Poiché l’AI continua ad evolversi, il suo ruolo nel definire il futuro del settore assicurativo è destinato a diventare sempre più centrale. In questo scenario, l’adozione e l’integrazione dell’agentic AI nelle strategie digitali sarà una scelta imprescindibile per le compagnie assicurative.
Caratterizzato da un’enorme disponibilità di dati, il settore assicurativo ha sempre fatto affidamento sugli analytics e in misura crescente sull’intelligenza artificiale (AI) per trasformare il modo in cui tali dati vengono utilizzati a vantaggio del business.
L’adozione dell’AI nelle soluzioni assicurative è destinata ad aumentare il valore per i Clienti, le Compagnie e persino gli Azionisti.
Ecco come.
Maggiore efficacia nell’individuazione e prevenzione delle frodi
Ogni anno le richieste di risarcimento fraudolente causano alle compagnie assicurative perdite miliardarie. L’analisi avanzata contribuisce a migliorare il rilevamento delle frodi esaminando schemi ricorrenti e identificando le anomalie che potrebbero indicare attività fraudolente. L’analisi predittiva, combinata con le tecniche di machine learning, potenzia la prevenzione e il rilevamento delle frodi.
Il rilevamento delle frodi basato sull’AI utilizza algoritmi avanzati di machine learning per analizzare schemi e individuare anomalie che potrebbero segnalare attività fraudolente. Servendosi di modelli predittivi e tecniche di deep learning, le compagnie assicurative possono contrassegnare automaticamente le richieste sospette per svolgere ulteriori indagini.
Grazie alle capacità dell’intelligenza artificiale, le assicurazioni possono ridurre i pagamenti fraudolenti e limitare le attività manuali, ottenendo risparmi significativi. Inoltre, il mantenimento di premi assicurativi più bassi genera vantaggi diretti anche per i clienti. La diminuzione delle perdite legate alle frodi si traduce in un impatto positivo immediato sulla profittabilità e sul valore per gli azionisti.
Ottimizzazione del processo di underwriting
L’underwriting definisce il profilo di rischio e il premio più adeguato di una polizza assicurativa. I metodi di underwriting tradizionali si basano soprattutto sui dati storici, che possono essere meno accurati dei dati in tempo reale.
Tuttavia, anche questi ultimi possono essere incompleti e non del tutto privi di bias.
L’underwriter che utilizza strumenti e tecnologie di intelligenza artificiale può incorporare grandi quantità di dati provenienti da un’ampia gamma di fonti, tra cui dati alternativi come social media, punteggi di credito e telematica. Può inoltre generare dati sintetici per ovviare alla scarsità di dati e alle limitazioni imposte dalla privacy. Questo insieme diversificato di dati migliora l’accuratezza delle valutazioni del rischio.
Grazie all’impiego di soluzioni di intelligenza artificiale e di strumenti di business intelligence, gli assicuratori possono ottimizzare il processo di underwriting rendendolo più rapido e preciso. Ne derivano una riduzione dei costi operativi e una minore esposizione al rischio. Inoltre, la maggiore accuratezza dell’underwriting, in tutto il comparto dei servizi finanziari, si traduce in performance economiche migliori e in un abbassamento dei loss ratio.
Efficienza nell’elaborazione dei sinistri
L’elaborazione tempestiva e accurata dei sinistri è essenziale per il successo di qualsiasi attività assicurativa. L’AI semplifica l’analisi delle richieste di sinistro e la loro gestione, grazie alla capacità di effettuare analisi in tempo reale e di accelerare l’intero processo. I sistemi avanzati basati sull’AI possono automatizzare diverse fasi di gestione dei sinistri, dalla segnalazione iniziale fino alla liquidazione finale.
L’elaborazione dei sinistri potenziata dall’AI migliora la soddisfazione del cliente, riduce i tempi di attesa e aumenta la trasparenza. Per le compagnie assicurative, ciò significa ridurre i costi amministrativi e il rischio che errori o richieste di indennizzo fraudolenti non vengano individuati. In definitiva, ciò rafforza la reputazione dell’azienda e ne accresce la profittabilità.
