Soluzioni basate sull'intelligenza artificiale nel settore assicurativo con Managed AI: perché il settore assicurativo sta affrontando la sua più grande svolta.

La fine della "paralisi digitale": come l'intelligenza artificiale gestita sta salvando il settore assicurativo

Quello che per decenni ha funzionato come un modello di business stabile basato sull'aggregazione del rischio e sull'innovazione incrementale si trova ora ad affrontare una tempesta perfetta di debito tecnologico, costi alle stelle e pressione normativa. I numeri parlano da soli: mentre le frodi assicurative provocano danni per circa 122 miliardi di dollari all'anno in tutto il mondo, paradossalmente fino al 90% degli investimenti IT delle aziende tradizionali viene speso esclusivamente per la manutenzione di sistemi obsoleti: una "paralisi digitale" che soffoca l'innovazione.

Ma il prezzo della stagnazione non è più solo una questione di perdita di efficienza; sta diventando una minaccia esistenziale. In un'epoca in cui i modelli di frode stanno diventando più dinamici e i clienti si aspettano esperienze in tempo reale, la semplice gestione delle polizze non è più sufficiente. La risposta del settore risiede nell'implementazione strategica di soluzioni di intelligenza artificiale gestite. Queste tecnologie non sono più un espediente opzionale, ma piuttosto la leva cruciale per superare la gigantesca "trappola del passato", accelerando radicalmente processi come la gestione dei sinistri e valutando i rischi con una precisione mai vista prima.

La seguente analisi esamina in dettaglio gli aspetti economici di questa trasformazione. Dalle ragioni storiche dei monoliti IT di colossi del settore come Allianz alle insidie ​​della nuova legge UE sull'intelligenza artificiale: analizziamo come le compagnie assicurative stanno gestendo il difficile equilibrio tra una regolamentazione rigorosa e la necessaria automazione. Scopriamo perché l'intelligenza artificiale gestita è più di un semplice software: è l'infrastruttura per la competitività di domani, e quali strategie determineranno i vincitori e i perdenti del prossimo decennio.

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Come le compagnie assicurative stanno automatizzando il loro futuro o lo stanno plasmando in modo intelligente

Il settore assicurativo si trova a un punto di svolta critico, in cui forze tecnologiche, economiche e normative stanno convergendo, imponendo cambiamenti radicali. Il modello di business assicurativo, costruito nel corso di decenni su processi manuali, strutture dati decentralizzate e innovazioni incrementali, è sottoposto a crescenti pressioni. La realtà è inequivocabile: il settore assicurativo attualmente perde circa 122 miliardi di dollari all'anno a causa di frodi nei rami danni, con la sola Germania che registra perdite superiori a 6 miliardi di euro all'anno. Allo stesso tempo, il 70% dei budget IT delle compagnie assicurative viene speso per la manutenzione di sistemi obsoleti, sempre più collassati sotto la loro stessa complessità. Due terzi delle compagnie assicurative in tutto il mondo non sono ancora riusciti a estendere l'intelligenza artificiale oltre i progetti pilota e a integrarla nelle loro operazioni quotidiane.

Questa situazione non descrive semplicemente un divario di efficienza, ma un problema di sopravvivenza. Le soluzioni di intelligenza artificiale gestita per il settore assicurativo non sono quindi un espediente tecnologico o una modernizzazione facoltativa, ma una necessità strategica che determina la competitività, la redditività e, in ultima analisi, la sostenibilità a lungo termine delle compagnie assicurative sul mercato. Questo rapporto analizza i driver economici, gli attori istituzionali e i meccanismi di mercato alla base di questo processo di trasformazione. Evidenzia come i sistemi di intelligenza artificiale gestita, in quanto piattaforme di soluzioni integrate, consentano alle compagnie assicurative di superare i sistemi legacy, rilevare e prevenire le frodi in tempo reale, accelerare i processi di richiesta di risarcimento e ampliare le esperienze personalizzate dei clienti.

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Dall'elaborazione elettromeccanica dei dati alla paralisi digitale

Per comprendere la situazione attuale del settore assicurativo, è necessario analizzarne l'evoluzione tecnologica. Allianz, ad esempio, è stata la prima compagnia assicurativa in Europa a introdurre il mainframe IBM 650 nel 1956. Si è trattato di una svolta che ha rivoluzionato l'elaborazione dei dati e ha permesso agli assicuratori di gestire in modo efficiente milioni di polizze. Nei decenni successivi, questi sistemi sono stati costantemente ampliati e adattati per soddisfare le nuove esigenze. Ogni nuova funzione non è stata integrata, ma piuttosto stratificata: l'amministrazione assicurativa, l'elaborazione dei sinistri, la fatturazione e la gestione dei clienti sono emersi come sistemi in parte isolati e in parte interconnessi.

