UN DELICATO EQUILIBRIO TRA ARTE E SCIENZA

Fino a pochi decenni orsono, la sottoscrizione dei rischi in assicurazione era considerata pura arte: il sottoscrittore visitava il rischio o intervistava l’assicurato ed effettuava una valutazione. Il concetto di sottoscrizione basata sui dati è emerso in tempi relativamente recenti, e questa attività è ormai basata su un sottile equilibrio tra arte e scienza. La tendenza prevalente, tuttavia, propende per un approccio scientifico, basato sui fatti. 

La valutazione del rischio, insomma, si fonda sempre più sull’analisi dei dati, grazie ai progressi nella digitalizzazione e dei modelli predittivi attuariali. Si dice che nel 1990 un attuario abbia predetto che man mano che le informazioni sui rischi diventavano più strutturate, il lavoro della sottoscrizione si sarebbe sempre più automatizzato e l’arte della sottoscrizione sarebbe gradualmente morta. 

Trent’anni dopo, vale forse la pena di riesaminare quella previsione. I sottoscrittori stanno attraversando un vero e proprio cambiamento del loro modus operandi e questo fenomeno è certamente guidato dall’introduzione delle più moderne tecnologie, specie in questo momento, in cui viene largamente introdotto l’apporto dell’intelligenza artificiale. Le nuove tecnologie consentono al sottoscrittore di interagire meglio con i clienti, condurre ricerche e sviluppare processi innovativi. Ma è necessario che la coevoluzione di esseri umani e tecnologia sia supportata da strategie aziendali, che identifichino le competenze di sottoscrizione necessarie e provvedano alla formazione dei sottoscrittori stessi e delle macchine al loro servizio, oltre che garantire il corretto trattamento dei dati utilizzati. La convergenza tra l’arte della sottoscrizione e la scienza dettata dal progresso tecnologico presenta insomma molte sfide e gli assicuratori e riassicuratori si trovano di fronte alla necessità di gestirne le conseguenze.

Come ogni cambiamento radicale, questo processo ha registrato e continua a essere interessato da una certa resistenza e gli esperti attribuiscono a essa la ragione per cui il settore assicurativo sarebbe rimasto indietro, rispetto ad altri, nella spinta all’adozione di strumenti tecnologici sempre più avanzati.

Il sottoscrittore crede fermamente che il suo lavoro implichi un certo grado di arte e scienza e che esso non possa per questo essere svolto correttamente da un algoritmo. Si tratta di una convinzione comprensibile e vera in moltissimi casi. D’altro canto, i vantaggi dell’automazione risultano assai attraenti per le aziende: la sfida consiste quindi nel trovare il giusto livello di meccanizzazione, per garantire che gli assicuratori raccolgano i benefici della scienza e dell’arte. I guadagni ottenibili per mezzo dell’automazione nella definizione dei premi assicurativi, ad esempio, sono tangibili e consentono risparmi sui costi che possono essere assai cospicui. 

C’è chi pensa che molte decisioni da parte dei sottoscrittori, perfino nell’ambito delle assicurazioni più specialistiche, non richiedano in realtà alcun contributo artistico. Pensiamo ai piccoli rischi commerciali, interessati da alta frequenza e bassa gravità, che rientrerebbero facilmente in questa categoria. Secondo molti esperti, se il sistema fosse alimentato da un numero di dati sufficienti, calcolare il premio relativo, ad esempio, al rischio catastrofale derivante dagli eventi meteorologici potrebbe funzionare senza coinvolgere l’acume del sottoscrittore. E c’è chi pensa che le aziende di medie dimensioni possano rientrare in questa categoria. È una questione che sarà certamente al centro dei lavori in corso per trovare copertura per l’obbligo assicurativo che scatterà a breve nel nostro mercato.

Se il pricing di questi rischi considerati a basso impatto fosse rimosso dall’attività dei sottoscrittori, il loro tempo e la loro competenza potrebbero concentrarsi sui casi più difficili e anomali, nei quali l’arte e l’istinto lavorano a braccetto con i dati e la matematica. Identificare questi elementi, separare il grano dalla pula, è un altro ambito in cui la tecnologia può aiutare. In sostanza, l’idea è che la macchina posta al servizio dell’attività di sottoscrizione, con l’aiuto dell’intelligenza artificiale, possa distinguere tra i rischi che può gestire da sola e quelli da sottoporre al giudizio del sottoscrittore.

Diverse variabili nella gestione dei dati si affiancano alla complessità del rischio per definire le linee di demarcazione tra prezzi algoritmici e sottoscrizione umana. 

