L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE NEL SETTORE ASSICURATIVO ITALIANO

Secondo uno studio di Eiopa, strumenti come l’intelligenza artificiale o il machine learning (ML) sono già utilizzati dal 31% delle imprese europee, mentre un altro 24% si trova in una fase di proof-of-concept. L’implementazione dell’AI comporterà necessariamente una rivisitazione delle attuali modalità di gestione delle compagnie e alcuni mutamenti anche nella definizione dei processi interni

L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE NEL SETTORE ASSICURATIVO ITALIANO hp_vert_img
L’artificial intelligence (AI) ha di recente acquisito sempre più spazio anche nel settore assicurativo. In particolare, secondo uno studio di Eiopa, strumenti come l’intelligenza artificiale o il machine learning (ML) sono già utilizzati dal 31% delle imprese, mentre un altro 24% si trova in una fase di proof-of-concept nell’uso di tali sistemi informatici.
Gli operatori del mercato hanno investito somme consistenti nello sviluppo di attività e business informatizzati. Lo sviluppo del settore insurtech è testimoniato, tra l’altro, da una costante crescita degli investimenti a livello mondiale, passati da 2,6 miliardi di dollari nel 2018 a 6,8 miliardi nel 2019 (secondo l’Italian Insurtech Association).

IN ITALIA UNO SVILUPPO LENTO

Nonostante la crescita a livello globale, in Italia lo sviluppo del settore è meno rapido, a causa di competenze non adeguate, difficoltà nell’adeguamento alle normative di settore, ridotti investimenti e carenza di cultura dell’innovazione e del rischio.
Significativo è il confronto tra il business dell’AI in Italia e in Francia (primo mercato insurtech e fintech europeo). In Francia il settore ha fatto registrare una crescita di investimenti rispetto al 2019, raccogliendo in totale quasi 830 milioni di euro (+18,5%) suddivisi in 63 operazioni del valore medio di 13 milioni (+20,6%); in Italia, invece, gli investimenti nel settore sono stati meno di 200 milioni di euro. Inoltre, in Francia risultano operativi un numero consistente di operatori insurtech tra cui alcuni di caratura mondiale. Tra essi ci sono Lemonade, compagnia statunitense che ha investito più di 600 milioni di euro nello sviluppo dell’AI e ha emesso più di un milione di polizze solo in Europa, e Alan, compagnia francese totalmente digitalizzata e attiva nel settore della copertura di danni e infortuni, che nel 2020 ha allargato la propria operatività nel campo della telemedicina, offrendo ai propri assicurati la possibilità di prenotare appuntamenti e svolgere visite da remoto.
Tuttavia, anche in Italia non mancano alcune realtà insurtech/fintech in forte crescita tra cui Yolo, intermediario totalmente digitale, che ha da ultimo avviato l’operatività in Regno Unito e Irlanda e ha gestito l’emissione di circa 350 mila polizze (+270%), attirando sempre maggiori capitali anche di investitori istituzionali.
Il maggior utilizzo dell’AI ha attirato l’attenzione anche dell’Ivass in un’ottica di tutela dei contraenti e controllo/vigilanza sugli operatori.
In questo senso, l’Autorità ha preso parte al Comitato Fintech istituito presso il ministero dell’Economia e delle Finanze allo scopo di individuare gli obiettivi, definire i programmi e favorire lo sviluppo del fintech. Ha inoltre costituito un Innovation hub quale punto di contatto per i soggetti interessati a discutere di tematiche legate all’innovazione nel settore assicurativo e ai risvolti regolamentari, di vigilanza prudenziale, di condotta e di analisi del mercato. Infine, l’Autorità partecipa all’Insurtech task force istituita presso l’Eiopa, che ha lo scopo di agevolare e favorire la discussione sul fintech nel settore assicurativo.

COME VIENE IMPIEGATA L’AI DALLE COMPAGNIE 

All’interno delle compagnie, l’AI viene principalmente impiegata nella consulenza/assistenza generale e nella scelta dei prodotti (soprattutto attraverso app dedicate), nella fase di personalizzazione del prodotto o del premio, e nella gestione dei sinistri e nella prevenzione delle frodi. 
I vantaggi nell’utilizzo dell’AI sono molteplici e permettono una maggiore efficienza dell’impresa e una riduzione dei costi e dei rischi operativi (errori e frodi), una diversa e più performante gestione dei rischi, nonché una maggiore capacità di attrazione e fidelizzazione di nuovi clienti.
Gli svantaggi nell’utilizzo dell’AI sono da ricercarsi, invece, nell’eccessivo allargamento della base di riferimento dei potenziali assicurati, che potrebbe divenire talmente granulare da rendere non praticabile il risk pooling, e nel conseguente rischio di rendere non assicurabili interi gruppi di (potenziali) contraenti.

ADATTAMENTI NELLA GOVERNANCE E NELLA GESTIONE INTERNA  

L’implementazione dell’AI comporterà necessariamente una rivisitazione delle attuali modalità di gestione delle compagnie, come sottolineato anche nel Quaderno 16 di Ivass intitolato La governance dell’artificial intelligence nel settore assicurativo tra principi etici, responsabilità del cda e cultura aziendale.
In primo luogo, è ipotizzabile un cambiamento nella governance tradizionale delle imprese: sarà necessario che il board acquisisca specifiche competenze anche sulle tematiche relative all’AI. 
In quest’ottica, potrebbe essere opportuno costituire un comitato interno, composto da amministratori con competenze in materia di AI, con compiti consultivi circa l’impiego responsabile dell’AI e destinatario di flussi informativi sia dalle funzioni di controllo (internal audit) sia delle funzioni di sviluppo dell’AI interne all’impresa.
Sarà altresì necessaria l’individuazione, all’interno del board, di una figura responsabile per lo sviluppo, l’applicazione e l’utilizzo dell’AI. Tale figura dovrà in particolare essere coinvolta in valutazioni costanti circa l’utilizzo dell’AI nel business aziendale (soprattutto in termini di qualità dei dati) e, naturalmente, essere pienamente cosciente degli strumenti di AI utilizzati dall’impresa.
Potrebbe essere peraltro necessario un allargamento del mandato e dei poteri delle strutture di risk governance esistenti e una chiara suddivisione di ruoli e prerogative delle key functions (attuariale, risk management, compliance e audit) rispetto all’utilizzo dell’AI. In secondo luogo, sarà necessaria la creazione di gruppi di lavoro multidisciplinari composti da soggetti con background tecnico adeguato (per esempio, compliance, data scientist, informatici, attuari, etc.).
Oltre alla governance, l’utilizzo dell’AI comporterà verosimilmente alcuni mutamenti anche nella definizione dei processi interni. In questo senso, è di vitale importanza che le imprese assicurative adottino una policy aziendale in materia di AI, condivisa a tutti i livelli dell’organizzazione attraverso adeguati flussi informativi.
Allo stesso modo, occorrerà che le politiche aziendali relative al personale subiscano adeguamenti in relazione sia all’hiring, sia alla formazione, valorizzando le capacità di comprendere rischi e potenzialità dell’AI e la consapevolezza degli aspetti tecnici nonché dei rischi legali ed etici connessi alla stessa.

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