Non vi è dubbio che le compagnie che hanno deciso di investire sul machine learning e sull’innovazione tecnica beneficeranno di vantaggi competitivi e informativi indispensabili per la propria strategia di business, avvantaggiandosi rispetto alle compagnie meno inclini all’innovazione tecnica e convinte di poter continuare a fare business con soluzioni tecnologiche sviluppate decenni fa ed approcci attuariali tradizionali.