Applicazioni

L’intelligenza artificiale al centro della trasformazione digitale di Generali

La strategia digitale di Generali avviata nel 2019 ha l’intelligenza artificiale e la data analytics fra i suoi elementi fondanti. L’implementazione di soluzioni di AI e Machine Learning in diverse aree, come per esempio per l’ottimizzazione delle campagne marketing o l’analisi dei sinistri tramite la computer vision, ha portato l’azienda a innovare il proprio business e a rafforzare il rapporto con i clienti

Pubblicato il 31 Gen 2023

CityLife area Milano by Elisa Iovene from Wikimedia Commons

A partire dal 2016 Generali ha cominciato ad applicare l’AI a diversi ambiti della catena del valore assicurativo, e nel 2019 ha avviato la sua strategia di trasformazione digitale che le ha permesso di raggiungere importanti traguardi di crescita e di innovazione del business. Implementando soluzioni di intelligenza artificiale in varie aree, dal marketing, alla gestione dei sinistri e analisi dei rischi, Generali ha quantificato un impatto economico pari a 110 milioni di utili annui, a partire dalla fine del 2024, grazie all’AI e advanced analytics.

Generali AI

L’intelligenza artificiale e data analytics sono al centro della strategia Lifetime Partner di Generali, che mira a ridefinire il rapporto della compagnia assicurativa con i propri clienti, impostando un nuovo paradigma per il settore.

“Non si può essere Lifetime Partner di qualcuno, se non lo conosci veramente. Alla base della strategia Lifetime Partner di Generali c’è la conoscenza dei propri clienti, e Data Analytics e AI sono uno dei fattori abilitanti di questa trasformazione” afferma Alessandra Chiuderi, Group Head of Data, Analytics & AI Strategy and Governance di Generali.

Una trasformazione digitale, quella intrapresa da Generali, orientata alla generazione di valore, e che si basa su alcuni capisaldi quali trust, formazione, industrializzazione, scalabilità; ma che affonda le proprie radici nell’eredità centenaria dell’azienda e negli archivi storici di Trieste. “Le aziende di assicurazioni erano già aziende data driven, ben prima dell’avvento dell’AI” dice Chiuderi. “Negli archivi di Trieste, per esempio, sono conservati documenti storici in cui venivano raccolte informazioni sulle grandinate e i loro effetti, utilizzate per determinare i rischi collegati a tali eventi atmosferici e definire il prezzo delle polizze assicurative in questo ambito”.

Innovazione e trasformazione, quindi, come naturale evoluzione di una delle aziende leader del settore, che mira a colmare la distanza fra il cliente e il prodotto assicurativo. Per farlo, Generali intende consolidare il rapporto con la propria clientela, offrendo prodotti su misura e sempre più personalizzati.

L’avvio della strategia analitica di Generali

Il processo di trasformazione digitale di Generali comincia nel 2016, con la creazione di un team interno che avesse lo scopo di studiare e implementare soluzioni di AI e advanced analytics in aree diverse da quelle della definizione del prezzo delle polizze, ambito in cui strategie di analisi dei dati venivano già applicate.

“L’intuizione del management è stata quella di fare in modo che la trasformazione partisse dall’interno dell’azienda”, afferma Alessandra Chiuderi. Per la creazione del team di AI e Data Analytics sono stati quindi selezionati 14 professionisti che lavoravano già in Generali, e che avevano una formazione e competenze in analisi avanzata dei dati e AI. In questo modo, secondo Chiuderi, si sono ridotte alcune delle barriere che solitamente ostacolano le aziende nel loro processo di trasformazione digitale: la resistenza al cambiamento e la disconnessione con il business aziendale.

Selezionando professionisti all’interno dell’azienda, ci si è assicurati che conoscessero a fondo il business e i processi interni, oltre che godessero già della stima e della fiducia dei propri colleghi. “Essere una risorsa interna ha permesso al team, da un lato, di lavorare in autonomia senza subire pressioni di un ritorno economico immediato” dice Chiuderi, “e dall’altro di instaurare un rapporto di maggiore alleanza con il management aziendale”.

