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PROTECTION GAP DELLE PMI, UNA RISPOSTA DATA-DRIVEN

Le Pmi, la spina dorsale dell’economia del nostro paese, sono caratterizzate da una marcata sottoassicurazione: una fragilità che può compromettere la continuità operativa delle stesse imprese, specialmente in un contesto di crescenti rischi legati ad alluvioni ed eventi atmosferici estremi.

La sottoassicurazione è un fenomeno complesso, che affonda le sue radici non solo in una scarsa consapevolezza dei rischi e nella poca cultura assicurativa da parte delle imprese italiane, ma riflette anche un approccio tradizionale, non sempre adeguatamente propositivo, da parte delle compagnie e delle reti distributive.

Per contrastare questo protection gap è necessario partire da una conoscenza accurata di ciascuna azienda e delle diverse tipologie di rischi a cui è esposta, mentre oggi l’inquadramento dei bisogni assicurativi delle Pmi è per lo più affidato a parametri minimi e piuttosto generici, come il settore merceologico e la classe dimensionale. 

La disponibilità crescente di dati e le tecnologie, guidate dall’AI, consentono di tracciare un quadro dettagliato e personalizzato dei bisogni assicurativi di ciascuna azienda. In questo scenario, CRIF ha sviluppato un algoritmo evoluto di machine learning che può rappresentare un vero punto di svolta per le compagnie, i broker e gli agenti assicurativi. Partendo dalla sola partita Iva dell’impresa, l’algoritmo raccoglie e processa automaticamente, in tempo reale, una vasta gamma di dati specifici, creando una mappa dettagliata dei rischi aziendali e dei relativi bisogni di copertura, sulla base di caratteristiche oggettive della Pmi. L’algoritmo non si limita a considerare le informazioni di base, ma sfrutta oltre venti parametri avanzati che includono, ad esempio, indicatori spaziali ad alta risoluzione sui rischi fisici legati alle diverse sedi aziendali. Analogamente, la necessità di copertura contro furti e atti vandalici viene calibrata anche in base al contesto territoriale in cui l’azienda opera, mentre un indicatore specifico valuta l’esposizione ai rischi cyber, tenendo conto della presenza digitale e delle attività online dell’impresa. Questi strumenti data-driven abilitano un’analisi ampia e accurata, agevolando il lavoro dei consulenti assicurativi che possono formulare proposte di mitigazione e trasferimento dei rischi sempre più personalizzate, precise e mirate. Questo approccio non solo rende più efficiente l’attività assicurativa ma promuove anche un processo decisionale trasparente, in cui l’imprenditore prende consapevolezza dei molteplici rischi a cui è sottoposta la sua attività e delle soluzioni che possono proteggerla.

L’imminente obbligatorietà della copertura contro le catastrofi naturali rappresenta un’opportunità senza precedenti per ridurre il gap di protezione e sensibilizzare le imprese sulla gestione del rischio. Ma è solo l’inizio. Grazie all’intelligenza artificiale e all’uso evoluto dei dati, il settore assicurativo può innovare concretamente, con nuovi modelli basati sulla personalizzazione e sull’analisi avanzata. CRIF, con la sua profonda competenza nei data analytics e un team di oltre 300 data scientist, è pronta ad affiancare le compagnie e i broker nello sviluppo di nuove soluzioni che non solo proteggono le imprese, ma contribuiscono attivamente alla loro crescita e sostenibilità nel tempo.

Per maggiori informazioni: 

marketingfinanceitaly@crif.com