Questo era storicamente comprensibile ed economicamente valido. Fino alla fine del XX secolo, questi sistemi monolitici costituivano il modello di business standard non solo nel settore assicurativo, ma in quasi tutti i principali istituti finanziari. All'epoca, consentivano scalabilità e redditività. Tuttavia, questi sistemi non erano progettati principalmente per la flessibilità, le iterazioni rapide o l'integrazione esterna. Erano ottimizzati per processi stabili e prevedibili.

L'inizio del millennio e i due decenni successivi hanno poi messo in luce gli svantaggi di queste decisioni. Con la pressione sui servizi finanziari in tutto il mondo dovuta a fusioni, nuove normative e l'ascesa delle InsurTech, le compagnie assicurative hanno iniziato a fare sempre più affidamento su sistemi che non comprendevano più appieno. In alcuni casi, le dipendenze tecniche sono ormai così complesse che nessuno in una compagnia assicurativa ha una panoramica completa della propria architettura software. Alcune modifiche apparentemente banali, come l'aggiunta di un secondo indirizzo email al sistema, comportano costi nell'ordine delle sei cifre di euro perché richiedono modifiche in centinaia di punti del sistema.

Gli investimenti in IT illustrano la portata del problema. Le sole compagnie assicurative tedesche hanno aumentato i propri investimenti IT fino alla cifra record di 6,2 miliardi di euro nel 2024, principalmente per affrontare i problemi esistenti piuttosto che per investire nell'innovazione futura. Gran parte di questi fondi, stimata tra il 70 e il 90%, viene spesa semplicemente per la manutenzione dei sistemi legacy. Questo rappresenta un classico esempio di inefficienza economica: le aziende pagano somme sempre maggiori per mantenere lo stesso livello di funzionalità, mentre la loro competitività diminuisce. Il debito tecnico cresce esponenzialmente, mentre gli investimenti in innovazione e crescita vengono soffocati.

Analisi dei fattori chiave: inefficienze sistemiche e strutture di incentivazione della trasformazione

Il settore assicurativo si basa su informazioni asimmetriche, aggregazione dei rischi e logica dei premi. Gli assicuratori raccolgono dati sui rischi, li valutano e calcolano i premi sulla base di questa valutazione. Per questa valutazione, combinano dati storici, informazioni esterne e modelli di calcolo consolidati. Tradizionalmente, si trattava di processi manuali o semiautomatici. Un sottoscrittore necessitava di anni di esperienza per eseguire queste valutazioni in modo coerente. La gestione dei sinistri era simile: un perito assicurativo doveva leggere i documenti, confrontare i fatti con la polizza, identificare potenziali indicatori di frode e quindi prendere una decisione.

In questo contesto, le soluzioni di intelligenza artificiale gestita agiscono come un catalizzatore. Consentono di gestire questi compiti cognitivi non solo in modo più rapido, ma anche più preciso e scalabile. Ma la leva economica è molto più profonda:

In primo luogo, la prevenzione delle frodi è fondamentale. Le perdite quantificate a livello globale dovute a frodi assicurative nel ramo danni (P&C) ammontano a circa 122 miliardi di dollari all'anno. In Germania, la stima supera i 6 miliardi di euro all'anno, e questa cifra è in costante aumento. Il rilevamento delle frodi convenzionale si basa su set di regole: i modelli sospetti vengono definiti da esperti e poi codificati nei sistemi. Il problema è che i truffatori si adattano a modelli noti, sviluppano nuove tecniche e diventano più creativi. Il rilevamento delle frodi basato sull'apprendimento automatico funziona in modo diverso: riconosce modelli anomali che non sono mai stati descritti prima dagli esseri umani. Le analisi di McKinsey mostrano che il rilevamento delle frodi all'avanguardia aumenta il tasso di rilevamento del 15-20%, riducendo contemporaneamente i falsi positivi del 20-50%. Ciò ha conseguenze economiche immediate: meno frodi significano meno pagamenti per sinistri. Meno falsi positivi significano meno indagini inutili e verifiche più rapide per gli assicurati onesti.

