Le grandi quantità di dati assicurativi sono un terreno fertile per l'adozione dell'IA

Le compagnie assicurative hanno l'opportunità di trasformare radicalmente il proprio lavoro grazie all'IA. Questo, infatti, è uno dei pochi settori che unisce contemporaneamente enormi archivi di dati dei clienti, modelli attuariali complessi, flussi di lavoro articolati per i sinistri e requisiti normativi rigorosi. Questa combinazione di fattori è l'ambiente perfetto per l'automazione intelligente e per i sistemi avanzati di supporto alle decisioni.

Le trasformazioni più riuscite a cui abbia mai assistito nel mondo assicurativo hanno tutte un catalizzatore comune: l'adozione strategica dell'IA basata su fondamenta solide. Seguendo questo approccio, i leader del settore hanno unito gli ecosistemi tecnologici complessi in modo innovativo, per soddisfare le aspettative in continua evoluzione dei clienti.

Se applicata in modo efficace, l'IA offre vantaggi rivoluzionari in tutta la catena del valore assicurativa:

• Efficienza operativa: l'IA automatizza le complesse decisioni di sottoscrizione, che tradizionalmente richiedevano varie revisioni manuali, e riduce nettamente i tempi di elaborazione dei sinistri grazie all'analisi intelligente dei documenti e al rilevamento automatico delle frodi.
• Innovazione accelerata: l'IA inserisce nei prodotti assicurativi una modellazione del rischio in tempo reale e permette lo sviluppo di polizze basate sull'utilizzo, che modificano i premi dinamicamente a seconda dei dati comportamentali.
• Customer experience migliori: l'IA rende i momenti di alto attrito, come il primo avviso di sinistro, in esperienze digitali fluide, complete di valutazione predittiva dei danni e di un monitoraggio trasparente dei sinistri.

Ma l'aspetto più importante è, forse, la capacità dell'IA di colmare il divario tra i sistemi legacy e le moderne applicazioni cloud-native, preservando la preziosa logica di business senza compromettere l'innovazione.

Gli errori più diffusi delle compagnie assicurative

Nonostante questi vantaggi, l'adozione dell'IA nelle attività assicurative non è affatto semplice. L'ostacolo principale non è la tecnologia, ma l'ecosistema frammentato in cui va impiegata.

La frammentazione del contesto è particolarmente acuta nel settore assicurativo, dove i dati critici, in genere, sono archiviati in oltre dieci sistemi diversi, come le piattaforme legacy per l'amministrazione delle polizze, i moderni sistemi CRM, i motori di rating, i software di gestione dei sinistri e i fornitori di dati terzi.

Queste difficoltà sono aggravate dalla complessità dei processi. Ad esempio, solo per il rinnovo delle polizze vengono impiegati sistemi per i preventivi, piattaforme di sottoscrizione, strumenti di gestione dei documenti, elaboratori di pagamento e sistemi di comunicazione con i clienti. Ogni transizione tra questi sistemi può comportare punti di errore o perdite di contesto, impedendo di sfruttare al massimo le potenzialità dell'IA.

La natura fortemente regolamentata del mondo assicurativo aggiunge un livello di complessità ulteriore. I requisiti rigorosi in materia di privacy dei dati, spiegabilità dei modelli e leggi antidiscriminazione che regolano i fattori di rating assicurativo incidono sulle possibilità di adozione dell'IA da parte degli attori del settore. Nel frattempo, molte compagnie assicurative continuano a usare sistemi legacy vecchi di decenni, creando enormi barriere all'integrazione dei dati e all'attuazione dell'IA moderna.

L'abc dell'IA per il settore assicurativo

Per adottare l'IA in modo ottimale non serve solo usare nuove tecnologie, ma anche rafforzare gli aspetti di base in tutta la società assicurativa. Prendiamo ad esempio lo sviluppo software, e in particolare una strategia incentrata sull'ambito.

Una piattaforma unificata

Il consolidamento degli strumenti in ogni fase del ciclo di sviluppo software crea un ambiente ideale per l'adozione dell'IA nel settore assicurativo. Quando i diversi team collaborano su una piattaforma unificata, gli assistenti IA possono accedere a codice, requisiti, analisi di sicurezza, build del software, deployment dell'ambiente e dati di test, usando strumenti che tradizionalmente erano sempre stati isolati. Questa visibilità tra le varie funzioni aziendali fornisce ai modelli di IA un contesto aggiuntivo, non disponibile in ambienti frammentati. Inoltre, i team che si occupano di sicurezza e rilascio del codice possono sfruttare la spiegazione e la correzione delle vulnerabilità basate sull'IA insieme all'analisi delle cause principali, tutto nella stessa interfaccia.

Una base di dati comune

Un modello di dati comune è fondamentale per l'efficacia dell'IA. Oltre a standardizzare i processi, le compagnie assicurative devono unificare il modo in cui i dati vengono strutturati, archiviati e consultati nei sistemi di amministrazione delle polizze, dei sinistri e dei clienti. Questa base di dati consolidata permette agli strumenti di intelligenza artificiale di lavorare con dati coerenti, fornendo approfondimenti utili in ogni fase del ciclo di sviluppo software, dalla raccolta dei requisiti fino al deployment e al monitoraggio. Quando tutte le applicazioni condividono definizioni e relazioni di dati standardizzate, l'IA può stabilire connessioni tra sistemi tradizionalmente isolati, identificare modelli e fornire analisi che sarebbero impossibili da eseguire con architetture di dati frammentate. Questo metodo garantisce che i miglioramenti forniti dall'IA non siano solo novità tecniche, ma diano un valore aziendale misurabile alla compagnia assicurativa, nel pieno rispetto della legislazione vigente.

Misure protettive attraverso la collaborazione

Gli aspetti collaborativi della distribuzione software moderna forniscono punti di inserimento naturali per i controlli e le misure protettive in tutta la pipeline di sviluppo. Quando si applicano processi di revisione manuali o supportati dall'IA, come la revisione del codice, gli strumenti di IA possono integrare le competenze umane fornendo una convalida automatica del fatto che le modifiche al codice rispettino gli standard tecnici. Dalla raccolta dei requisiti al deployment, queste misure protettive verificano che i flussi di lavoro mantengano la separazione delle mansioni richiesta, il tutto accelerando il processo di sviluppo senza creare colli di bottiglia. Questa collaborazione rende l'IA un partner affidabile in ogni fase dello sviluppo senza mettere da parte la supervisione umana, essenziale nei settori regolamentati.

Nel tuo percorso di adozione dell'IA, assicurati di riflettere su questi aspetti fondamentali, oltre che su come implementare questa tecnologia. Le compagnie assicurative che si approcciano all'IA in modo strategico, concentrandosi su specifici ambiti ad alto valore e rafforzando allo stesso tempo le loro fondamenta operative, otterranno i vantaggi competitivi maggiori negli anni a venire.