L’introduzione dell’intelligenza artificiale – specie quando applicata alle soluzioni di predictive insurance e alle componenti di process automation – sta cambiando radicalmente il modo in cui le compagnie assicurative riescono a porsi sul mercato. Utilizzati in modo sistematico, infatti, questi strumenti aumentano l’accuratezza delle previsioni, ottimizzano i processi decisionali e soprattutto consentono di offrire ai clienti servizi sempre più personalizzati.
In particolare, le piattaforme di predictive insurance hanno già cominciato a rivoluzionare i processi di pianificazione finanziaria e di gestione del budget/forecast operativo, attività cruciali per garantire l’efficienza economica e la sostenibilità a lungo e medio termine degli operatori del settore. Organizzazioni che – gli addetti ai lavori lo sanno bene – per anni, prima dell’avvento della digital transformation, hanno dovuto confrontarsi con task farraginosi, inefficaci e troppo spesso soggetti a errori sistemici.
La gestione del budget/forecast operativo prima del predictive insurance
La pianificazione finanziaria nel settore assicurativo implica in effetti un processo relativamente rigido, che prevede l’analisi di dati storici, la stima dei costi futuri e la previsione dei ricavi.
Il processo inizia con la raccolta di informazioni da fonti diverse, come esercizio precedente, i premi emessi, i trend di mercato e i fattori economici generali. I dati vengono poi inseriti in modelli finanziari utilizzati per stimare l’andamento futuro dell’azienda.
Come facilmente intuibile, in assenza di soluzioni di predictive insurance e meccanismi di automazione, questo processo presenta diversi limiti, che si traducono in altrettante sfide:
- Lentezza e complessità: L’analisi manuale di grandi volumi di dati è laboriosa e richiede molto tempo. Le compagnie devono confrontarsi con informazioni sparse in sistemi diversi e in formati non sempre compatibili, il che rallenta l’intero processo di pianificazione.
- Errore umano e disallineamento dei dati: La stima dei costi e dei ricavi spesso si basa su ipotesi semplificate che non riescono a catturare la complessità e la variabilità del mercato. L’errore umano, d’altra parte, è un rischio costante, soprattutto quando si devono fare previsioni su variabili in continuo cambiamento.
- Approccio reattivo (anziché proattivo): La pianificazione tradizionale tende a essere reattiva. Le decisioni vengono prese sulla base di dati storici, senza tener conto delle evoluzioni future e dei cambiamenti rapidi del mercato o del comportamento dei clienti.
Predictive insurance, così automazione e AI migliorano la pianificazione finanziaria
In che modo l’introduzione delle soluzioni di automazione basate sull’intelligenza artificiale può risolvere queste criticità? Innanzitutto, l’AI e i modelli predittivi sono in grado di analizzare grandi volumi di dati in tempo reale, identificando pattern e tendenze che possono sfuggire a un essere umano o a un sistema informatico tradizionale. Questo permette di ottenere previsioni molto più precise riguardo ai flussi di cassa, ai sinistri, e ai premi futuri, con una riduzione significativa degli errori.
Non bisogna poi sottovalutare il fatto che un approccio automatizzato consente di snellire il processo di raccolta e analisi dei dati. Con algoritmi predittivi, è possibile accelerare, senza andare a discapito della qualità del lavoro, la stima dei costi e dei ricavi, riducendo i tempi di pianificazione e migliorando l’efficienza operativa. Basti pensare ai sistemi che abilitano la raccolta automatica dei dati sulle polizze e sui sinistri per aggiornare continuamente e in tempo reale il modello finanziario.
L’AI permette poi alle compagnie assicurative di cambiare completamente approccio strategico, passando da una pianificazione reattiva a una proattiva. Grazie alle soluzioni di predictive insurance è infatti possibile anticipare eventi come aumenti dei sinistri o fluttuazioni nei premi, adattando rapidamente le previsioni e i piani finanziari alle nuove informazioni.