Modellazione predittiva e gestione del rischio
Per alcuni tipi di assicurazione, come quelle sulla proprietà, contro gli infortuni o sulla vita, la modellazione predittiva alimentata dall’AI può rappresentare il fulcro di una strategia vincente. Integrando i dati provenienti da dispositivi IoT e sensori, le compagnie possono monitorare in tempo reale lo stato degli asset assicurati e prevedere potenziali criticità prima che si trasformino in problemi.
Questo approccio proattivo che utilizza l’AI nel settore assicurativo non solo riduce il rischio di ingenti sinistri, ma offre anche valore ai clienti prevenendo le perdite e prolungando la durata dei loro beni. Per gli azionisti, la riduzione della frequenza e della gravità dei sinistri si traduce in una maggiore stabilità finanziaria e in margini di profitto più elevati.
Vantaggio competitivo grazie all’innovazione
Continuando a innovare e a potenziare i propri sistemi di intelligenza artificiale, le compagnie assicurative sono in grado di anticipare i trend di mercato. Di conseguenza, riescono ad adattarsi con rapidità sia all’evoluzione delle esigenze dei clienti sia ai nuovi requisiti normativi.
L’innovazione guidata dall’AI non solo consente di differenziare prodotti e servizi assicurativi, ma ottimizza anche i processi interni aumentando l’efficienza operativa. Gli azionisti riconoscono che restare all’avanguardia nell’innovazione dell’AI è fondamentale per garantire una crescita di mercato sostenibile e a lungo termine.
L’AI ha rivoluzionato il settore assicurativo e le tecnologie emergenti, quali la GenAI, continuano a produrre cambiamenti significativi. Dalla rilevazione avanzata delle frodi al miglioramento del servizio clienti, dalla gestione più efficiente dei sinistri a strategie di risk management più efficaci, l’AI offre un potenziale enorme a chi sceglie di puntare sull’innovazione.
Oggi come domani, l’AI può aprire la strada all’esplorazione di nuove opportunità. Ad esempio, l’uso dei dati sintetici può aiutare gli assicuratori a superare i bias e a sviluppare modelli più equi.
Le compagnie assicurative che sfruttano la potenza dei dati e dell’AI possono attendersi miglioramenti continui nella soddisfazione dei clienti, nell’efficienza operativa e nelle performance finanziarie. Questi risultati aprono la strada a un successo duraturo.
E’ in questo quadro di riferimento che si inserisce Think Different, la nostra start-up innovativa.
La nostra idea di business nasce dalla constatazione che il settore assicurativo e legale è caratterizzato da tre grandi sfide:
- Frodi assicurative e inefficienze: ogni anno una quota consistente dei costi di indennizzo viene erogata senza giustificazione reale, a causa di comportamenti fraudolenti, errori di valutazione, carenza di controlli o discrezionalità eccessiva. Questi costi vengono definiti leakages e, in media, rappresentano tra il 5% e il 10% del totale degli indennizzi, con impatti economici multimiliardari.
- Pressione normativa crescente: con l’entrata in vigore dell’AI Act europeo e con le disposizioni del GDPR, ogni sistema di intelligenza artificiale che incide sui diritti degli individui deve essere trasparente, auditabile, privo di bias e sottoposto a supervisione umana. Questo rende insufficiente l’uso di semplici algoritmi antifrode non governati.
- Gestione documentale complessa: la gran parte delle frodi passa attraverso documenti falsi o manipolati (referti medici, certificati, polizze, contratti). Spesso il documento è formalmente corretto, ma il contenuto è semanticamente incoerente o non attinente alla realtà clinica e giuridica.
Da cui, la nostra Vision è realizzare l’integrazione efficace ed efficiente dell’AI nel settore legale assicurativo nazionale ed internazionale, con ulteriore focus su altri settori ad alto valore aggiunto. Gli obiettivi del progetto sono definiti per sviluppare tools specifici ad alto valore tecnologico del settore legale – Alternative Legal Services -, sfruttando tecniche avanzate di AI per migliorare l’efficienza, l’accuratezza e l’interpolazione dei dati.
