Big data e assicurazioni sono un binomio ormai indissolubile. Da un approccio efficace all’analisi dei dati dipendono infatti attività cruciali come l’onboarding di nuovi clienti, e la capacità di gestire la customer experience nei momenti più delicati, quelli che seguono incidenti e infortuni. Impossibile poi non citare l’impatto che queste tecnologie hanno sui processi di scoring, propedeutici alla definizione dei premi, delle polizze e delle strategie promozionali. Gli addetti ai lavori lo sanno fin troppo bene: ciò che conta davvero nel mondo dell’Insurance è conoscere chi si ha di fronte.
Tutto ruota, in altre parole, intorno alla qualità e alla quantità delle informazioni che gli individui sono disposti a condividere con le compagnie assicurative. A cui devono aggiungersi strumenti e metodologie state-of-the-art, che permettano agli assicuratori di elaborare tali informazioni per offrire alla propria controparte esperienze appaganti e servizi all’avanguardia.
Big data e assicurazioni: i possibili casi d’uso
L’uso delle piattaforme Big data nelle assicurazioni, in effetti, non costituisce (o non dovrebbe costituire) una novità: il settore assicurativo è in piena trasformazione da anni, e gran parte dei processi sono stati digitalizzati, anche per semplificare i contatti da remoto, specialmente in mobilità tramite app.
La mole di dati generati dalle interazioni con i clienti, dai dispositivi IoT e dai sistemi interni è dunque in costante crescita, e gli operatori più innovativi sono ben consci che questo patrimonio informativo ha un potenziale enorme nell’ottica di migliorare l’efficienza operativa, personalizzare i servizi e supportare i processi decisionali sia sul piano tattico di breve che strategico di medio e lungo termine.
Nell’acquisizione e nell’onboarding dei clienti, per esempio, i dati sociodemografici e comportamentali ricavati dalle interazioni online consentono di creare profili dettagliati, e di offrire così user experience altamente personalizzate e intuitive. Il che semplifica notevolmente l’iter di sottoscrizione. Nella gestione di sinistri, reclami e infortuni, i dati provenienti da sensori, telematica e sistemi di gestione degli eventi permettono invece di accelerare i tempi di liquidazione, ridurre i costi di gestione e, ancora una volta, migliorare l’esperienza del cliente, che percepisce il valore aggiunto del servizio e una maggiore “vicinanza” della compagnia assicurativa nel momento del bisogno.
Come migliorare l’efficienza
Ma l’uso dei Big data nelle assicurazioni può rivoluzionare anche il modo in cui gli operatori affrontano la gestione delle spese, la pianificazione finanziaria e l’allocazione strategica delle risorse.
Analizzando i dati storici relativi a costi di gestione, sinistri e spese operative, è infatti possibile identificare le aree di inefficienza e ottimizzare il budget. Inoltre, i modelli predittivi basati sui big data consentono di stimare con maggiore precisione i futuri costi e di prendere quindi decisioni strategiche più informate. In altre parole, con i Big data le assicurazioni hanno l’opportunità di monetizzare gli insight generati dal business stesso.
Sul piano del Marketing & Sales, i big data analytics sono fondamentali anche per valorizzare gli investimenti a supporto delle attività di vendita. Analizzando i comportamenti di navigazione, le preferenze e le esigenze dei clienti e dei prospect, per esempio, è possibile creare segmenti di mercato specifici e sviluppare campagne marketing su misura. Un approccio del genere non solo aumenta l’efficacia di ciascuna iniziativa, ma migliora anche la soddisfazione del cliente.
Sono diverse le soluzioni in grado di abilitare questa trasformazione. Tra gli strumenti fondamentali troviamo, oltre alle piattaforme vere e proprie di big data analytics, che consentono di raccogliere, integrare e analizzare grandi volumi di dati provenienti da diverse fonti, anche:
- Strumenti di visualizzazione: permettono di rappresentare i dati in modo chiaro e intuitivo, facilitando la comprensione e la comunicazione degli insight.
- Modelli predittivi: utilizzano algoritmi di machine learning per identificare pattern e tendenze nei dati, e per formulare previsioni sul futuro.
Big data nelle assicurazioni: così si potenzia la previsione delle vendite
Sfruttando big data e strumenti di automazione supportati dall’AI per rivoluzionare i processi di pianificazione e previsione delle vendite è possibile ottenere risultati ancora più interessanti. In Qintesi possiamo parlare per esperienza diretta, dal momento che abbiamo deciso di adottare questo approccio per sviluppare una soluzione ad hoc per il mercato assicurativo italiano.
Partiamo dal tipo di criticità che abbiamo cercato di indirizzare: in uno scenario in cui le procedure di pianificazione sono gestite in modo tradizionale, ovvero prevalentemente manuale, la previsione, inserita direttamente dagli operatori delle strutture competenti, spesso non viene ritenuta soddisfacente. Sono essenzialmente tre i fattori che rendono l’iter – da cui discendono come output le chiusure di forecast e il piano strategico – poco efficace ed efficiente:
- Il processo di previsione risulta lento nella raccolta delle ipotesi di piano, e viene perciò effettuato annualmente, non consentendo di fornire al Business proiezioni con la periodicità richiesta (mensile o addirittura on demand).
- Il modello di proiezione non riesce a gestire tutta la granularità delle informazioni a disposizione dell’azienda, perdendo dettagli e aggregando le informazioni per semplificare il processo.
- La gestione manuale del modello di pianificazione espone le compagnie a un maggiore livello dei rischi operativi.
Digitalizzare e automatizzare questo processo, affrontando le criticità sopra evidenziate, ha comportato la realizzazione di una piattaforma in grado di acquisire i dati necessari per le previsioni, garantendo un accesso continuo a informazioni dettagliate su diverse dimensioni di analisi (Agenzia, Prodotto, LOB, Ramo, ecc.).
A questo punto diventa possibile automatizzare il calcolo della proiezione alla base del processo di forecasting/pre-closing e planning utilizzando modelli di intelligenza artificiale.
Abbiamo puntato su un’applicazione che garantisse:
- Performance: con modelli affidabili per aumentare l’accuratezza e la velocità nell’elaborazione delle previsioni;
- Flessibilità: con un’architettura in grado di adattarsi alle caratteristiche dei dati disponibili;
- Precisione: con la capacità di produrre proiezioni dettagliate per tutte le dimensioni di analisi disponibile a consuntivo.
La soluzione di forecasting delle vendite che abbiamo implementato, sfruttando la piattaforma di Google Cloud Vertex AI, riesce oggi a gestire più modelli predittivi e selezionare in automatico quello che garantisce le maggiori performance per ciascun ramo, prodotto, agenzia su diversi livelli di aggregazione.
La soluzione può interfacciarsi con il data warehouse aziendale per acquisire i dati di consuntivo, integrandoli con ulteriori input, come dati sociodemografici, informazioni sui veicoli immatricolati, condizioni meteo, traffico, indicatori economici, trend sociali e dataset provenienti dai sensori IoT installati sui veicoli. Qualora non fosse disponibile un data warehouse aziendale, la soluzione può acquisire direttamente i dati di consuntivo dai sistemi di portafoglio. In questo modo, è in grado di restituire previsioni estremamente accurate, già strutturate per la reportistica di monitoraggio degli scostamenti.
Con un’unica implementazione, è dunque possibile intercettare e vincere sia la sfida dell’efficienza sia quella della pianificazione, maturando la capacità di allocare in modo più preciso e dinamico le risorse finanziarie in funzione delle strategie di business.