Cosa serve per adottare e sviluppare l’AI nel settore assicurativo
Per implementare con successo strumenti di AI in grado di abilitare i processi di predictive insurance, le compagnie assicurative devono intervenire su diversi fronti: non è sufficiente dotarsi di soluzioni tecnologiche all’avanguardia, occorre anche una profonda revisione degli schemi organizzativi aziendali. Fondamentale, più di ogni altra cosa, è promuovere la cultura dell’innovazione e della condivisione, attivando programmi di formazione continua sulle diverse discipline che compongono la materia – in continuo divenire – dell’intelligenza artificiale.
In particolare, sul piano tecnologico occorre prima di tutto investire in infrastrutture IT moderne e in sistemi di data management che possano supportare l’elaborazione e l’analisi di grandi volumi di dati. Nell’ottica di garantire un flusso di informazioni senza interruzioni, gli strumenti di AI devono poi essere integrati con il parco applicativo esistente, che all’evenienza dovrà essere opportunamente aggiornato.
Ma non bisogna sottovalutare, come detto, gli aspetti organizzativi: le compagnie assicurative devono quindi strutturare team interdisciplinari in grado di lavorare con i dati, comprendere gli algoritmi di AI e applicare le previsioni al processo decisionale. Una trasformazione tutt’altro che semplice, visto che si impongono una revisione dei processi interni e un miglioramento della collaborazione tra i diversi dipartimenti aziendali.
Ultimo, ma non per importanza, il tema delle competenze. È fondamentale investire nella formazione continua del personale, soprattutto per sviluppare skill nell’uso degli strumenti di AI e nella gestione dei dati. I professionisti del settore assicurativo devono acquisire familiarità con la tecnologia predittiva per poterla utilizzare in modo efficace.
Predictive insurance: i casi d’uso implementabili
Ma cosa consente di fare, nello specifico, una piattaforma di predictive insurance? Lo use case tipico è quello sviluppato da alcune compagnie assicurative che hanno sfruttato modelli predittivi per ottimizzare la valutazione dei sinistri. Sono state così create soluzioni in grado di prevedere con maggiore accuratezza la frequenza e la gravità dei sinistri futuri, consentendo di determinare le riserve e di conseguenza, di pianificare meglio il budget operativo.
Un altro esempio riguarda l’analisi predittiva applicata ai premi delle polizze. Le compagnie possono utilizzare l’AI per accedere ai dati storici dei clienti e dei loro comportamenti di acquisto per elaborarli nell’ottica di stabilire premi più equi e tariffe più competitive. Un approccio che migliora non solo la redditività, ma anche la fidelizzazione dei clienti.
L’apporto di Qintesi alla predictive insurance: una metodologia consolidata
Grazie alle sue competenze tecnologiche e alla profonda conoscenza dei processi core del comparto assicurativo, Qintesi svolge oggi un ruolo fondamentale nell’implementazione di soluzioni di predictive insurance. Tant’è vero che abbiamo strutturato un processo di intervento che solitamente comprende diverse fasi:
- Analisi e pianificazione del Forecast: In questa fase, i nostri esperti collaborano con gli stakeholder dell’azienda per comprendere le necessità specifiche e le criticità del processo di pianificazione del forecast. Si valutano i sistemi tecnologici esistenti e si definiscono gli obiettivi di business.
- Sviluppo e Integrazione: Una volta definita la strategia, sviluppiamo modelli predittivi su misura e li integriamo con i sistemi aziendali esistenti. Questo include la costruzione di infrastrutture IT avanzate e l’implementazione di algoritmi di machine learning.
- Formazione e Supporto: Durante il processo di implementazione, Qintesi fornisce formazione per i team aziendali, assicurandosi che possiedano le competenze necessarie per gestire i nuovi strumenti.
- Monitoraggio e Ottimizzazione: Dopo l’implementazione, aiutiamo l’organizzazione a costruire metodi e strumenti che garantiscano che il sistema venga monitorato e ottimizzato per migliorarne continuamente l’efficienza.
