di Fabian Winter, Chief Data & AI Officer di Munich Re
Il settore assicurativo sta attraversando una fase di trasformazione che i principali osservatori del comparto definiscono strutturale, non congiunturale. Non si tratta più di digitalizzare processi esistenti, ma di ripensare dalle fondamenta il modo in cui il rischio viene identificato, misurato e quantificato, grazie all’adozione crescente di sistemi di intelligenza artificiale.
Un cambio di paradigma nell’underwriting
Per decenni l’attività di sottoscrizione dei rischi si è basata su un mix di dati storici, regole attuariali e giudizio professionale degli underwriter. L’aumento della potenza di calcolo disponibile, unito alla crescente disponibilità di dataset ampi ed eterogenei, sta modificando questo equilibrio consolidato. Le compagnie assicurative e riassicurative sono oggi in grado di valutare i profili di rischio individuali con un livello di dettaglio prima irraggiungibile.
Un caso emblematico riguarda il comparto vita e salute, dove l’elaborazione automatizzata di informazioni cliniche complesse sta ampliando le possibilità di copertura per persone con condizioni mediche che in passato portavano spesso a un’esclusione automatica dalle polizze. Secondo diversi operatori del settore, si tratta di un’evoluzione che ha ricadute dirette non solo sui bilanci delle compagnie, ma sulla vita concreta degli assicurati. In altre parole, l’AI non genera soltanto efficienza operativa, ma può favorire una maggiore inclusione assicurativa e un ampliamento della platea di clienti serviti dal mercato.
Documenti non strutturati, la nuova infrastruttura invisibile
Una secondo fronte di applicazione riguarda la gestione delle informazioni non strutturate. Buona parte del lavoro assicurativo — dalla gestione dei sinistri alla due diligence sui rischi — consiste ancora oggi nell’estrazione manuale di dati da perizie, referti, contratti e altra documentazione in linguaggio naturale. Le piattaforme basate su intelligenza artificiale generativa, capaci di trasformare questi documenti in dati strutturati e interrogabili, si stanno affermando come infrastruttura di riferimento per accelerare i processi decisionali interni alle compagnie.
Nuovi rischi, nuovi mercati
Parallelamente alla trasformazione dei processi interni, l’adozione diffusa dell’intelligenza artificiale nelle imprese di ogni settore sta generando categorie di rischio del tutto nuove. Malfunzionamenti algoritmici, bias nei modelli di decisione automatizzata e vulnerabilità informatiche legate specificamente ai sistemi di AI rappresentano un’area di esposizione ancora in gran parte da mappare. Questo scenario apre a un potenziale mercato di prodotti assicurativi dedicati, dove le compagnie in grado di muoversi con anticipo potrebbero acquisire un vantaggio competitivo duraturo.
Il limite del fattore umano
Nonostante l’entusiasmo che circonda l’argomento, gli esperti del settore tendono a ribadire un punto: i sistemi di intelligenza artificiale restano efficaci nell’analisi dei dati, nel riconoscimento di pattern e nell’automazione di attività ripetitive, ma il giudizio critico nelle decisioni complesse e la responsabilità finale continuano a richiedere l’intervento umano. Il valore aggiunto per le compagnie, secondo questa lettura, non risiede nella sostituzione degli underwriter, ma nell’integrazione tra competenza umana e capacità computazionale.
Governance e competenze, le vere variabili critiche
Gli analisti concordano su un ultimo aspetto: l’adozione efficace dell’AI nel settore assicurativo non dipende solo dalla tecnologia disponibile, ma da tre fattori combinati — infrastruttura tecnologica, un quadro di governance solido e un investimento continuo nella formazione del personale. Senza questi elementi, avvertono, il rischio è che l’intelligenza artificiale resti confinata a progetti pilota isolati, senza tradursi in un reale vantaggio competitivo.
Il settore assicurativo, storicamente prudente nell’adozione di nuove tecnologie, si trova oggi davanti a una fase di transizione che difficilmente si ripresenterà con la stessa intensità . Le organizzazioni capaci di integrare dati, tecnologia e competenza specialistica in modo strutturato saranno probabilmente quelle destinate a definire gli standard competitivi del mercato nei prossimi anni.