Sfruttare i Big data in ambito assicurativo non è un’ipotesi visionaria e fantascientifica. É la semplice strategia competitiva di un management lungimirante e presente, capace di guardare alle sfide del mercato con la consapevolezza che, ormai, qualcosa non può più mancare a un business di successo: l’innovazione tecnologica, spinta – se necessario – alle sue massime e più evolute espressioni.
Anche le imprese del settore assicurativo si confrontano quotidianamente con la preziosità del patrimonio rappresentato dai dati. Si tratta di un rapporto indotto non solo dalle opportunità, ovvero dai benefici operativi che l’uso dei dati può riversare sull’azienda, ma anche dalla spinta legislativa. L’impianto normativo del regime Solvency II, solo per fare un esempio, dimostra che la gestione del dato è ormai posta al centro del business. E questo è destinato ad avere conseguenze anche sull’organizzazione strutturale delle stesse imprese, in termini di ruoli e funzionalità.
Big data e assicurazioni: perché sono importanti
Ma perché il binomio Big Data e Assicurazioni nella gestione di un’impresa può rivelarsi decisivo? Secondo alcuni studi, l’utilizzo dei Big data riguarderà nei prossimi anni un numero sempre maggiore di compagnie assicurative (sino al 90% nel breve termine). Secondo il World Insurance Report 2018 di Capgemini ed Efma, inoltre, il 63% degli executive intervistati afferma che l’assicurazione del futuro per essere competitiva dovrà integrare e, soprattutto, gestire le numerose fonti di dati oggi a disposizione.
Le ragioni sono di carattere operativo, ma anche strategico.
Un’opzione in linea con le prescrizioni normative
Sfruttare i Big data conferisce un valore aggiunto alle capacità competitive dell’impresa assicurativa. Sviscerare, con il supporto dei dati, il funzionamento dei processi significa imparare a comprendere quali effetti hanno sui risultati di business le variabili, anche inattese o anomale, che possono intervenire sull’andamento del business.
Ma inaugurare una data-driven strategy non significa solo riorganizzarsi: significa mettere in atto nuove modalità di azione, nuovi modi di pensare. Dar vita a una nuova cultura aziendale, che deve coinvolgere ogni elemento dell’organizzazione.
La chiave di volta è l’opportunità, un tempo impensabile, di utilizzare i dati (interni ed esterni) per guidare la pianificazione strategica secondo un approccio “proattivo”, anziché “retroattivo”.
L’implementazione di questa nuova vision è infatti in grado di avere effetti benefici non solo sulla struttura del business, delle mansioni e delle funzionalità interne, ma anche sulla definizione delle strategie.
Big data e assicurazioni: i vantaggi dell’uso
Sfruttare le potenzialità offerte dai Big Data in ottica predittiva consente, in pratica, di fornire precise risposte a domande previsionali, sulla base di tecniche e metodologie (come Data Mining e Machine Learning) che sfruttano i cosiddetti modelli predittivi, di regressione e di forecasting.
Il ricorso a questi strumenti rende possibili azioni proattive di cruciale importanza strategica. Qualche esempio?
- Possibilità di elaborare i dati attraverso analisi statistiche, profilazioni e aggregazioni in grado di dar origine a simulazioni con scenari di tipo “what-if”, con un confronto “on the fly” dei risultati tramite strumenti di Analytics;
- Generazione di insight e valore grazie a nuove funzionalità intelligenti che sfruttano algoritmi avanzati;
- Attività di pianificazione strategica, forecast e analisi degli scostamenti con i dati actual;
- Sviluppo della capacità di mitigare le minacce e ottimizzare i processi, in modo da evitare danni e perdite, attraverso strumenti di Data Analytics in grado di correlare dati sulle modifiche dei task, gli eventi inattesi e le anomalie di processo, e di condividere con decisori e utenti le possibili implicazioni sul piano pratico.
Insomma, le attività di Data Analysis danno vita a realtà di business capaci di comprendere con tempestività gli andamenti del mercato e l’evoluzione del business. L’implementazione di questi strumenti permette, infatti, di ottimizzare i processi di gestione dei dati e aumentare la trasparenza e la velocità di esecuzione decisionale.
E tutto questo rende l’impresa, a conti fatti, più competitiva.
