Il potere dei dati

Oggi l’analisi dei dati è fondamentale per capire le dinamiche del mercato ed essere più efficaci. In che modo l’Analytics Solutions Center di Generali supporta le business unit del Gruppo per affrontare le sfide della trasformazione digitale?

Quando si parla di trasformazione digitale, spesso ci si limita a pensare al mondo web e mobile app, mentre la trasformazione digitale di un’azienda parte proprio dai dati e da come sono utilizzati per essere più efficaci ed efficienti.
L’Analytics Solutions Centre nasce due anni fa proprio con l’obiettivo di favorire la trasformazione digitale delle Compagnie del Gruppo promuovendo e supportando l’utilizzo di tecniche di Data Analytics in ogni punto della catena del valore assicurativo.

I progetti di cui ci occupiamo assieme alle Business Unit vanno quindi dal supporto alla creazione di nuovi prodotti al potenziamento dei sistemi antifrodi, dalla automazione di alcuni processi di back office, al supporto nella gestione dei sinistri, dall’individuazione dei prodotti più appropriati da proporre ai Clienti in funzione delle specifiche esigenze, al supporto alle ONG che fanno parte di The Human Safety Net.

 

Negli ultimi anni si è parlato molto di Big Data e di come la loro gestione possa trasformare i modelli tradizionali di business. Ci può descrivere quali saranno le sfide e le opportunità per il settore assicurativo?

La personalizzazione e l’ottimizzazione dei processi interni e di gestione del Cliente sono sicuramente fra le sfide che abbiamo davanti.

Partiamo dal fatto che i nostri Clienti sono anche Clienti di aziende che hanno basato il proprio successo proprio sulla personalizzazione dell’offerta, sull’esperienza Cliente e sulla capacità di essere estremamente efficienti grazie alla capacità di elaborare enormi moli di dati (Google, Amazon, Netflix, Facebook…).

Per i nostri Clienti ricevere un pacco poche ore dopo averlo ordinato o avere suggerimenti su film da vedere è la norma ormai, quindi si aspettano che anche noi siamo in grado di fornire prodotti adatti alle loro esigenze.

Sanno che, analizzando i dati, è possibile prevedere – e dunque prevenire - i rischi. Si aspettano pertanto che noi passiamo dal tradizionale paradigma reattivo in cui il Cliente prima subisce il danno e poi riceve il rimborso a quello in cui l’assicurazione offre un servizio di prevenzione e protezione.
Gli stessi Clienti oggi pagano il ristorante attraverso una app e si aspettano che la gestione di un sinistro semplice possa avvenire in modo altrettanto facile e veloce.

Tutto questo implica che dobbiamo potenziare la nostra capacità di analizzare e utilizzare i dati che abbiamo e dobbiamo farlo velocemente, prima che altri sfruttino questa opportunità.

I dati e la loro analisi sono alla base dello sviluppo di soluzioni innovative e personalizzate. Ci può fare un esempio pratico di soluzioni che sono state sviluppate grazie al supporto delle attività svolte dall’Analytics Solutions Center?

Nei primi due anni di vita della funzione abbiamo potenziato ed esteso la capacità dei sistemi antifrode di alcune Compagnie del Gruppo, abbiamo sviluppato un prototipo, in produzione a breve, che abilita l’automazione della gestione dei rimborsi delle spese mediche, abbiamo messo a punto modelli per capire quale sia il miglior prodotto da proporre ad un determinato Cliente e stiamo iniziando a lavorare sull’elaborazione di immagini di sinistri auto per automatizzare la gestione di quelli più semplici.

Ci può descrivere le tecniche di Intelligenza Artificiale principalmente utilizzate oggi?

Il termine Intelligenza Artificiale comprende tecniche diverse a seconda dei contesti, consideriamo quindi l’accezione più vasta che comprende il mondo dei sistemi che apprendono, ovvero il Machine Learning (incluso il Deep Learning), la capacità di analizzare e comprendere testi e concetti (Text Analytics) e la Robotica ovvero l’automazione di specifici compiti e procedure.
I modelli che utilizziamo variano molto dal contesto e dalla Compagnia con cui lavoriamo, vanno da sistemi basati su regole al Machine Learning utilizzato per la messa a punto di modelli predittivi (tramite ad esempio Gradient Boosting, Random Forest, Genetic Algorithms), abbiamo sviluppato una forte competenza nel mondo del Text Analytics integrati con RPA (Robotic Process Automation) e stiamo avviando 3 progetti differenti sull’analisi di immagini attraversi il Deep Learning.

Quali saranno nei prossimi anni i principali trend per quanto riguarda i big data, l’intelligenza artificiale e l’internet of things?

Tutti gli analisti e le principali aziende del mondo assicurativo sono concordi nel dire che i sistemi di Artificial Intelligence nel senso più ampio del termine sono la principale leva di trasformazione del mondo assicurativo non solo perché permettono l’automazione di processi e attività a scarso valore aggiunto, ma anche perché possono svolgere nuovi compiti oggi impossibili quali, ad esempio, il confronto fra immagini inviate per evitare utilizzo fraudolento della stessa foto più volte in sinistri differenti.

Al di là dell’iniziale hype su questa tecnologia ci aspettiamo che l’applicazione di Intelligenza Artificiale ai processi aziendali si sviluppi in modo costante nei prossimi anni fino a diventare uno standard, basti pensare al text to speech: è stata una delle prime applicazioni dell’Artificial Intelligence negli anni ’80 che oggi è considerata una funzionalità di base.

Anche l’IoT rappresenta un fattore di discontinuità e trasformazione estremamente importante per il mondo assicurativo: permette di acquisire dati con una frequenza molto elevata (soprattutto se confrontata con le poche interazioni che un assicuratore ha con il proprio Cliente) e di stabilire una relazione interattiva con il Cliente entrando nell’ottica di servizio e prevenzione di cui abbiamo parlato poco fa, apre la strada alla creazione di ecosistemi di cui possono fare parte entità differenti (ad esempio medici, fisioterapisti, familiari, strumenti e applicazioni diverse) che rappresentano la naturale evoluzione della nostra economia.