In secondo luogo, si è registrato un notevole aumento dell'efficienza nell'elaborazione dei sinistri. Un'importante compagnia assicurativa olandese che ha implementato l'elaborazione dei sinistri basata sull'intelligenza artificiale ha raggiunto l'automazione del 91% di tutti i sinistri auto ammissibili. Il tempo medio di elaborazione per sinistro è diminuito del 46% e la soddisfazione del cliente (misurata tramite il Net Promoter Score) è aumentata di 9 punti. Una compagnia assicurativa nordica che ha introdotto soluzioni di document intelligence ha ottenuto la corretta estrazione e interpretazione dei dati per il 70% dei documenti in arrivo in tempo reale, anziché manualmente e con ritardi. Questo non è stato solo significativo dal punto di vista tecnico, ma anche economico: i periti sinistri hanno potuto liberarsi dalle attività di routine e concentrarsi invece su casi complessi e di alto valore, in cui la competenza umana aggiunge davvero valore.

In terzo luogo, la valutazione dinamica del rischio tramite intelligenza artificiale consente un miglioramento radicale dell'accuratezza dei prezzi. Mentre la sottoscrizione tradizionale si basava su poche variabili (età, storico di guida, codice postale), i modelli di intelligenza artificiale possono analizzare e combinare centinaia o migliaia di punti dati in tempo reale. Ciò consente di ottenere premi più precisi che riflettono il rischio effettivo, anziché premi medi che sovvenzionano una vasta porzione della base clienti. Un caso di studio di Allianz dimostra come il sistema di intelligenza artificiale BRIAN (Underwriter Guidance Tool) utilizzi l'integrazione dei dati e l'analisi semantica per fornire raccomandazioni basate sul rischio che informano gli assicuratori in modo più rapido ed efficace.

In quarto luogo, la personalizzazione basata sull'intelligenza artificiale migliora notevolmente l'acquisizione e la fidelizzazione dei clienti. L'intelligenza artificiale generativa e i modelli linguistici complessi consentono di comunicare con i clienti assicurativi in ​​linguaggio naturale, offrire soluzioni self-service automatizzate e fornire raccomandazioni di prodotto personalizzate. Un consulente clienti che in genere gestisce 100 richieste al giorno può raddoppiare o triplicare questa capacità con gli assistenti AI, aumentando al contempo la qualità della consulenza.

Tuttavia, queste leve funzionano solo in specifiche condizioni istituzionali. La maggior parte delle compagnie assicurative non è stata in grado di realizzare questi effetti perché i loro sistemi legacy non sono sufficientemente flessibili da supportare integrazioni rapide. Un progetto di intelligenza artificiale presso una compagnia assicurativa tradizionale può richiedere anni perché ogni nuova interfaccia crea centinaia di dipendenze esistenti. Questo è il motivo principale per cui due terzi delle compagnie assicurative in tutto il mondo non hanno ancora portato l'intelligenza artificiale oltre i progetti pilota.

La situazione attuale: inventario basato sui dati e sfide

Il mercato globale dell'intelligenza artificiale nel settore assicurativo sta crescendo a un ritmo eccezionale. Nel 2024, il mercato dell'intelligenza artificiale nel settore assicurativo era valutato tra i 6,44 e gli 11,33 miliardi di dollari, a seconda delle fonti. Le previsioni per il prossimo decennio sono drammatiche: si prevede che il mercato crescerà tra i 45,74 e i 246 miliardi di dollari entro il 2031-2035, con un tasso di crescita medio annuo compreso tra il 32 e il 33%.

Questi numeri non sono astrazioni matematiche, ma piuttosto espressioni di reali trasformazioni economiche. Le compagnie assicurative di tutto il mondo stanno investendo ingenti somme in tecnologie di intelligenza artificiale, acquisizione di talenti e progetti di trasformazione. Le più grandi compagnie assicurative, come Allianz, Munich Re e Zurich, hanno creato unità di investimento, laboratori e partnership di ricerca. Zurich ha annunciato l'apertura di un nuovo laboratorio di intelligenza artificiale nel 2025, in collaborazione con l'Università di San Gallo e l'ETH di Zurigo, per trasformare il modello di business assicurativo stesso. Allianz sta costruendo una piattaforma dati aziendale per integrare dati provenienti da tutte le fonti e abilitare così le applicazioni di intelligenza artificiale.