Durante la prima fase di lavoro, dal 2016 al 2018, il team si è occupato di implementare soluzioni di intelligenza artificiale lungo l’intera catena di valore del business Generali, realizzando oltre 60 progetti in 19 paesi differenti.

Generali
La Torre Generali di Milano si illumina per segnare l’inizio simbolico dei festeggiamenti per i 190 anni della Compagnia (2021)

Il piano di accelerazione della strategia digitale

“Nel 2019, grazie alla fiducia acquisita e a un track record di successo, è stato definito il piano di accelerazione della strategia analitica dell’azienda, basato su tre assi principali: persone e competenze, creazione di valore, ed execution and delivery”, ci spiega Alessandra Chiuderi.

Generali ha focalizzato i propri sforzi sulla creazione di valore, differenziata in base alle esigenze delle diverse Compagnie sparse per il mondo. Sono stati individuati gli use case a maggiore valore aggiunto per le Compagnie dei vari paesi, e sono stati elaborati piani di industrializzazione delle relative soluzioni di data analytics, adottando un approccio pragmatico e diversificato sulla base delle necessità e delle caratteristiche delle varie Business Unit. L’industrializzazione, una delle fasi più delicate secondo Chiuderi, è stata affrontata tramite l’implementazione, laddove possibile, di soluzioni riutilizzabili e scalabili.

Una strategia di trasformazione digitale quindi che, partendo dall’interno, ha saputo prevenire le resistenze al cambiamento e abbracciare la realtà internazionale dell’azienda, implementando soluzioni di AI a valore aggiunto per le diverse linee di business.

Alcune soluzioni di AI e data analytics implementate in Generali

Machine Learning per l’identificazione dei clienti destinatari di campagne marketing

Una delle soluzioni di AI sviluppate e implementate in una delle Compagnie del Gruppo, riguarda un’applicazione in grado di individuare i clienti a cui rivolgere campagne di vendita cross-selling, tramite l’utilizzo di tecniche di machine learning.

L’obiettivo della soluzione implementata è quello di massimizzare il risultato delle campagne di marketing, minimizzandone il costo. Se in uno scenario ideale la campagna marketing andrebbe rivolta all’intera popolazione dei clienti; realisticamente, ogni campagna dispone di un budget limitato e ogni cliente raggiunto da tale campagna rappresenta un costo. L’obiettivo dell’applicativo di AI sviluppato in Generali è quello di identificare i clienti che con maggiore probabilità acquisteranno il prodotto interessato dalla campagna marketing, sulla base dei dati del passato.

Il modello di machine learning, allenato con i dati dei clienti, fornisce in output uno score per ogni cliente destinatario della campagna, che indica la probabilità con cui il cliente potrebbe acquistare il prodotto oggetto della campagna.

L’efficacia del modello è stata valutata confrontando il tasso di successo delle campagne di cross-selling che hanno fatto uso della soluzione di AI, con il tasso medio di successo delle campagne che non hanno utilizzato modelli di intelligenza artificiale. Per una delle campagne attuate, è stato calcolato un incremento nel tasso di successo, ovvero dei prodotti assicurativi acquistati dai clienti contattati, di 3,7 superiore rispetto al tasso di successo medio.

Pricing per l’assicurazione casa

Generali ha sviluppato per una delle compagnie del Gruppo un sistema di data analytics per la determinazione del prezzo dell’assicurazione casa che tiene conto, oltre agli usuali parametri, anche della distanza su strada dai punti di intervento in caso di sinistro, quali caserme dei vigili del fuoco o polizia. Tramite l’applicativo è così possibile fattorizzare il rischio legato alla durata dei tempi di intervento, per contenere il danno causato da un possibile incendio o furto.

Generali

Ottimizzare investimenti pubblicitari

Generali ha implementato in una delle compagnie del Gruppo un’applicazione in grado di predire il ritorno delle campagne pubblicitarie, generando scenari what-if utili a orientare il management verso un’ottimizzazione dell’investimento.

Il modello, allenato con i dati delle campagne pubblicitarie precedenti, mostra il risultato di efficacia della campagna che si vuole pianificare, sulla base del budget inserito in input dall’utente e distribuito sui vari canali pubblicitari; rappresentando di fatto un utile strumento di supporto al processo di decision-making del management aziendale.

