L’analisi predittiva nel settore delle assicurazioni

L’analisi predittiva è una specifica branca della data analysis che utilizza tecniche statistiche e algoritmi di machine learning per analizzare dati storici e offrire previsioni sui possibili eventi futuri. Si tratta di una metodologia sempre più diffusa, utilizzata in special modo per identificare pattern e tendenze nei dati al fine di applicarli per anticipare comportamenti, risultati e trend potenziali.

In considerazione dell’importanza strategica dell’analisi predittiva, è facile comprenderne la centralità crescente in applicazioni di marketing, finanza, sanità, logistica, trasporti e numerose altre industrie. I vantaggi di tale approccio sono infatti vari e oggettivi, e includono:

• Miglioramento del decision-making aziendale: perché gli insight basati sui dati permettono di prendere decisioni più precise, puntuali, consapevoli e informate.
• Efficienza operativa: perché con l’analisi predittiva è possibile ottimizzare i processi aziendali, riducendo i costi e aumentando la produttività.
• Personalizzazione: poiché le decisioni strategiche data-based consentono di offrire esperienze più personalizzate ai clienti, migliorandone la soddisfazione e aumentando la loro fedeltà al brand.
• Riduzione del rischio: poiché questa metodologia di analisi permette di identificare e mitigare i rischi potenziali prima che si manifestino, con aumento della resilienza e della reattività.

Uno degli ambiti in cui l’analisi predittiva – uno strumento potente per comprendere e anticipare le esigenze del mercato, ottimizzare le operazioni e vedersi garantito un concreto vantaggio competitivo – è sempre più utilizzata è quello assicurativo: si parla, in questo caso, di “predictive insurance”.

La predictive insurance rientra sotto la cosiddetta “insurtech”, un grande termine ombrello che combina le parole “insurance” (assicurazione) e “technology” (tecnologia) e si riferisce all’utilizzo di tecnologie innovative per migliorare e trasformare il settore assicurativo. Queste tecnologie includono big data, intelligenza artificiale (AI), blockchain, Internet delle Cose (IoT) e altro ancora, con l’obiettivo di rendere i servizi assicurativi progressivamente più efficienti, personalizzati e accessibili.

Cos’è la predictive insurance e perché è sempre più diffusa

La “predictive insurance”, traducibile in italiano come assicurazione predittiva, è un approccio innovativo nel settore assicurativo che utilizza tecniche di predictive analysis e big data per valutare il rischio in modo più accurato e personalizzato. In particolare, è chiamata a formulare previsioni attraverso lo studio dei dati storici in possesso delle compagnie assicurative combinati a modelli statistici, tecniche di data mining e machine learning, individuando pattern ricorrenti e sviluppando opportunità di business sia per le prime polizze che per i rinnovi.

L’assicurazione predittiva è una metodologia ovviamente recente, che permette alle compagnie assicurative di anticipare con maggiore precisione comportamenti e probabilità di eventi futuri, migliorando così la gestione del rischio e la personalizzazione delle polizze dei clienti.

In termini generali, le componenti della predictive insurance sono tre:

• La raccolta e l’analisi dei dati: l’assicurazione predittiva utilizza e analizza sia dati storici sia dati in tempo reale, prelevandoli da diverse fonti (dai social media ai dati di transazioni finanziare, dalle informazioni demografiche ai dispositivi telematici e via discorrendo).
• I modelli predittivi: la predictive insurance comporta l’applicazione di algoritmi di machine learning abbinati a tecniche statistiche per sviluppare modelli che prevedano in modo sempre più preciso il comportamento (e quindi il profilo di rischio) dei clienti.
• La personalizzazione delle polizze: ossia la creazione di prodotti assicurativi equi e su misura, basati sul profilo di rischio individuale del cliente invece che su categorie generiche.

Le applicazioni dell’analisi predittiva nel settore assicurativo

Nel settore assicurativo, l’analisi predittiva è già ampiamente utilizzata per le più diverse applicazioni, come ad esempio:

