Il mercato assicurativo italiano, che conta circa 200 compagnie censite per un giro d’affari di oltre 160 miliardi di euro, sta attraversando un processo di trasformazione legato principalmente ai nuovi comportamenti dei consumatori, all’introduzione di nuove tecnologie e all’ingresso di player provenienti da altri settori. Le Compagnie stanno cercando di competere in questo scenario altamente competitivo adottando diverse strategie: l’innovazione dei processi, lo studio di nuovi prodotti, le partnership tecnologiche, l’investimento di competenze interne in ambito IT. Per conservare redditività in un mercato che preme al ribasso sui prezzi, le compagnie devono quindi migliorare l’efficienza operativa e puntare su una maggiore conoscenza della clientela per offrire prodotti sempre più in linea con le specifiche necessità del consumatore in quel determinato momento anche migliorando la valutazione del rischio con il supporto dell’intelligenza artificiale.
Nell’ultimo decennio le principali compagnie del settore assicurativo hanno effettuato ingenti investimenti nell’automatizzazione dei processi di acquisizione dei dati relativi ai clienti, alle loro abitudini e comportamenti d’acquisto. Tuttavia, solo nel passato più recente, i player di questo mercato hanno realmente hanno iniziato a ragionare su come trasformare questi dati in indicazioni utili per ottimizzare l’offerta e migliorare le performance commerciali. L’elemento chiave per il successo di ogni di ogni compagnia assicurativa risiede nella corretta valutazione dei rischi coperti in fase di sottoscrizione e nella conseguente definizione dell’offerta. In presenza di grandi moli di dati, come quelli posseduti dalle assicurazioni, con il supporto di strumenti di AI è possibile ottenere una valutazione del rischio maggiormente rispondente alla realtà e customizzata, grazie all’identificazione del miglior modello ottenibile da diverse tipologie di fonti.
Potenziare i metodi di valutazione del rischio con l’IA
L’intelligenza artificiale ha il potenziale per rafforzare gli attuali metodi di valutazione del rischio, migliorandoli e fornendo valore aggiunto, rispondendo alle normative e abbandonando quindi gli approcci indeterministici in favore di metodi “white box”, caratterizzati cioè da una completa tracciabilità dei fattori presi in considerazione nella valutazione e degli output ottenibili. L’utilizzo di tecniche di AI applicate all’Insurance ha dimostrato la sua efficacia non solo nel calcolo dei rischi, ma anche in altri ambiti, come nelle attività di Sales & Marketing, sia in ottica di Customer Acquisition, sia di gestione del Churn.
Il supporto nelle strategie di acquisition e retention
Partendo dal primo ambito, riuscire a prevedere se ci sarà una conversione in seguito a una richiesta di preventivo ad una sottoscrizione di polizza è un processo complesso, ma l’AI consente di giocare d’anticipo ottimizzando gli investimenti in marketing individuando gli utenti che, per acquisti pregressi, dati anagrafici e comportamenti, hanno maggiori probabilità di conversione. L’enorme ammontare di fattori incidenti sulle scelte della polizza e la grande quantità di informazioni disponibili rende l’ambito assicurativo perfetto per testare le potenzialità dell’AI. In questo caso analisi di correlazione e clustering permettono di individuare i fattori maggiormente incidenti sulle scelte di acquisto nelle persone che hanno già sottoscritto una polizza e di individuare soggetti dalle caratteristiche assimilabili tra i potenziali clienti. Attraverso l’utilizzo di motori di raccomandazione è possibile generare offerte mirate che consentono alla rete distributiva di offrire servizi customizzati sulla base delle caratteristiche e delle abitudini d’acquisto dei clienti.
Insurance Case History ITA
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L’Intelligenza Artificiale per ridurre il tasso di abbandono
Inoltre, i costi acquisizione di un nuovo cliente sono sicuramente più ingenti rispetto a quelli per mantenerne un cliente già attivo, di conseguenza ragionare anche sul Churn Rate, applicando tecniche di AI, ha sicuramente un ROI positivo rispetto alle politiche precedenti. Grazie alle più evolute tecniche di Intelligenza Artificiale sarebbe possibile associare a ciascun cliente la relativa probabilità di abbondono, ma anche conoscere per quali cluster di clienti risulta più efficace una specifica azione commerciale. Dunque, riuscire a modellizzare un metodo e clusterizzare i clienti in base alla loro importanza relativa e alla probabilità di abbandono è una sfida che tutte le compagnie si dovrebbero porre per migliorare la propria competitività e marginalità.
In precedenza, sono stati riportati solo alcuni ambiti in cui è evidente il ruolo e l’importanza ricoperta dall’AI nel settore assicurativo. Non va dimenticato che l’aspetto fondamentale su cui poggiano tutte le applicazioni pratiche e gli esempi sopracitati è la capacità dell’AI di rendere centrale il dato raccolto. Dunque, solo con la piena consapevolezza di ciò i progetti futuri potranno percorrere efficacemente la strada dell’innovazione.