Ma questi investimenti non sono illimitati. Le risorse sono in genere vincolate a sistemi legacy. Le compagnie assicurative tedesche spendono circa 5,9-6,2 miliardi di euro all'anno in IT, ma il 70-90% di questa cifra è destinato alla manutenzione delle infrastrutture esistenti. Ciò significa che solo il 10-30% di questa somma è disponibile per l'innovazione effettiva e gli investimenti futuri. Le piccole e medie imprese assicurative dispongono di risorse ancora inferiori. Pertanto, la fornitura rapida e integrata di soluzioni di intelligenza artificiale da un'unica fonte rappresenta un enorme vantaggio.

Le sfide più urgenti sono le seguenti. In primo luogo, la complessità tecnica dell'integrazione: ogni compagnia assicurativa ha un panorama unico di sistemi legacy, ognuno con le proprie API, strutture dati e logica di business. Un vero fornitore di soluzioni deve offrire non solo algoritmi di intelligenza artificiale, ma anche un framework di connettori configurabile che si adatti a questa diversità. In secondo luogo, la complessità normativa: con l'EU AI Act, entrato in vigore nell'agosto 2024 e pienamente applicabile da maggio 2026, i sistemi di intelligenza artificiale ad alto rischio, in particolare quelli per la valutazione del rischio e la determinazione dei prezzi, sono soggetti a rigorosi requisiti in materia di governance, documentazione, trasparenza e riduzione al minimo dei pregiudizi. In terzo luogo, la questione della protezione dei dati e della fiducia: i dati sensibili dei clienti, le informazioni sanitarie e i dettagli finanziari devono essere gestiti con il massimo livello di sicurezza. Le compagnie assicurative non possono semplicemente esternalizzare questi dati a provider cloud esterni senza incorrere in rischi normativi. Hanno bisogno di soluzioni che funzionino on-premise o in ambienti controllati e che offrano audit trail e piena trasparenza.

Piattaforma di intelligenza artificiale gestita - Immagine: Xpert.Digital

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Casi di studio pratici: analisi comparativa di diverse strategie di trasformazione

Per illustrare le implicazioni pratiche di questa analisi, possono essere utili studi di casi con approcci diversi.

La compagnia assicurativa nordica, che ha implementato un'intelligence documentale basata sull'intelligenza artificiale, illustra il percorso della sua implementazione graduale e specifica per processo. L'azienda vantava decenni di esperienza con documenti cartacei e digitali nell'elaborazione dei sinistri. Il processo manuale era estremamente complesso: arrivava un sinistro, la documentazione esterna veniva fotografata o scansionata, i dipendenti la leggevano manualmente e copiavano i dati in vari sistemi. I tassi di errore erano significativi. Con EY Fabric Document Intelligence, questo flusso di lavoro è stato trasformato. Il 70% dei documenti viene ora interpretato correttamente in tempo reale e i dati vengono estratti e trasferiti automaticamente ai sistemi di back-end. Questa soluzione non è stata uno sviluppo completamente nuovo, ma piuttosto un componente integrato basato sui sistemi di gestione dei sinistri esistenti. Il risultato: elaborazione dei sinistri notevolmente più rapida, riduzione degli errori e dipendenti che hanno potuto concentrarsi su attività più analitiche e orientate al cliente.

Un'importante compagnia assicurativa olandese sta dimostrando un approccio ancora più radicale: la completa automazione delle decisioni tradizionali in materia di sinistri. Questa compagnia aveva un'ipotesi molto chiara: circa il 91% di tutti i sinistri auto segue logiche decisionali standardizzate e potrebbe essere completamente automatizzato se un sistema imparasse questa logica. L'assicuratore ha addestrato un agente di intelligenza artificiale che modellava i modelli decisionali di periti esperti. L'agente è stato progettato per classificare i sinistri, esaminare le condizioni dei sinistri e approvare automaticamente i casi semplici. Questa implementazione è stata tecnicamente impegnativa perché ha richiesto la connessione di decine di sistemi legacy. Ma il business case era così convincente che l'investimento è stato giustificato. Dopo la completa implementazione, il tempo medio di elaborazione dei sinistri è diminuito del 46%, il 91% di tutti i sinistri auto ammissibili è stato automatizzato e la soddisfazione dei clienti è aumentata di 9 punti NPS. Tuttavia, non si è trattato di una completa automazione del lavoro umano, ma piuttosto di una divisione intelligente del lavoro: l'agente si è occupato delle attività di routine, mentre gli esseri umani si sono occupati delle complessità.