La densità, qualità e provenienza dei dati, ovviamente, sono fondamentali. Una vecchia massima informatica prometteva che per garantire la qualità delle decisioni di pricing automatizzate, i dati dovevano essere sufficientemente solidi e includere casi comparabili, presentati in modo utile e con un’adeguata granularità, oltre che provenire da fonti affidabili e tracciabili. È inutile dirlo: i dati sono preziosi per gli assicuratori in tanti modi. Sono anni che leggiamo articoli sui cosiddetti big data. Le informazioni sono uno strumento potente per determinare le decisioni dell’uomo, cioè, in questo caso, del sottoscrittore. Consentono di valutare i rischi individuali con tutte le conoscenze a portata di mano e questo semplifica moltissimo il lavoro. Oggi sappiamo che l’intelligenza artificiale, oltre a sofisticate capacità di elaborazione, è in grado di generare valore e può essere utilizzata, ad esempio, per identificare opportunità di sviluppo, in base alle tendenze individuate in milioni di dati, che sarebbero altrimenti incomprensibili.

E poi c’è la possibilità di ottenere un pricing automatico, con un processo definito come relativamente semplice e quasi identico ai passaggi seguiti da un sottoscrittore. Ci sono delle regole che aiutano a determinare se una proposta può essere valutata senza l’intervento umano. Se un rischio soddisfa un set di caselle specificato, allora può essere elaborato un preventivo automatico; altrimenti, il rischio verrà rifiutato automaticamente. Nel caso in cui vengano spuntate solo alcune caselle, la richiesta verrà inoltrata al sottoscrittore. 

Gli esperti sostengono che quattro su cinque sottoscrizioni determinano un immediato sì o no, pertanto, i criteri utilizzati dai sottoscrittori possono essere automatizzati. A questo punto, degli individui altamente qualificati potranno lavorare sul restante 20%, ovvero sui casi marginali che varrebbe la pena di considerare per produrre rendimenti più elevati alle compagnie. Si tratta di un approccio pratico ed efficiente, ma molti sottoscrittori sono restii ad accettarlo.

Se partiamo dal presupposto che l’automazione nella sottoscrizione sia un vantaggio necessario, le compagnie dovranno fare in modo di combinare l’attività delle macchine con gli uomini. 

La prima sfida: se sarà il robot a determinare il punteggio che decide l’accettazione del rischio, allora cosa faranno i sottoscrittori? Uno studio di Ernst & Young suggerisce che il futuro sottoscrittore sarà il custode dell’intero processo, cioè un mix eclettico di responsabile delle vendite, custode dei dati, difensore del cliente e (senza questo termine è oggi impossibile sopravvivere) innovatore. Ciò comporterebbe il fatto che i sottoscrittori debbano aggiornare le proprie competenze per adattarsi. McKinsey ha previsto che il futuro sottoscrittore si allontanerà dall’attuale ruolo mercificato (ammesso che lo sia) e agirà invece come una sorta di capo sottoscrittore, all’interno del suo dominio.

La seconda sfida riguarda la formazione dei sottoscrittori. Le macchine si occuperanno dei casi più semplici e gli umani di quelli più complessi. A questo punto c’è da chiedersi come funzionerà la formazione dei sottoscrittori: come potranno diventare professionisti esperti? È ovvio che le aziende con una strategia solida per coltivare i talenti giusti prospereranno e che la formazione degli underwriter dovrà includere rotazioni dipartimentali per comprendere i diversi aspetti del cliente, la scienza dei dati, la filosofia dell’innovazione e l’uso delle piattaforme digitali.

La terza sfida riguarda la tecnologia stessa: le piattaforme di apprendimento automatico che automatizzano la valutazione del rischio vengono sviluppate utilizzando dati passati. Nel futuro, tuttavia, vi saranno nuove fonti di dati, come i social media, l’IoT e migliaia di nuove informazioni saranno continuamente disponibili per aiutare il processo decisionale di sottoscrizione. Gli underwriter non dovrebbero avere difficoltà a comprendere le implicazioni di questi dati sulla valutazione del rischio, ma le macchine dovranno attraversare una fase di ritardo, per accumulare dati sufficienti e divenire realmente efficaci. In altre parole, l’arte della sottoscrizione si rivelerebbe ancora più rilevante della scienza dell’automazione: essa sarebbe in grado di tracciare nuovi sentieri e persino di addestrare le macchine a svolgere il loro lavoro. 

Insomma, forse sarà il mio cuore di vecchio sottoscrittore, ma trovo difficile immaginare un futuro dell’assicurazione senza un tocco umano. Una cosa è che siano gli esseri umani a valutare il rischio, tenere presenti tutte le variabili che possono contraddistinguerlo, prendendo le decisioni necessarie per la sottoscrizione. Un’altra è che siano le macchine a decidere. Si tratta di considerare elementi che concernono la conoscenza e l’analisi delle necessità del cliente. Una questione, badiamo bene, che è prevista dalla legislazione in essere, riguardo alla responsabilità di chi offre prodotti agli assicurati, cioè assicuratori e intermediari, in base alle indicazioni previste dalla Idd e dal Codice delle Assicurazioni Private. 

Alla fine, i futuri sottoscrittori saranno più che semplici individui esperti in questo o quel ramo assicurativo: dovranno essere un mix di appassionati di tecnologia, scienziati dei dati ed esperti di risk management.