IL FUTURO E' SCRITTO NEI NUMERI

Usare i dati storici per prevedere quali saranno gli impatti sul business. E' ciò che fanno i predictive analytics, strumento che, spiega il direttore commerciale di Guidewire Marco Burattino, può rivelarsi una preziosa leva per migliorare l'assunzione del rischio e la gestione dei sinistri

26/04/2017
👤Autore: Beniamino Musto Review numero: 43 Pagina: 34
Qual è il premio più corretto? Quale sarà il loss ratio? È un sinistro a rischio frode? Rischia di andare in contenzioso? Sono domande che solitamente ogni operatore si pone quando deve decidere se e come assicurare un rischio. Interrogativi la cui risposta esaustiva andrebbe forse ricercata in una sfera di cristallo da cui osservare il futuro. Ma visto che affidarsi a maghi o aruspici può apparire quanto meno avventato, una finestra sul futuro certamente più razionale può essere aperta dai numeri, attraverso i predictive analytics. A parlarne, nel corso del convegno, è stato Marco Burattino, direttore commerciale per l’Italia di Guidewire


ANALIZZARE, OSSERVARE, PREVEDERE

L’analitica predittiva è il risultato di un percorso di evoluzione dello studio dei dati avviato una trentina di anni fa. “Il focus su questo studio – racconta Burattino – nel tempo si è spostato dall’osservazione del passato alla comprensione di ciò che avveniva in tempo reale, fino ad arrivare a ciò che facciamo oggi, cioè provare a prevedere i comportamenti futuri”. L’analitica predittiva agisce attraverso un percorso in tre fasi. La prima riguarda l’analisi dei dati storici presenti sui propri sistemi tecnici (portafoglio, gestione sinistri). La seconda è quella dell’identificazione, nei propri dati storici, di variabili e pattern sensibili rispetto al fenomeno in osservazione. Infine, la terza è quella che porta alla costruzione di un modello in grado di prevedere il comportamento futuro del fenomeno che si decide di osservare. 


L’UTILITÀ PER IL BUSINESS DAY-BY-DAY

Un’indicazione di analitica predittiva “pone al centro il sistema tecnico della compagnia fino a proporre degli insight”. Burattino, in tal senso, individua quattro step: “si inizia con la fase di costruzione del modello: si guardano i dati in proprio possesso per individuare delle variabili interessanti che possono agire come predictor”. Individuate queste variabili, si va poi a costruire un modello, ad esempio un’analisi di sensitività sui loss ratio futuri. Una volta costruito il modello, esso va messo a disposizione del business, cioè di chi lavora, “ad esempio influenzando l’algoritmo di calcolo del premio prendendo in considerazione le caratteristiche rilevate; oppure, in funzione degli scor, si possono decidere politiche di redistribuzione dell’autorità decisionale con tutto l’ufficio assuntivo”, osserva Burattino. La fase conclusiva è quella di monitoraggio: ogni nuova istanza di processo viene valutata sulla base di quelle che sono le indicazioni provenienti dall’analitica predittiva. “Questo consente da un lato di aver un controllo maggiore sul business quotidiano, e, dall’altro – conclude – di poter approfondire ulteriori campi di indagine”.

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