L’applicazione è stata utilizzata per ottimizzare la distribuzione del budget di una campagna che aveva come obiettivo quello di migliorare, o mantenere stabile, il livello di brand awareness per l’anno in corso.

Applicazioni di computer vision

Tecniche di intelligenza artificiale applicate alla computer vision, sono uno strumento fondamentale per l’implementazione di soluzioni di AI scalabili e ad alto valore aggiunto.

Se infatti alcuni degli applicativi visti precedentemente, si rivelano utili a supportare le strategie di pianificazione e decision-making, richiedendo, di fatto, un certo grado di collaborazione fra l’utente e l’applicativo stesso, le soluzioni di computer vision, basandosi sulle immagini come dati di input, sono per natura scalabili e facilmente riutilizzabili dalle varie linee di business dell’azienda.

Tali soluzioni vengono utilizzate principalmente all’interno dell’universo assicurativo e della gestione dei sinistri, e si basano sull’analisi di immagini fotografiche o satellitari.

Dalle immagini di un sinistro è possibile estrapolare in maniera automatica diversi tipi di informazione come, per esempio, in caso di incidente auto, caratteristiche della vettura, localizzazione e tipologia del danno, numero di telaio, metadati della fotografia come il luogo in cui è stata scattata.

La computer vision ha permesso a Generali di implementare diverse applicazioni, rese disponibili attraverso una soluzione end-to-end o tramite l’esposizione di API.

Ecco di seguito alcuni esempi pratici di come la computer vision è stata utilizzata per migliorare e ottimizzare i processi di lavoro:

  • Quantificazione del danno: le immagini dei sinistri sono un utile strumento con cui è possibile quantificare il danno; attraverso immagini satellitari, per gli eventi di maggiore entità come disastri ambientali, e attraverso fotografie, per altri tipi di eventi. Per esempio, nel caso di incidenti auto, è possibile effettuare una stima del danno, estrapolando dalla foto informazioni sulle caratteristiche dell’auto, come marca e modello, e sull’entità e la localizzazione del danno.
  • Prevenzione frodi: con l’analisi delle immagini è possibile verificare se le fotografie fornite per documentare i sinistri sono duplicate, ovvero utilizzate per documentare altri sinistri, oppure false, come immagini scaricate dal web. Attraverso l’analisi è possibile anche identificare eventuali danni già liquidati in sinistri precedenti.
  • Dinamica dell’incidente: attraverso tecniche di computer vision e AI avanzate, può essere possibile valutare la dinamica dell’incidente, in caso di sinistri auto, e verificare la corrispondenza con quanto dichiarato in fase di descrizione del sinistro.
  • Automazione dei processi di gestione: l’analisi delle immagini può essere utilizzata per automatizzare alcune fasi della gestione dei sinistri, estrapolando per esempio i dati descrittivi utili ai liquidatori per l’esecuzione della pratica.

La trasformazione digitale di Generali

Vogliamo che l’advanced analytics diventi parte integrante del nostro modo di fare business”, afferma Alessandra Chiuderi. “Che sia pervasiva in tutte le attività, lungo l’intera catena del valore”.

Una trasformazione, quella di Generali, che parte dall’interno, dalla necessità di evolversi e di adattarsi al cambiamento, offrendo prodotti e servizi sempre più innovativi, che ha saputo affermarsi, abbattendo le naturali resistenze attraverso alcuni capisaldi: fiducia, conoscenza, e pianificazione. Un cambiamento che, come tutti i cambiamenti, è anche culturale e viene portato avanti internamente coinvolgendo l’intera catena di valore e abbracciando la diversificata realtà aziendale, investendo in formazione a tutti i livelli tramite la Generali Group Academy e stabilendo partnership con università ed enti di ricerca sul territorio.

Un processo evolutivo continuo, che ha l’obiettivo di ridefinire il rapporto con la propria clientela, rafforzandolo, e che affonda le proprie radici nel passato, proiettandosi, vivo, fino ai giorni nostri.

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