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Big Data e AI, come stanno cambiando il settore delle assicurazioni

Quali sono le innovazioni più significative in campo Big Data e AI e quali i principali settori dell'economia italiana che ne sono (e saranno) sempre più impattati? Michael Saruggia sta monitorando queste tendenze e le ha racchiuse in un eBook che tiene costantemente aggiornato; pubblichiamo qui un estratto del suo lavoro dedicato al settore assicurativo

Big Data - AI - IOT nel settore assicurativo
di Michael Saruggia*

Big Data e AI stanno scientificamente rivoluzionando ogni industria, come per esempio quella delle assicurazioni. Prima di capire quali applicazioni stanno cambiando il mondo delle assicurazioni è bene partire dal principio, sottolineando quale siano i veri problemi di questo settore per poi pensare a come scalarli e migliorare l’efficienza.

Il business dei servizi assicurativi è scommettere una cifra di denaro e affidarsi alla statistica. Preso un campione di persone, solamente una piccola percentuale sarà un passivo per l’azienda. Il calcolo del rischio è quindi il vero business di queste compagnie, più si fanno i calcoli in modo efficiente e più il bilancio si colorerà di verde.

Dati e algoritmi sono molto più efficienti degli uomini nel maneggiare numeri. E le assicurazioni sono una questione di numeri.

Oltre al rischio si devono poi contare i problemi e le insidie di ogni azienda che gestisce una grande numero di clienti: costi operazionali e servizio clienti che prosciugano profitti e risorse. Per questo motivo automazioni e assistenti virtuali sono le chiavi per scalare i processi aziendali e aumentare la redditività.

Quali sono i principali trend che stanno cambiando questo settore?

IoT e dispositivi connessi: come Big Data e AI cambiano le assicurazioni

Dalle case alle industrie, dalle auto ai mezzi agricoli la diffusione di strumenti e sensori intelligenti costantemente connessi a Internet è in forte crescita.

L’Internet of Things (IoT) sarà una forte costante degli anni a venire fino ad una vera e propria diffusione capillare di sensori. Questi dispositivi possono essere utilizzati per diverse ragioni dalla predizione dello stato di malfunzionamento di una macchina al frigo o lo scaffale intelligente che ‘avverte’ la mancanza di un prodotto.

Cosa significa per le compagnie assicurative ? Controllo e precisione incredibile nel capire le abitudini e le caratteristiche delle persone e quindi precisione nel calcolo del rischio di morte o infortunio.

Facciamo subito un esempio pratico. Gli incidenti alla guida sono una delle cause più diffuse di morte nei paesi occidentali. Molto presto ogni automobile sarà dotata di sensori intelligenti per garantire molteplici funzionalità come la guida autonoma, il parcheggio assistito o il riconoscimento della stanchezza alla guida.

Gli stessi dati oltre a salvare delle vite umane possono fare molto comodo ad una società assicurativa. Prima di tutto non è affatto difficile monitorare l’andamento della tua guida e la tua attitudine al rischio: è facile tenere traccia delle velocità massime, aggressività nell’usare lo sterzo e l’usura dei freni. Tutti elementi che in mano a chi fa del rischio il proprio mestiere possono rivelarsi vere e proprie miniere d’oro.

La stessa cosa vale per il monitoraggio del proprio stato fisico. Già i braccialetti fitness che sono in commercio monitorano battito cardiaco e sonno. Avendo in mano un campione statistico abbastanza grande non è così complesso prevedere la possibilità di infarto o altre malattie mortali.

Contratti, reclami e cause

Come anticipato, l’altra parte fondamentale del business delle assicurazioni è la gestione dei processi operativi non essendo facile gestire contratti per migliaia di persone che spesso richiedono assistenza personalizzata.

Alcune start up stanno proprio puntando l’intero business sul rivoluzionare questo problema. Nei prossimi anni l’avanzamento degli algoritmi di NLP (natural language processing), ovvero la comprensione e l’esecuzione di comandi partendo da un documento scritto dall’uomo potrebbe fare la differenza.

Anche solo la comprensione iniziale e l’ordinamento di centinaia di documenti in ordine logico è di grande aiuto per gli addetti a queste mansioni.

Reclami e cause sono all’ordine del giorno. Clienti che cercano di avere il rimborso più o meno giustamente sono centinaia e necessitano assistenza. In generale il settore giuridico non ha la fama di essere veloce e scalabile ma qualche passo avanti nel campo dei contratti algoritmici è stato fatto.

Alla fine del capitolo riporterò alcuni esempi di start up che stanno lavorando proprio sui contratti. Per altro alcune app italiane sono già attive nell’ambito del riconoscimento dei sinistri stradali e la risoluzione veloce dei casi senza passare dalla corte.

Senza contare che nel caso di conflitti i dispositivi IoT sono un grande aiuto per fare luce sulla verità. Un mondo pieno di sensori è un mondo completamente monitorato da telecamere intelligenti che riprendono ogni singolo spazio e movimento.

