Innovare il futuro dell'assicurazione: dati e intelligenza artificiale al centro

Come in ogni settore, anche nel mondo assicurativo, l’analisi dei dati e l’intelligenza artificiale svolgono e svolgeranno sempre più un ruolo fondamentale nel processo di trasformazione, con impatti importanti in termini di produttività, costi e processi. Ecco perché oggi più che mai è necessario porre l’attenzione sull’affidabilità e trasparenza dell’intelligenza artificiale, affinché fornisca un valido supporto all’intelligenza umana e garantisca al contempo la sicurezza dei dati personali e output scevri da pregiudizi.

Ma quanto siamo lontani da questo obiettivo? E, soprattutto, il settore assicurativo è pronto per i cambiamenti?

Secondo il MRE Tech Radar 2023 ,  i seguenti trend sono tecnologicamente maturi e pronti per essere adottati dalle compagnie assicurative:

• Machine-driven decisions
  
• Democratizzazione dell'Intelligenza Artificiale
  
• Responsible AI
  
• Generative AI 

Machine Driven Decisions

L’adozione di questa tecnologia si focalizza sulle decisioni aziendali che derivano e sono supportate dall'analisi dei dati ed eseguite da macchine, con o senza supervisione umana. Con diverse opportunità interessanti per le compagnie assicurative:

• Automatizzare processi ripetitivi: ad esempio, la verifica dell’appartenenza di un cliente a un determinato segmento o il controllo dei costi dei pezzi di ricambio.
• Eliminare il pregiudizio: a differenza delle persone, le decisioni guidate dalla macchina seguono criteri decisionali chiaramente definiti e non sono influenzate da valutazioni personali che potrebbero influire involontariamente sul processo decisionale.
• Focus sul valore umano: automatizzando compiti di base, i collaboratori possono concentrarsi su attività che valorizzino effettivamente la loro esperienza e le loro competenze.
   

Non dobbiamo tuttavia trascurare il fatto che possano sussistere dei rischi nell’adozione dell’intelligenza artificiale e l’assenza di un intervento umano potrebbe portare a decisioni errate. Ecco perché è fondamentale la supervisione. Potrebbero inoltre esserci pregiudizi involontari determinati da dati incompleti utilizzati per costruire il modello.

In SAS abbiamo collaborato con diversi clienti per integrare l’intelligenza artificiale nei processi di gestione dei sinistri. Ciò implica l'applicazione di modelli analitici nelle varie fasi del processo, come la notifica del sinistro, la verifica di rischi di frode, e l'uso di decisioni automatizzate basate sui risultati dei modelli. In questo modo, è possibile prevedere il grado di complessità del sinistro e i rischi associati (churn del cliente, contenzioso) in modo da applicare il percorso di gestione più adatto al caso. Inoltre, è possibile fornire una serie di elementi utili ai decision maker, consentendo loro di trovare rapidamente la risoluzione ottimale del caso.

Democratizzazione dell’Intelligenza Artificiale

Le potenzialità dell’intelligenza artificiale stanno diventando più accessibili a tutte le figure coinvolte lungo l'intera catena del valore, grazie alle tecnologie "no code" / “low code” e alle funzionalità analitiche trasparenti, con la possibilità di ottenere spiegazioni sui risultati. Una grande opportunità per diffondere una cultura dell'innovazione nell'organizzazione - incoraggiando i dipendenti di tutti i livelli a utilizzare l'IA per risolvere problemi in modo creativo - e garantire una migliore tracciabilità e chiarezza dei risultati.

Insieme a una delle più grandi aziende nel settore finanziario abbiamo realizzato un progetto che ha reso l'Intelligenza Artificiale accessibile a 18.000 dipendenti, 1.000 analisti e 3.000 sviluppatori permettendo loro di utilizzare strumenti analitici per supportare le loro attività. Il risultato? Insight utili per oltre 40 dipartimenti! L'obiettivo era garantire al business la libertà di ottenere informazioni rapidamente, mantenendo la sicurezza dei dati, il controllo IT sui sistemi, garantendo che ogni utente fosse ben formato e avesse accesso solo alle funzioni che poteva utilizzare in modo sicuro.

Responsible AI

Per le compagnie assicurative, come per qualsiasi settore, è importante che l’uso delle tecnologie di intelligenza artificiale e l’automazione rispetti i concetti di affidabilità, etica e responsabilità. Molte applicazioni possono influenzare la vita delle persone e un possibile pregiudizio potrebbe portare a un trattamento ingiusto, ad esempio, incrementando il prezzo della polizza basandosi sull’appartenenza ad una specifica nazionalità. Questo tema, che è all’attenzione delle istituzioni dell’Unione Europea e in altri Paesi, mira a regolamentare l’utilizzo di tecnologie che possano causare risultati discriminanti. Le compagnie assicurative devono organizzarsi per garantire che i propri modelli analitici e le regole applicate non abbiano impatti negativi e siano monitorate costantemente.

Un altro caso interessante a cui stiamo lavorando con una grande compagnia assicurativa riguarda appunto l'IA Affidabile. Il nostro approccio, che segue un modello basato sui rischi, prevede la valutazione di tutti i modelli esistenti nell'azienda. In base all'impatto che questi modelli hanno sul cliente finale, li suddividiamo in modelli critici, ad alto rischio, medio e basso rischio, trattando ciascuna categoria in modo differente.  Ciascun modello si integra nel sistema centrale, dove vengono applicati i questionari per valutazioni di rischio, e quindi gestito in modo trasparente e tracciabile.

Generative AI

Così come in altri settori, l'esplosione della Generative AI ha costretto anche il mondo finance ad adattarsi rapidamente a queste nuove tecnologie, portando con sé un'ondata di questioni normative ed etiche. Quale sarà nello specifico l’impatto sul mondo assicurativo? Quali i rischi e le opportunità? E ancora, quali sono le competenze necessarie e i punti di attenzione da considerare nell'applicazione di queste tecnologie? Ti invito a leggere questo articolo dedicato alla Generative AI.

Acceleratori dell'Innovazione

Dai progetti di trasformazione e innovazione a cui abbiamo lavorato con le compagnie assicurative, possiamo concludere che i veri acceleratori in grado di garantire un’adozione di successo di AI e analytics sono:

Mi piace l’idea di concludere con una citazione di Gandhi in cui ci invita a compiere azioni audaci ma ad assumerci la responsabilità personale del cambiamento, consapevoli dell'impatto delle nostre azioni sul mondo. Ricordiamo sempre: 'Devi essere tu il cambiamento che vuoi vedere nel mondo”.

29 febbraio 2024