La tendenza alla personalizzazione dei servizi sta investendo di fatto qualsiasi settore di mercato, compreso il settore assicurativo: nei prossimi anni il vantaggio competitivo delle società per assicurazioni sarà, infatti, la loro capacità di rivolgersi ai cd. “mercati momentanei” caratterizzati dalla necessità di avvalersi di “instance insurance products”, e dunque di una personalizzazione delle polizze sulla base delle richieste degli assicurati.

Le nuove esigenze di mercato richiedono già oggi di ridisegnare il modo di fare assicurazione, per proporre nuovi e più evoluti servizi assicurativi, per renderli sempre più immediati, semplici e interattivi, anche grazie all’uso dell’Intelligenza Artificiale e delle tecnologie IoT. L’uso di queste tecnologie dovrà però essere correttamente impostato e definito, anche nel rispetto del GDPR e della prossima regolamentazione in materia di Intelligenza Artificiale.

I cinque elementi dell’Insurtech

Possiamo distinguere cinque elementi fondamentali dell’innovazione digitale e tecnologica applicata al mercato assicurativo, e in particolare:

1. L’applicazione delle DARQ Technologies, ovverosia l’insieme di tecnologie composte dai Distributed ledger technologies, dall’Intelligenza Artificiale, dalla realtà aumentata e del quantum computing;
2. L’accelerazione nell’innovazione tecnologica nei luoghi di lavoro;
3. La capacità, per le compagnie di assicurazione, di conoscere sempre di più e sempre meglio i propri clienti, anche attraverso l’uso accorto dei CRM e l’arricchimento dello stesso con dati non ordinari;
4. L’implementazione di misure di sicurezza specifiche atte a tutelare l’intera filiera digitale da cyber attacchi, anche sulla base del Regolamento (UE) 881/2019 del 27 giugno 2019;
5. L’applicazione del “My Istant Market”, e quindi la produzione di servizi assicurativi personalizzati on-demand, basati su necessità particolari, istantanee o relative a un momento specifico nella vita dell’assicurato.

Gli ulteriori vantaggi per le “assicurazioni tecnologiche”

Le tecnologie appena elencate hanno poi ulteriori vantaggi oltre allo scopo fondamentale di ridisegnare l’offerta del mercato finanziario: esse non permettono soltanto, infatti, la produzione di servizi personalizzati altamente competitivi sul mercato, ma anche la riduzione dei costi e dei tempi di gestione, nonché il miglioramento dell’esperienza generale dell’utente.

In particolare, soprattutto l’uso dell’Intelligenza Artificiale può garantire:

• La rilevazione automatizzata (e veloce) di eventuali frodi nell’analisi della gestione dei sinistri, con la riduzione delle perdite e dei relativi costi;
• La riduzione dei tempi per l’analisi del rischio, con contestuale riduzione dei termini per l’accettazione delle polizze, tramite il controllo automatizzato degli indicatori utili;
• L’accelerazione dei tempi per la gestione dei sinistri, con estrazione dei dati utili dai reclami e l’analisi automatizzata delle posizioni con la produzione di dati utili per la decisione finale;
• Il miglioramento della customer experience, non solo nella fase di proposta e individuazione del prodotto assicurativo più adatto, ma anche nell’assistenza cliente e nella successiva eventuale gestione del sinistro.

Tutela dei dati personali e liceità, sicurezza e affidabilità del sistema AI: le sfide dell’Insurtech

IoT e Intelligenza Artificiale hanno bisogno, per funzionare e centrare l’obiettivo della personalizzazione, di molti dati e informazioni, tra i quali si possono trovare anche dati personali che ricadono nell’ambito di applicazione del GDPR.

In sostanza, la benzina di queste tecnologie è rappresentata dai Big Data, che con il loro potenziale (informativo) aiutano l’elaborazione dei dati utili allo sviluppo delle tecnologie algoritmiche applicate per la risoluzione di specifici problemi (ad esempio la rilevazione automatizzata delle frodi): più dati sono a disposizione più impara e si evolve l’algoritmo.

Queste attività, quindi, dovranno essere gestite correttamente dal punto di vista della data protection, al fine di implementare delle procedure di trattamento che, senza perdere il loro potenziale di sviluppo, siano in grado di rispettare le previsioni del GDPR (si pensi solamente alla profilazione per l’adozione di servizi personalizzati).

Allo stesso modo, ed in particolare con riferimento all’Intelligenza Artificiale, i sistemi adottati dovranno essere leciti, sicuri ed affidabili: nell’attesa di una specifica definizione normativa dei ruoli e delle responsabilità connesse all’uso dell’AI, oggi in ogni caso individuate dalla bozza di Regolamento Europeo in materia, particolare attenzione dovrà essere posta, ad esempio, nei confronti dei possibili bias che via via possono sbilanciare le decisioni algoritmiche.