Assicurazioni, il 62% dei manager punta sull’AI. Ma i clienti non si fidano

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Indagine Capgemini: intelligenza artificiale e machine learning migliorano la qualità dell’underwriting e riducono le frodi. Ma i sottoscrittori sono frenati dalla complessità e dai timori sull’affidabilità dei dati

Intelligenza artificiale e machine learning sono ormai decisivi per permettere alle società assicurative di vincere le sfide poste dai clienti su contenimento dei costi, semplicità e trasparenza. Eppure le attività di underwriting nel settore sono ancora frenate da limitazioni organizzative, tanto che appena l’8% delle compagnie danni si distingue come apripista, superando costantemente la concorrenza grazie all’impiego di dati e processi automatizzati basati sull’AI. Lo rivela il ‘World Property and Casualty Insurance Report 2024’ di Capgmeni, che quest’anno si concentra in particolar modo sulle applicazioni delle nuove tecnologie nel settore e sottolinea come gli innovatori stiano puntando sempre più a una maggiore collaborazione e trasparenza con i clienti. Ponendo gli underwriter al centro di ogni decisione.

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Sfide in aumento: dalle esigenze dei clienti alle difficoltà organizzative 

Lo studio ha analizzato ben 18 mercati, Italia compresa, interrogando sia i sottoscrittori di polizze che i leader delle compagnie. Una delle principali evidenze è il proprio il complicarsi del contesto nel quale le assicurazioni si trovano ad agire: a causa delle pressioni inflazionistiche che incidono sul potere d’acquisto degli assicurati, si registra infatti una maggiore richiesta di contenimento dei costi, semplicità e trasparenza. Ben il 42% degli assicurati ritiene che l’attuale processo di underwriting sia troppo articolato e complesso e il 27% dichiara di aver cambiato compagnia negli ultimi due anni nel tentativo di ottenere premi più bassi (60%) e una migliore copertura (53%). Non solo. Nonostante l’aumento dei premi, le pratiche di underwriting si sono scontrate con combined ratio superiori al 100% a causa di catastrofi naturali, complessità normative e rischi emergenti come le minacce cyber e la diffusione dell’AI generativa. 

La ricerca di Capgemini rivela poi come i dirigenti del settore segnalino serie difficoltà organizzative che limitano la loro capacità di soddisfare i clienti. E tra queste spiccano l’accesso insufficiente ai dati (54%), i sistemi obsoleti (51%) e la mancanza di competenze specifiche (47%). “Oggi le compagnie assicurative operano in uno dei contesti più volatili e dinamici che si ricordino negli ultimi tempi. Il settore deve quindi reagire rivedendo a fondo le strategie di sottoscrizione dei rischi”, sottolinea Matteo Bonati, insurance director di Capgemini in Italia. Per l’esperto è necessario cioè abbandonare i modelli legacy, modernizzando i sistemi core e implementando le tecnologie avanzate. “Al fine di aumentare la redditività in modo competitivo, sarà fondamentale sfruttare pienamente il cambiamento portato dall’AI e dalle nuove strategie di automazione in ambito underwriting, consentendo un maggior adattamento a dinamiche di rischio in continua evoluzione e a comportamenti mutevoli degli assicurati”, avverte.

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Il 62% dei dirigenti punta sull’AI, ma solo il 43% degli underwriter si fida

C’è però un gap di fiducia fra assicuratori e clienti per quanto riguarda l’AI. Il report rileva infatti che per il 62% dei dirigenti le tecnologie legate all’intelligenza artificiale e al machine learning stanno migliorando la qualità dell’underwriting e riducendo le frodi. Di diverso parere sono invece gli underwriter: appena il 43% dichiara di fidarsi e di accettare regolarmente i suggerimenti automatizzati degli strumenti di analisi predittiva. L’esitazione è dovuta soprattutto alla percezione di eccessiva complessità (67%) e alle preoccupazioni sull’affidabilità dei dati (59%). Come superare questa riluttanza? Per gli esperti Capgemini, le compagnie assicurative dovrebbero coinvolgere i sottoscrittori fin dalle prime fasi del processo, sia ottenendo il loro consenso sia mantenendo un’interazione umana al fine di spiegare e rendere trasparenti i modelli d’intelligenza artificiale e machine learning, valutando continuamente i progressi realizzati.

Ancora pochi gli “apripista”

Non sono però molte le compagnie assicurative che riescono a dimostrare le qualità di “apripista”, ossia la capacità di offrire soluzioni rapide, imparziali e all’avanguardia. Ma per gli esperti Capgemini, con le giuste capacità di underwriting avanzato, si possono ottenere vantaggi in termini di efficienza (maggiore velocità e minori spese), accuratezza (costi dei sinistri e rilevamento delle frodi) e customer experience (acquisizionie di nuovi clienti e fidelizzazione degli assicurati). Il report rileva infatti che meno del 13% dei precursori non raggiunge gli obiettivi di business associati a tali priorità, contro il 21-36% delle compagnie tradizionali.

Parola d’ordine: informazioni dettagliate

La maggioranza (83%) dei dirigenti del settore assicurativo del ramo danni ritiene che i modelli predittivi siano fondamentali per il futuro dell’underwriting, ma solamente secondo il 27% dei rispondenti la propria azienda dispone di capacità avanzate in quest’ambito. Lo studio evidenzia come il percorso che consente di sfruttare le informazioni utili inizi con l’adozione di un ecosistema di dati sicuro. Dal punto di vista degli assicurati, però, per il 53% è preoccupante la quantità di notizie personali raccolte dalle compagnie. Tuttavia, circa due terzi sono disposti a condividere più dati in cambio di trasparenza, sconti e rassicurazioni sulla sicurezza delle informazioni. Queste opinioni, secondo gli esperti di Capgemini, possono rappresentare un’opportunità per potenziare le proposte di mitigazione del rischio e migliorare l’assicurabilità, creando al tempo stesso il coinvolgimento e la fiducia necessari per ottenere una maggiore fidelizzazione dei clienti.

Altra sfida da affrontare per le compagnie danni consiste nel rispondere alle esigenze riguardanti i dati necessari agli underwriter, poichè esiste un divario non trascurabile fra l’importanza dei vari tipi di dati e la maturità relativa alla gestione degli stessi da parte delle società assicurative. Secondo il report, il 49% degli underwriter attribuisce valore ai dati relativi alle immagini dei droni, ma pochissime compagnie sono attrezzate per analizzarli e utilizzarli efficacemente. Analogamente, un sottoscrittore su due vorrebbe ricevere dati da dispositivi connessi che siano in grado di fornire informazioni in tempo reale su beni personali e commerciali. Tuttavia, solo il 12% delle società è in grado di acquisirli in modo efficace.

Per gli esperti, la conseguente carenza in termini di padronanza dei dati danneggia l’attività principale delle compagnie assicurative: una valutazione incompleta del rischio interessa infatti il 77% delle società. A causa delle scarse risorse in termini di dati, il 73% delle compagnie si trova ad affrontare una ridotta accuratezza nel pricing, che impedisce un’adeguata copertura dei sinistri e, in ultima analisi, può minacciare la solvibilità. Infine, un ulteriore 70% afferma che le scelte di underwriting poco coerenti sono un problema diffuso.

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