L’importanza dei dati non è mai stata messa in dubbio nel settore assicurativo. Gli assicuratori fanno uso di modelli matematici da ben prima dell’avvento dell’era ICT, e per primi hanno sviluppato le tecniche attuariali di stima del rischio. Che abbiano la forma di modelli lineari generalizzati, alberi di decisione o processi più complessi, i Data Analytics hanno sempre avuto un ruolo fondamentale nelle Assicurazioni.
Negli ultimi anni, la crescita esponenziale della quantità di dati disponibili ha presentato nuove sfide di gestione e analisi dei Big Data e, con esse, incredibili opportunità di crescita. Secondo uno studio condotto in Europa da Willis Towers Watson, una delle principali società di consulenza e brokeraggio a livello globale, più del 80% delle compagnie di assicurazioni sulla vita che usano l’analisi predittiva hanno dichiarato che i Data Analytics hanno avuto un effetto positivo sugli affari.
Si tratta di un dato promettente, il cui significato è da ricercare nella varietà degli ambiti del settore assicurativo su cui i Data Analytics avranno nel tempo un impatto sempre più significativo.
Pricing
Valutazione del rischio e fissazione dei premi sono le pratiche che forse più di tutte possono godere dei vantaggi portati dai Data Analytics. Nelle Assicurazioni, gli algoritmi di analisi possono utilizzare dati provenienti da molteplici fonti e aggiornati in tempo reale per fare stime più precise e personalizzate sul singolo utente.
Nelle assicurazioni sugli immobili, per esempio, i modelli di predictive analytics possono fare una stima del rischio usando informazioni sul pericolo meteo-idrogeologico della zona del fabbricato, il tasso di criminalità, i tipi di polizze più vantaggiose per proprietà immobiliari simili e la presenza di altri elementi di rischio. Le indicazioni offerte dai Data Analytics permettono così di identificare con maggiore sicurezza le regioni in cui è necessario ridurre l’esposizione degli assicuratori implementando termini e condizioni economiche più stringenti. Allo stesso modo, i benefici dei modelli analitici avanzati possono estendersi anche agli assicurati, che potranno godere di polizze sempre più personalizzate e misurate sulle loro esigenze specifiche.
Gestione Sinistri
La possibilità di elaborare rapidamente i dati tramite modelli analitici consente di ridurre di molto i tempi di gestione dei sinistri: un sicuro vantaggio sia per le compagnie di assicurazioni, in quanto semplifica la fase peritale e abbatte i costi di gestione, che per i loro clienti, che possono accedere agli indennizzi in tempi sensibilmente ridotti.
Accade già nel settore delle assicurazioni auto, dove la combinazione di Data Analytics, Machine Learning e IoT (Internet of Things) viene usata per determinare il tipo di danno materiale causato dall’incidente, stabilirne l’entità e fare una stima del risarcimento economico dovuto. Ma le applicazioni dell’analisi dei dati alla gestione dei sinistri continuerà a estendersi nei prossimi anni a tutto il ramo danni delle assicurazioni.
Marketing
I modi in cui i Data Analytics possono migliorare l’esperienza del cliente non si fermano alla gestione dei sinistri, ma includono tutta la filiera di acquisizione e ritenzione dei beneficiari. Un’operazione tanto più importante considerato l’alto rischio di abbandono dei clienti delle Assicurazioni. Secondo un’indagine sul mercato assicurativo auto in Europa, infatti, la propensione a cambiare compagnia è destinata a crescere in modo accelerato.
La Churn Analysis permette oggi alle imprese di ridurre la volatilità dei propri assicurati. Tramite l’impiego dei Data Analytics, diventa possibile individuare i clienti a rischio abbandono e quindi indirizzare su di loro offerte mirate e campagne pensate per scongiurare il passaggio a un altro assicuratore.
I Data Analytics sono anche largamente impiegati per individuare nuove fette di mercato ancora inesplorate. Pattern comportamentali, trend demografici e profili in ascesa nel parco clienti sono tutte informazioni che permettono di concentrare gli sforzi degli uffici marketing su un target più ricettivo ai prodotti proposti, e che possono essere estratte dai dati grezzi grazie all’analisi dei dati.
Antifrode
Un recentissimo report dell’IVASS sul Global Insurance Fraud Summit 2020 rileva che, delle 2.5 milioni di richieste di risarcimento fatte alle Assicurazioni ogni anno in Italia, ben il 22% sono considerate sospette e degne di essere investigate per scongiurare il rischio di frode.
È stimato che l’attività antifrode risparmi ogni anno 250 milioni di euro alle compagnie assicurative, e i Data Analytics stanno diventando uno strumento indispensabile a ottenere risultati ogni giorno più attendibili. Sono due le funzioni fondamentali che i modelli di analisi possono svolgere nell’antifrode: nei sinistri già avvenuti, possono collezionare ed esaminare i dati per trovare discrepanze là dove l’essere umano non sarebbe in grado di rilevare contrasti degni di nota. Nella fase della stima del rischio, possono invece usare quanto appreso dai casi passati per classificare i clienti e segnalare i profili a maggior pericolo di frode, dando così agli assicuratori un’importante arma per la prevenzione delle richieste fraudolente.