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Predictive insurance: cos’è, esempi e vantaggi dell’assicurazione predittiva

L’assicurazione predittiva (in inglese predictive insurance) applica gli strumenti dell’analisi predittiva al mondo assicurativo per analizzare le abitudini e i comportamenti dei clienti e anticipare quindi i rischi. Come funziona, vantaggi ed esempi

17 Nov 2022

Grazie all’onda insurtech, da anni ormai il mondo assicurativo sta vivendo un momento di profondo rinnovamento e, con l’avanzare della digitalizzazione, le tecnologie a disposizione delle aziende diventano sempre più precise e all’avanguardia.

Tra le principali innovazioni rese possibili dalla tecnologia troviamo l’assicurazione predittiva, un modello basato sull’analisi avanzata dei dati capace di portare grandi vantaggi sia alle compagnie che ai clienti. Ecco come funziona.

Che cos’è la predictive insurance o assicurazione predittiva

L’assicurazione predittiva (in inglese predictive insurance) applica gli strumenti dell’analisi predittiva al mondo assicurativo, con l’obiettivo di analizzare le abitudini e i comportamenti dei clienti per prevedere, nel modo più accurato possibile, le loro mosse future e anticipare quindi i rischi.

In questo modo gli assicuratori potranno ridurre i costi, evitare i casi di frode, migliorare la gestione delle richieste, fidelizzare i clienti e offrire loro soluzioni personalizzate in linea con le esigenze individuali.

Cos’è l’analisi predittiva

L’assicurazione predittiva si basa in larga parte sull’analisi predittiva (predictive analytics), una serie di strumenti avanzati che permettono di analizzare grosse quantità di dati per prevedere eventi futuri. Alcune tecnologie fondamentali per l’analisi predittiva sono il machine learning, l’intelligenza artificiale e il data mining, ossia l’estrazione di informazioni utili da grandi quantità di dati.

Predictive insurance, i vantaggi

I modelli di assicurazione predittiva possono portare importanti vantaggi alle agenzie assicurative o ai broker che decidono di adottarli. In primo luogo, questi permettono di selezionare in maniera ottimale i prezzi dei propri servizi e le categorie di rischio su cui puntare, in base a cosa ci si aspetta succederà nel prossimo futuro.

Per quanto riguarda l’esperienza utente, l’analisi dei comportamenti dei clienti permette di aumentare i tassi di fidelizzazione, proporre offerte e servizi personalizzati e identificare i clienti a rischio di cancellazione, in modo da agire per tempo e cercare di evitare perdite. In generale, come sottolineato dall’insurtech Duck Creek, l’assicurazione predittiva permette di conoscere gli utenti a 360 gradi e, tramite l’analisi dei loro comportamenti, anticipare le loro esigenze future.

Inoltre, i mezzi innovativi su cui si basa l’assicurazione predittiva possono essere sfruttati per gestire al meglio le richieste di compensazione e dare priorità ai casi più complicati, dispendiosi o impellenti, prevedendo le necessità dei clienti. Sfruttando l’analisi continua e sistematica dei dati, infatti, gli assicuratori hanno la possibilità di prepararsi in anticipo e agire in modo tempestivo quando necessario.

Infine, grazie all’uso di tecnologie avanzate e all’analisi di grosse quantità di dati, gli assicuratori possono identificare in anticipo le situazioni a rischio di frode, per evitare problemi difficili da gestire a posteriori.

Esempi di predictive insurance

Nel mondo insurtech, diverse startup hanno puntato sui modelli predittivi per far crescere il proprio business. Un esempio è Slice Labs, compagnia basata a New York che nel 2019 ha lanciato Slice Mind, un nuovo settore di attività basato proprio sull’intelligenza artificiale, sul machine learning e sulla psicologia comportamentale volto a prevedere i rischi e raccomandare i prodotti migliori per ogni utente.

Nel Regno Unito, Envelop Risk è attiva invece nel settore delle assicurazioni cyber e sfrutta l’intelligenza aumentata – augmented intelligence, ossia l’unione tra l’esperienza umana e le potenzialità della tecnologia nell’analisi dei dati – per prevedere come l’ecosistema informatico si svilupperà in futuro e come risponderà alle situazioni di shock. Gli assicuratori partner possono quindi sfruttare queste informazioni per prendere decisioni più efficaci.

Rimanendo nell’universo delle startup, l’insurtech israeliana Atidot opera in modalità Software-as-a-Service (SaaS) e sfrutta l’analisi predittiva dei dati per aiutare gli assicuratori attivi nell’ambito delle polizze vita a comprendere meglio le abitudini dei propri clienti, e migliorare così i servizi offerti.

L’assicurazione predittiva non ha catturato l’attenzione soltanto delle startup: negli ultimi anni, anche molte compagnie tradizionali hanno colto le sue potenzialità e si sono attivate per integrarlenei propri servizi. Il colosso tedesco Munich Re, per esempio, ad agosto 2021 ha lanciato ALLFINANZ Predictor, un servizio che permette agli assicuratori di monitorare e gestire i modelli predittivi nelle operazioni di sottoscrizione delle polizze.

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