Allianz, in qualità di attore globale, sta perseguendo un approccio strategico di integrazione dei dati e intelligenza artificiale a livello aziendale. L'azienda è consapevole che i progetti di intelligenza artificiale hanno successo in modo sostenibile solo se la qualità dei dati è elevata e questi sono accessibili a tutta l'organizzazione. Pertanto, Allianz sta investendo in modo significativo nella sua Allianz Data Platform, nella governance dei dati e nelle posizioni di Chief Data Officer all'interno delle singole unità operative. Si tratta di un percorso di trasformazione a lungo termine, ma affronta il problema fondamentale: una buona intelligenza artificiale ha bisogno di buoni dati, e i buoni dati hanno bisogno di una struttura e di una cultura organizzative.

Al contrario, Zurich sta perseguendo un approccio di ricerca e innovazione attraverso il suo nuovo AI Lab. Zurich ha riconosciuto che la semplice applicazione delle tecnologie di intelligenza artificiale esistenti non è sufficiente per ottenere una vera e propria trasformazione del modello di business. L'azienda ha collaborato con importanti università per sviluppare nuove tecnologie e metodi di intelligenza artificiale. Il Lab si concentra su sistemi di intelligenza artificiale basati su agenti che operano in modo più autonomo e in grado di prendere decisioni complesse. Si tratta di una strategia per il futuro, non di un'ottimizzazione dell'efficienza oggi.

Il confronto rivela diverse intuizioni chiave. In primo luogo, non esiste un approccio univoco e risolutivo. Soluzioni di intelligenza artificiale specifiche per i processi (come la Document Intelligence), l'automazione completa dei processi (come la compagnia assicurativa olandese), strategie di dati a livello aziendale (Allianz) e la ricerca fondamentale (Zurigo) sono tutte valide e affrontano diverse sfide economiche. In secondo luogo, la velocità di implementazione è un fattore competitivo critico. Un sistema che può essere implementato in mesi, non in anni, offre vantaggi economici. In terzo luogo, l'integrazione con i sistemi esistenti è fondamentale. Le compagnie assicurative che perseguono l'intelligenza artificiale come progetto isolato hanno un successo limitato. Quelle che integrano l'intelligenza artificiale nel loro panorama tecnologico esistente ottengono una scalabilità più efficace.

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Percorsi di sviluppo futuri e potenziali interruzioni

Sulla base dell'analisi finora condotta, è possibile delineare diversi possibili percorsi di sviluppo.

Lo scenario più probabile è una progressiva frammentazione del settore assicurativo. Grandi operatori con risorse, come Allianz, Munich Re e Zurich, scaleranno con successo l'intelligenza artificiale e l'integrazione dei dati, consolidando così i propri vantaggi competitivi. Rimarranno inoltre innovativi sotto la supervisione normativa, poiché dispongono delle risorse necessarie per la conformità. Le compagnie assicurative di medie e piccole dimensioni si troveranno di fronte a un dilemma: investire massicciamente in intelligenza artificiale e modernizzazione (il che ridurrà la loro redditività a breve termine), oppure rimanere indietro dal punto di vista tecnologico e perdere quote di mercato. Molte opteranno per l'outsourcing o per partnership strategiche con piattaforme di intelligenza artificiale (come i fornitori di soluzioni di intelligenza artificiale gestite). Ciò potrebbe portare a un consolidamento, con le compagnie assicurative più grandi che attireranno i migliori talenti in intelligenza artificiale, mentre le compagnie più piccole si rivolgeranno ai distributori o perseguiranno strategie di nicchia.

Un secondo scenario probabile è l'emergere di nuovi modelli assicurativi fondamentalmente basati sull'intelligenza artificiale e sull'analisi dei dati. Le nuove InsurTech, ovvero le aziende tecnologiche che entrano nel settore assicurativo (come Google nel settore assicurativo), hanno un debito tecnico inferiore e possono integrare l'intelligenza artificiale nella loro architettura fin dalle fondamenta. Potrebbero rapidamente dominare mercati verticali di nicchia. Ciò mette sotto pressione le compagnie assicurative consolidate, che non solo devono ottimizzare i processi esistenti, ma anche ripensare i propri modelli di business. Zurich ha riconosciuto questo aspetto e sta investendo nella ricerca di nuovi modelli di business.