Sia dall’interno dei veicoli che dall’esterno. Molto presto la maggior parte, se non la quasi totalità dei casi di incidente verrà facilmente risolta da un algoritmo intelligente, addestrato a riconoscere situazioni di questo genere.

Servizio clienti

L’ultimo grosso problema che le compagnie devono affrontare è proprio l’interazione con i clienti, specie se il settore è quello delle assicurazioni dove dubbi e incertezze (giustamente) sono all’ordine del giorno.

Come per il settore del retail, anche in questo caso i chatbot sono (non ancora così pronti) e saranno la soluzione. Deep learning e NLP sono il futuro di questa tecnologia che oltre a rispondere alle esigenze dei clienti sono ottimi strumenti per ricevere feedback.

Se consentiamo ai consumatori di porre domande aperte ai chatbot le informazioni catturate sono importanti per capire l’umore dei clienti verso il servizio che per eventuali spunti o problemi da risolvere.

Big Data e AI nel mondo delle assicurazioni, i casi reali

E’ giunto il momento di vedere la tecnologia in pratica. Vediamo insieme alcuni casi di successo di start up e aziende che hanno ‘snellito’ il settore delle assicurazioni.

1) Cape Analytics, California

Usando un’architettura di deep learning basata sul riconoscimento di oggetti grafici il software è in grado di valutare valore e rischi di proprietà per compagnie che finanziano e assicurano immobili e business. A differenza del classico metodo di analisi di documenti scritti e ispezioni ‘on-site’ la tecnologia di Cape Analytics garantisce ottimi risultati in tempi minori.

2) Nauto, California

Tra le compagnie nel backstage delle auto a guida autonoma Nauto si è posta l’obbiettivo di prevenire comportamenti rischiosi alla guida.

Il sistema di sicurezza della compagnia che unisce brillantemente telecamere, sensori, computer vision e algoritmi brevettati capisce come il guidatore interagisce con il veicolo per prevenire incidenti in tempo reale.

3) Solaris Labs, Singapore

Questa start up usa algoritmi di apprendimento automatico per stimare i danni provocati in un’incidente. L’algoritmo proprietario chiamato Auto Damage Estimator confronta le auto colpite dall’incidente con un database pieno di foto di auto anonime per stimare il danno.

4) H2O.AI

Piattaforma open source per data scientist e sviluppatori di compagnie assicurative. Disegnata per costruire applicazioni intelligenti per migliorare l’analisi del rischio, marketing e advertising e infine l’ identificazioni delle frodi.

5) Jerry, California

Jerry è uno strumento a disposizione del pubblico che dopo averti fatto compilare un questionario calcola la rata ottimale del tuo mutuo o della polizza assicurativa. Dopo 45 secondi di domande, Jerry consiglia una serie di compagnie che soddisfano i requisiti richiesti in ordine crescente di prezzo.

6) Traffk, California

Dicevamo che i costi operativi sono una nota dolente quando si parla di assicurazioni, contratti e underwriting (che è il processo di scrittura della polizza assicurativa). La piattaforma combina milioni di polizze e casi precedenti per ricostruire in maniera personale il caso specifico in diverse categorie di assicurazioni come vita, disabilità e salute.

7) AI Insurance, California

Specializzata nello sviluppo di strumenti per gestire e automatizzare i processi di piccole compagnie assicurative. L’obiettivo della società è minimizzare i costi operazionali per poter dedicarsi ad attività più importanti senza scendere nelle postille dei contratti.

8) Clearcover, Illinois

Clearcover usa l’AI per velocizzare i tempi per stipulare una polizza automobilistica. Attraverso un questionario viene generata una polizza pronta per essere firmata in tempo record e in caso di incidente permette di scattare le foto del veicolo danneggiato per poter rimborsare gli utenti il prima possibile.

 

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Michael Saruggia

*Michael Saruggia è un divulgatore/blogger che ogni giorno cerca di documentare online i suoi studi e le sue riflessioni su come dati e algoritmi stanno cambiando il mondo di business e lavoro. Ogni domenica invia la sua newsletter “AI Rumors” (un riassunto dei suoi contenuti su AI & Business) ad oltre un centinaio di iscritti tra imprenditori, manager e professionisti.
PER ISCRIVERSI ALLA SUA NEWSLETTER –> http://bit.ly/AI-RUMORS

 

LE FONTI UTILIZZATE PER QUESTO ARTICOLO:

  • https://www.cognizant.com/whitepapers/the-insurance-ai-imperative-codex4307.pdf
  • https://builtin.com/artificial-intelligence/ai-insurance
  • https://www.mckinsey.com/industries/financial-services/our-insights/insurance-2030-the-impact-of-ai-on-the-future-of-insurance#
  • https://www.technative.io/the-future-of-ai-in-the-insurance-industry/
  • https://www.amazon.it/Big-Data-Analytics-Decisions Performance/dp/1118965833

 

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