All'inizio di aprile si è svolta una tavola rotonda dinamica e approfondita sull'integrazione dell'IA nel settore assicurativo e riassicurativo. L'evento, ospitato dal gruppo Actuarial Data Science dell'Associazione svizzera degli attuari, ha riunito i principali esperti Ermir Qeli, Peter Wanda e Afsoon Ebrahimi, insieme alla moderatrice Parisa Mamooler e al co-moderatore Alessandro Torre. Insieme, abbiamo esplorato come l'intelligenza artificiale non solo stia rivoluzionando le pratiche tradizionali, ma stia anche guidando l'innovazione nell'intera catena del valore assicurativo.

Trasformare la sottoscrizione e la gestione dei sinistri

Una delle aree più interessanti dell'impatto dell'intelligenza artificiale è quella della sottoscrizione e della gestione dei sinistri, due funzioni fondamentali che storicamente hanno richiesto molto tempo e risorse. La sottoscrizione tradizionale richiede la raccolta manuale dei dati, la valutazione del rischio e spesso un lungo tira e molla tra sottoscrittori e broker. Questo processo è lento e soggetto a errori umani.

Le tecnologie AI, come l'apprendimento automatico e l'elaborazione del linguaggio naturale, stanno cambiando questo panorama automatizzando l'analisi dei dati e il riconoscimento dei modelli. Gli assicuratori possono ora analizzare rapidamente grandi volumi di dati strutturati e non strutturati, dalle storie dei clienti alle tendenze dei social media, consentendo valutazioni del rischio più rapide e accurate. Questo non solo riduce il carico di lavoro dei sottoscrittori, ma consente anche di prendere decisioni in tempo reale, migliorando la competitività.

La gestione dei sinistri è un'altra area che vede una trasformazione significativa. L'automazione e il riconoscimento delle immagini basati sull'intelligenza artificiale possono accelerare l'elaborazione dei sinistri, verificando rapidamente i danni o individuando le frodi. Ad esempio, quando un cliente presenta una richiesta di risarcimento, l'intelligenza artificiale può valutare istantaneamente le foto del danno, segnalare i casi sospetti e persino prevedere i tempi di liquidazione. Questa accelerazione migliora l'efficienza operativa, riduce i costi e, soprattutto, migliora l'esperienza del cliente grazie a un servizio più rapido e trasparente.

Superare le sfide per scalare l'IA

Sebbene i vantaggi siano evidenti, la scalabilità delle iniziative di IA nelle compagnie assicurative e riassicurative rimane una sfida. Il nostro panel ha evidenziato due ostacoli principali: la qualità dei dati e i sistemi legacy.

I modelli di IA sono validi solo quanto i dati da cui apprendono. Molti assicuratori devono fare i conti con dati frammentati, incoerenti o incompleti, distribuiti in diversi dipartimenti o database legacy. La pulizia e la standardizzazione di questi dati richiede uno sforzo significativo, ma è fondamentale per sviluppare soluzioni di IA affidabili.

Inoltre, molte compagnie assicurative si affidano a infrastrutture IT obsolete costruite decenni fa. Integrare le moderne tecnologie di IA con questi sistemi obsoleti senza interrompere le operazioni in corso può essere un'impresa complessa e costosa. Richiede non solo aggiornamenti tecnici, ma anche cambiamenti culturali e organizzativi.

Affrontare queste sfide richiede un approccio strategico che comprende investimenti nella governance dei dati, la promozione della collaborazione interfunzionale e l'adozione di piattaforme di IA scalabili in grado di evolvere insieme all'azienda.

L'evoluzione dell'IA e della professione attuariale

In prospettiva, il ruolo dell'IA nel settore assicurativo non potrà che approfondirsi ed espandersi. Una frontiera promettente è la creazione di prodotti assicurativi personalizzati in base ai profili di rischio individuali. Invece di polizze uniche, gli assicuratori possono offrire coperture dinamiche e prezzi adeguati in tempo reale in base al comportamento del cliente, ai cambiamenti dello stile di vita o ai rischi emergenti.

L'intelligenza artificiale rivoluzionerà anche il modo in cui gli assicuratori interagiscono con i clienti. I chatbot e gli assistenti virtuali gestiscono già le richieste di base, ma le future esperienze guidate dall'IA potrebbero coinvolgere proattivamente i clienti, anticipare le loro esigenze e offrire consigli o prodotti adatti alle loro fasi di vita, rendendo l'assicurazione più intuitiva e accessibile.

Questa evoluzione dell'IA ha profonde implicazioni anche per la professione attuariale. Man mano che i modelli di IA diventano più sofisticati, gli attuari dovranno ampliare le loro competenze per includere la scienza dei dati, la programmazione e la comprensione dell'etica e della governance dell'IA. Gli attuari svolgeranno un ruolo fondamentale nella validazione dei modelli di IA, garantendo equità, trasparenza e conformità ai requisiti normativi. La professione si sta evolvendo dalla tradizionale analisi statistica a un ibrido di scienza attuariale e scienza dei dati.

Conclusioni

La tavola rotonda è stata un'esperienza arricchente, che ha messo in evidenza come l'IA non sia solo uno strumento ma un fattore strategico per l'assicurazione e la riassicurazione. Semplificando la sottoscrizione e i sinistri, affrontando le sfide operative e sperimentando nuovi prodotti incentrati sul cliente, l'IA ha il potere di trasformare il settore.

Questa trasformazione, tuttavia, richiede una collaborazione tra i team tecnici, attuariali e commerciali per superare le sfide e sbloccare il pieno potenziale dell'IA. Sono grato ai miei colleghi relatori - Ermir, Peter, Afsoon e Alessandro - per le loro preziose intuizioni e sono ansioso di assistere agli entusiasmanti sviluppi che l'IA porterà al nostro settore nei prossimi anni.

Team Scienza dei dati