Un terzo scenario è la progressiva regolamentazione e formalizzazione degli standard di intelligenza artificiale. L'attuale legge UE sull'intelligenza artificiale è solo l'inizio. Si prevede che seguiranno ulteriori normative, riguardanti la spiegabilità, la minimizzazione dei pregiudizi o l'affidabilità creditizia dei sistemi di intelligenza artificiale. Ciò potrebbe portare a una situazione in cui solo i fornitori di soluzioni di intelligenza artificiale specializzati e altamente regolamentati, dotati di certificazioni di sicurezza e conformità effettive, avranno successo. Gli strumenti di intelligenza artificiale generici dei giganti della tecnologia potrebbero diventare inadeguati per settori regolamentati come quello assicurativo.

Un quarto scenario, meno probabile ma non impossibile, è una reazione negativa all'automazione dell'IA nel settore assicurativo, alimentata dal dibattito pubblico sulla perdita di posti di lavoro o sulla discriminazione. Ciò potrebbe portare a pressioni politiche per limitare o vietare l'IA in determinati contesti. Tuttavia, ciò è improbabile, poiché i benefici economici sono troppo grandi.

Potenziali interruzioni che potrebbero sconvolgere questi percorsi:

1. Una massiccia violazione dei dati presso una grande compagnia assicurativa danneggia radicalmente la fiducia nei sistemi di intelligenza artificiale
2. Hanno dimostrato effetti discriminatori dei sistemi di intelligenza artificiale in casi ad alto rischio (come lo scandalo delle assunzioni di Amazon, ma nel settore assicurativo), innescando una reazione negativa da parte delle autorità di regolamentazione.
3. Svolta nell'intelligenza artificiale basata su agenti o nei sistemi decisionali autonomi basati su intelligenza artificiale che trasformeranno ulteriormente i modelli assicurativi
4. Gli effetti combinati del cambiamento climatico e del miglioramento della valutazione del rischio attraverso l'intelligenza artificiale, portano a enormi distorsioni del mercato (ad esempio, quando l'intelligenza artificiale riconosce che alcune regioni sono molto più rischiose di quanto si pensasse in precedenza)

Implicazioni strategiche: la necessità di una trasformazione coordinata

L'analisi empirica traccia un quadro chiaro: le soluzioni di intelligenza artificiale gestita non sono facoltative per le compagnie assicurative, ma essenziali. Le attuali inefficienze sono così drastiche, le forze competitive così forti e i requisiti normativi così chiari che l'inazione equivale a dare ai concorrenti un vantaggio competitivo.

Per i decisori politici, ciò significa che il quadro normativo (Legge UE sull'intelligenza artificiale, GDPR, leggi nazionali sulle assicurazioni) deve essere rafforzato, ma anche integrato con un supporto concreto per le compagnie assicurative più piccole. Senza supporto, potrebbe emergere un settore assicurativo a due livelli, in cui le grandi compagnie assicurative rimangono innovative e costringono le compagnie più piccole ad acquisire o uscire dal mercato.

Per i dirigenti assicurativi, le implicazioni strategiche sono chiare. Sperimentare singoli progetti di intelligenza artificiale non è sufficiente. Le compagnie assicurative devono:

1. Sviluppare una strategia aziendale sui dati che consideri i dati come una risorsa critica.
2. Smantellare o modernizzare progressivamente i sistemi legacy, non installare patch all'infinito.
3. L'intelligenza artificiale non dovrebbe essere considerata un progetto isolato, ma una componente integrante dell'architettura operativa.
4. Integrare la governance e la conformità nell'implementazione del progetto fin dall'inizio, non come un ripensamento.
5. Prendere decisioni strategiche su Make vs. Buy vs. Partner: quando ha senso sviluppare le proprie soluzioni di intelligenza artificiale e quando un fornitore di soluzioni di intelligenza artificiale gestite è la scelta giusta?

Per investitori e stakeholder, l'intuizione fondamentale è che le compagnie assicurative che affronteranno con successo questa trasformazione potranno aspettarsi vantaggi competitivi, una maggiore redditività (attraverso la riduzione delle frodi, l'efficienza dei costi e una migliore accuratezza dei prezzi) e relazioni più solide con i clienti. Le compagnie assicurative che non riusciranno a farlo perderanno rilevanza in un panorama sempre più competitivo e regolamentato.

La tesi centrale di questa analisi non è quindi che l'IA sia un'opzione tecnologica, ma che sia una necessità strategica che determinerà la sostenibilità delle compagnie assicurative nel prossimo decennio. Le soluzioni di IA gestite, opportunamente configurate e integrate nella governance, rappresentano lo strumento economico per trasformare questa necessità in realtà.

Konrad Wolfenstein

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