• Assicurazioni auto: con l’utilizzo di dispositivi telematici che monitorano il comportamento di guida (velocità, frenate, accelerazioni). I dati raccolti permettono il calcolo di premi personalizzati basati sul rischio effettivo del conducente invece che su profili più generali.
• Assicurazioni sanitarie: con l’analisi dei dati sanitari e dello stile di vita (alimentazione, attività fisica, abitudini quotidiane, pattern del sonno) per prevedere le possibili esigenze di salute future, al fine di proporre polizze più calibrate e incentivare comportamenti più sani.
• Assicurazioni sugli immobili: l’utilizzo di sensori domestici intelligenti permette di monitorare in modo più specifico i rischi tipici che interessano questo bene (incendio, perdite d’acqua, intrusioni), offrendo premi assicurativi più favorevoli a chi adotta misure di sicurezza proattive.
• Assicurazioni sulla vita: con l’analisi dei dati biometrici e genetici della persona per una valutazione più verticale del rischio di malattie e del potenziale di longevità al fine di personalizzare il premio assicurativo.
• Gestione dei reclami: l’analisi predittiva può aiutare a identificare quali reclami richiedono attenzione immediata e quali possono invece essere gestiti in seguito, ottimizzando così il flusso di lavoro e migliorando la qualità del servizio clienti.
• Rilevamento delle frodi: gli algoritmi di machine learning e AI analizzano grandi quantità di dati per identificare pattern e comportamenti anomali che possono indicare frodi. Essi includono anomalie nelle richieste di risarcimento, incoerenze nei dati dei clienti e altri potenziali segnali di allarme. Particolare attenzione è riservata anche all’impiego sempre più ampio della biometria come strumento di prevenzione per questo tipo di reati.
• Anticipazione dei rischi finanziari: utilizzando dati storici e attuali, le compagnie assicurative possono prevedere potenziali perdite finanziarie dovute ai fattori più diversi, come calamità naturali, cambiamenti economici e fluttuazioni di mercato. Allo stesso modo, analizzando i dati demografici, comportamentali e finanziari degli assicurati sarà possibile valutare con maggiore precisione il rischio associato a ciascun cliente e adattare di conseguenza i premi assicurativi.
• Identificazione delle situazioni “a rischio abbandono di polizza”: al fine di sviluppare proposte tarate specificamente su clienti indecisi o soddisfatti, che sono insicuri in merito al mantenimento della polizza assicurativa.

Oltre che il machine learning, il data mining (quest’ultimo assolutamente cruciale per estrarre pattern e tendenze da grandi volumi dati) e l’analisi predittiva (strumenti statistici essenziali per prevedere la possibilità di eventi futuri sulla base di dati storici), la predictive insurance utilizza quindi anche tecniche come l’intelligenza artificiale, anche Generativa, e l’Internet of Things (con l’ausilio di dispositivi e sensori che raccolgono dati in real time sul comportamento degli assicurati e le condizioni ambientali).

I vantaggi della predictive insurance

La diffusione ormai sempre più capillare dell’analisi predittiva nel settore assicurativo è legata ai vantaggi che garantisce.

Non soltanto le nuove tecnologie permettono di valutare il rischio con maggiore precisione rispetto alle metodiche tradizionalmente utilizzate fino ad alcuni anni fa, e dunque di offrire polizze più adatte alle esigenze del singolo cliente, ma anche di ridurre l’incidenza di sinistri attraverso il monitoraggio in tempo reale e gli interventi preventivi.

Oltre a un miglioramento della sicurezza, l’assicurazione predittiva permette un calcolo più equo dei premi, poiché questo è basato sul comportamento e sul profilo di rischio individuale invece che su medie statistiche. Infine, l’automazione dei processi di valutazione del rischio e gestione dei sinistri riduce i costi operativi e migliora l’efficienza complessiva delle compagnie assicurative.

Sebbene certamente rivoluzionario nel settore, questo approccio dovrà comunque rispondere ad alcune criticità ancora percepibili, in primis legate alla privacy degli utenti: le informazioni sensibili di prospect e clienti dovranno essere dunque adeguatamente tutelate e utilizzate in piena conformità normativa e, allo stesso tempo, i clienti stessi dovranno essere correttamente informati e consapevoli dell’impiego che verrà fatto dei loro dati personali.

Vi è poi la questione legata all’accuratezza dei modelli: perché l’assicurazione predittiva sia effettivamente vantaggiosa ed “equa”, i modelli predittivi dovranno essere aggiornati e validati con costanza in modo da mantenere la loro accuratezza.

Infine, vi è il fattore dell’integrazione tecnologica: in estrema sintesi, significa che le compagnie assicurative si trovano ora a dover investire ingenti risorse in infrastrutture tecnologiche avanzate che permettono di implementare soluzioni predittive efficaci.

Analisi predittiva e assicurazioni: cosa dicono le tendenze?

Secondo questo interessante approfondimento pubblicato da Doxee, oltre due terzi degli assicuratori intendono incrementare gli investimenti nella raccolta e analisi dei dati nel prossimo futuro. Ben il 67% delle compagnie assicurative riferisce inoltre che l’analisi predittiva ha contribuito ad abbattere le spese di emissione o sottoscrizione di polizza, mentre il 60% conferma un incremento delle vendite e della redditività.

Particolarmente degno di nota è poi il rapporto di Deloitte “2024 Insurance Outlook”, che approfondisce le prospettive e i trend assicurativi globali puntando in particolare su due direttrici: la sostenibilità e l’innovazione.

Molto risalto viene dato, relativamente alla seconda, proprio alla già citata Insurtech, vera e propria convergenza tra assicurazioni e tecnologia che sta radicalmente modificando il comparto e che è destinata a portare ad evoluzioni ancora più significative nel prossimo futuro. Il documento indica come oggetto dell’interesse delle compagnie assicurative l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico che, secondo le stime, aumenteranno la produttività del 37% entro il 2025 eliminando o riducendo al minimo le attività manuali ripetitive e, di conseguenza, favorendo il recruiting di personale ancora più specializzato e competente a livello strategico.

Si tratta di cifre senza dubbio interessanti, che confermano l’enorme potenziale delle nuove tecnologie nel segmento insurance non solo in termini di previsione del rischio, ma anche di riduzione degli sprechi, impiego efficace delle risorse e benefici tangibili per gli assicurati.