La nostra Mission è realizzare a breve termine di un sistema di AI – Nomos – per gestire, interpretare ed elaborare i dati legali, con particolare focus su quelli relativi al settore sinistri del ramo assicurativo in modo efficace, garantendo un accesso immediato e affidabile alle informazioni critiche per il processo decisionale.
Il nostro sistema di AI Nomos gestisce, interpreta ed elabora i dati legali, con particolare focus su quelli relativi al settore sinistri del ramo assicurativo. Nel medio periodo – 24 mesi -, lo stesso sistema – testato – verrà applicato anche in tutti gli altri rami del sistema assicurativo. A lungo termine, lo sviluppo si estenderà a tutti i rami del settore legale, con interessanti prospettive anche nel settore bancario e M&A.
Nomos (νόμος) si articola nello sviluppo di 6 sottosistemi integrati:
- Cicerone: AI generativa
- Sibilla: AI predittiva
- Sherlock: AI antifrode
- Veridoc: AI di verifica documentale
- Aristotele: lo pseudonimizzatore di Nomos
- Fraud Saving Index: misuratore dell’efficienza delle misure antifrode
- Cicerone: è il programma di AI generativa progettato per analizzare atti e documenti legali, identificandone automaticamente informazioni redigendo atti, in risposta a quanto rilevato dai dati estratti dai documenti analizzati. Questa soluzione è in grado di gestire casistiche legali complesse, riconoscendo eccezioni, anomalie e correlazioni tra documenti, producendo in pochi minuti gli atti di difesa (comparsa di costituzione e risposta, memorie difensive, querele).
- Sibilla: è un sistema AI di giustizia predittiva, fornendo una prognosi probabilistica sugli esiti e sulle tempistiche dei procedimenti. Il sistema si basa su un’analisi approfondita su statistiche di dati storici dei singoli Tribunali. Inoltre, attraverso l’allenamento sulle singole sentenze – all’interno di un data base che arriverà fino a 8 mln di documenti -, Sibilla è in grado di fornire una predizione mirata di casi specifici, attraverso analisi di parole chiave.
- Sherlock: dedicato alla simulazione delle frodi, utilizza dati sintetici per individuare schemi ricorrenti e segnali di irregolarità nei casi assicurativi, contribuendo a prevenire abusi.
- Veridoc: un sistema di AI diretto alla verifica della veridicità dei documenti in modo da garantire che un documento, o un’identità, siano autentici, non falsificati, e affidabili. Non si limita a leggere il contenuto, ma controlla anche la struttura, i dettagli nascosti e la coerenza con i modelli ufficiali. Questo prodotto è complementare a Sherlock, ma ha anche importanti possibilità di applicazione stand alone.
- Aristotele: è il sistema AI di speudonimizzazione dei dati sensibili.
Il sistema applica una pseudonimizzazione controllata: i dati reali vengono trasformati in codici non direttamente riconducibili alla persona, nel rispetto del GDPR e dell’AI Act, tutelando in merito gli utilizzatori. Questo consente di analizzare e collegare eventi sospetti senza esporre informazioni sensibili, con la possibilità di recuperare il dato originario non pseudonimizzato laddove ricorrano elementi di sospetta frode. Aristotele è contemporaneamente anche un mitigatore dei Bias algoritmici. - F.S.I (Fraud Saving Index): un algoritmo econometrico che misura il grado di efficienza della Compagnia Assicurativa nella gestione antifrode dei sinistri, calcolato in termini di risparmio sul premio assicurativo.
L’intero sistema prevede la realizzazione di una LLM privata che consenta il controllo totale sui dati, garantendo dataset selezionati e certificati, dati protetti e conformità precisa a GDPR e AI Act.
Questo è Nomos, l’AI nelle soluzioni assicurative destinata ad aumentare il valore per i Clienti, le Compagnie e persino gli Azionisti.
Il futuro dell’AI nel settore assicurativo
Utilizzare in modo responsabile soluzioni assicurative basate su dati e AI ti aiuta a combattere le frodi, ottimizzare i processi, migliorare la fidelizzazione dei clienti e fare previsioni migliori, offrendoti il vantaggio necessario per innovare continuamente, dal preventivo alla gestione del sinistro.
