Con la crescente sofisticazione e la maggior efficacia delle tecnologie basate sull’Intelligenza Artificiale, l'AI sta trovando sempre più applicazioni in diversi settori e industry. Tra questi, il settore assicurativo è probabilmente quello in cui l'AI ha il maggior potenziale, data la necessità di gestire ed elaborare un'enorme quantità di dati.

Unire questa grande mole di informazioni alla capacità di poterle processare ­– in quello che già nel 2018 McKinsey definiva un vero e proprio “scossone” per il settore – è stata la chiave per la scelta di affidare parte delle operation agli algoritmi e ai sistemi di apprendimento. Con le assicurazioni che hanno fatto da apripista rispetto agli altri comparti, questo ha portato alla nascita di un trend ormai più che assodato.

Secondo i dati diffusi dall’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, infatti, il 2023 è stato “l’anno dell’AI”, con il mercato italiano che è cresciuto del 52%, raggiungendo il valore di 760 milioni di euro – dopo che già nel 2022 aveva registrato un +32% rispetto all’anno precedente.

Mentre sono ancora limitati al 5% (38 milioni di euro) i progetti di Generative AI, la gran parte degli investimenti riguarda soluzioni di analisi e interpretazione testi per ricerca semantica, di classificazione, sintesi e spiegazione di documenti o agenti conversazionali tradizionali. La quota principale del mercato è mantenuta dalle soluzioni per analizzare ed estrarre informazioni dai dati, quelle che l’Osservatorio raggruppa sotto l’etichetta di “Intelligent Data Processing”.

Si tratta di algoritmi che analizzano dati specifici per estrapolare informazioni e compiere azioni di conseguenza. Questo insieme di soluzioni e tool di AI trovano applicazione lungo tutta la "value chain” del settore assicurativo, producendo diversi vantaggi che si riflettono positivamente sul cliente finale e sulla sua user experience.

Ad ogni modo, sebbene questi vantaggi si riflettano su quello che il cliente vede – come ad esempio nei prodotti, bundle o add-on che gli vengono offerti, oppure in un percorso d’acquisto più semplice e agevole – l'applicazione più profonda dell'AI riguarda in realtà quello che il cliente non vede. Ad esempio nell'assistenza ai clienti (potendo assicurare che tutte le domande ricevano una risposta rapida e accurata) e nel rilevamento delle frodi (collegando informazioni apparentemente non correlate per identificare i "cattivi attori" e accelerando allo stesso tempo le richieste di risarcimento dei clienti in buona fede).

Come anche nella gestione dei sinistri (utilizzando il Natural Language Understanding, la "comprensione del linguaggio naturale", per estrarre informazioni dai documenti in modo rapido e accurato o la Computer Vision, per analizzare il contenuto di immagini e foto, spesso allegate nelle fasi della controversia come documenti probatori, per rintracciare rapidamente qualsiasi prova di contraffazione o tentativo di frode). In futuro, non possiamo escludere applicazioni anche in settori che attualmente sono completamente gestiti dall'uomo, come la definizione e la progettazione dei prodotti.

Un miglior servizio clienti e prodotti personalizzati

Con la capacità di raccolta e analisi dei dati messa a disposizione degli strumenti di Intelligenza Artificiale è possibile anticipare le richieste dei clienti, passando così da un approccio basato sulla “rilevazione e riparazione” a uno predittivo basato sulla “prevenzione”. In concreto, questo significa avere la possibilità di offrire al cliente finale risposte più efficaci, rapide e soddisfacenti – tanto in termini di customer service, quanto di personalizzazione di prodotto – che si riflettono in un aumento del suo grado di soddisfazione e fidelizzazione. Utilizzando l’AI, infatti, le aziende si stanno allontanando dal mero concetto di "vendita", spostandosi verso quello di "soluzione dei problemi", attraverso l’impiego di pacchetti di prodotti specifici.

Anuj Pradhan, Global Chief Product Officer di Prima Assicurazioni

Per quanto riguarda il servizio clienti, l’AI ha contribuito a ridurre i tempi di attesa e di risoluzione dei problemi. L'ottimizzazione dei motori di ricerca garantisce che i clienti possano raggiungere facilmente le informazioni di cui hanno bisogno: i chatbot sono in grado di rispondere facilmente anche a domande molto articolate, guidando i clienti attraverso una serie di contenuti predeterminati, guide e Q&A. I modelli intelligenti di AI possono persino aiutare i clienti a risolvere problemi complessi, mentre un assistente virtuale è addirittura in grado di leggere il contesto, interpretare lo stato d'animo dell'utente e riconoscere e ignorare i refusi.

Il successo di queste soluzioni è ad ogni modo sempre garantito dalla presenza di un essere umano nel loop e dalla presenza di un consulente specializzato alla fine del processo. Grazie all'aiuto dell'AI, infatti, i nostri team non devono più dedicare tempo a operazioni a basso valore aggiunto, come la raccolta dei dati anagrafici o delle preferenze, ma possono dedicarsi esclusivamente a compiti ad alto valore, che richiedono il giudizio di un essere umano e che l'AI non è in grado di gestire.

Ma, oltre a efficientare i touchpoint con il cliente finale migliorando il servizio di customer service, la capacità dell’AI di elaborare grandi quantità di dati rende possibile anche un ulteriore sviluppo per il settore assicurativo: quello della personalizzazione dei prodotti.

Tradizionalmente, infatti, è sempre stato l’essere umano a progettare prodotti e polizze assicurative, utilizzando i dati e gli algoritmi come base per configurare questi prodotti. Tuttavia, oggi l'intelligenza artificiale è in grado di mettere insieme una mole enorme di dati, disponibili pubblicamente o condivisi dai clienti tramite consenso esplicito, nel pieno rispetto delle norme dettate dal Garante della privacy. La macchina può mettere insieme lo storico dei sinistri, il background del cliente, il suo comportamento e altri dati di prodotto per prendere decisioni di business guidate dai dati, arrivando a proporre ai clienti finali polizze studiate per soddisfare specifiche esigenze.

Riassumendo: se oggi utilizziamo i dati per studiare il modo migliore per progettare i prodotti in futuro, un domani ci aspettiamo di vedere un’AI sempre più potente arrivare a essere in grado di progettare i prodotti in modo autonomo. In questo caso, le prospettive di sviluppo sono pressoché infinite: in futuro, non è escluso che questo tipo di profilazione possa arrivare a rilevare in tempo reale fattori come le condizioni stradali, le condizioni meteo, l'ora del giorno con la visibilità nella zona, e così via.

Quello che però oggi è già realtà grazie all’Intelligenza Artificiale – e che rappresenterà nel prossimo futuro il grande spartiacque fra le compagnie che vorranno restare competitive sul mercato e quelle che non saranno in grado di offrire questo tipo di servizi – è la possibilità per l’utente di ottenere una copertura assicurativa su misura, “cucita” sulle sue specifiche necessità, riducendo i costi e aumentando, al contempo, la sicurezza per il cliente finale e la rapidità operativa e decisionale per le compagnie, che saranno sempre più efficiente e in grado di stare sempre al passo con le tendenze emergenti del mercato.

Anuj Pradhan è Global Chief Product Officer di Prima Assicurazioni