La trasformazione tecnologico-digitale è entrata in modo prepotente in qualunque settore e il segmento assicurativo-bancario non ha potuto esimersi da questa rivoluzione. Tradizionalmente più restio al cambiamento, il mercato delle polizze ha dovuto infatti fare i conti con l’ingresso di nuovi attori del big tech e dell’insurtech, con l’evoluzione dei modelli distributivi (reti fisiche, ibride, multicanale e omnicanale) e non da meno con la mutazione della figura del cliente, sempre più esigente e alla ricerca di un servizio personalizzato a cui accedere direttamente in modo facile e veloce.
Digitalizzazione dei dati e automazione dei processi nel settore assicurativo
Per rimanere competitive in questo scenario in continuo divenire, le compagnie hanno capito di dover puntare sulla digitalizzazione dei dati e sull’automazione di alcuni processi, introducendo sistemi di intelligenza artificiale e di machine learning a supporto e sviluppo del business. Ma a che punto siamo oggi?
Secondo una ricerca del CeTIF-Università Cattolica di Milano, circa il 56% delle grandi imprese italiane ha già avviato progetti di artificial intelligence contro il 70% di Francia e Germania, con 145 milioni di euro investiti in robot in ambito industriale, 85 milioni in algoritmi e 60 in assistenti vocali. E il mercato assicurativo non è da meno; si stima infatti che il 37% delle compagnie abbia già incluso l’AI nei propri processi interni, prevedendo entro il 2023 una crescita del valore della componente insurtech di oltre 1.000 milioni di dollari.
Il customer service re degli investimenti
I dipartimenti aziendali su cui oggi si concentrano maggiormente questi investimenti sono il customer service (28%), l’IT (20%), l’area vendite (17%) e il marketing (7%), con una particolare attenzione all’ottimizzazione della customer experience.
Un esempio di applicazione dell’AI nel mondo assicurativo è Zelros, insurtech francese approdata in Italia alla fine del 2020, che combina l’intelligenza artificiale con il machine learning per rispondere in maniera efficiente ai nuovi bisogni dei clienti e del mercato. Grazie a una aggregazione tra diverse fonti di dati, sia interne ed esterne, la piattaforma cerca di migliorare le raccomandazioni e la customer experience tramite analisi predittive.
Predictive analysis, a cosa serve
La predictive analysis consente infatti di analizzare e prevedere i rischi e quindi le possibili frodi a danno della compagnia e indirettamente di qualificare maggiormente i clienti, individuando puntualmente i loro bisogni e customizzando l’offerta. Ma non solo: una gestione AI oriented consente inoltre di ottenere raccomandazioni contestualizzate e chiare sia per i consulenti che per gli agenti, permettendo loro di agire più velocemente e con maggiore precisione, aumentando il numero di opportunità di cross-selling e il win ratio delle offerte.
Gli attuali operatori del mercato rimarranno i leader di domani se continueranno a investire e ad accelerare l’implementazione di tecnologie moderne, il più possibile pronte all’uso e facilmente implementabili, ma soprattutto adatte a un utilizzo responsabile garantito dalla totale trasparenza in fase di progettazione dell’algoritmo e dalla comprensibilità delle previsioni e raccomandazioni fornite.
