Guidare l’innovazione: è una delle principali ambizioni del piano strategico di Assicurazioni Generali “Lifetime Partner 24: Driving Growth”. In tale direzione, il piano prevede investimenti nella trasformazione digitale e tecnologica del Gruppo che mettono al centro il potenziale dei dati per un totale di 1,1 miliardi di euro nell’arco del triennio 2022-24, con un aumento del 60% rispetto al precedente ciclo strategico. Prevede inoltre un focus sullo sviluppo di piattaforme condivise, su nuove competenze nell’utilizzo dei dati e una maggiore adozione di tecnologie di smart automation e di intelligenza artificiale, per conseguire nell’arco del piano ulteriore efficienza operativa. Un ruolo di grande importanza è quello dell’intelligenza artificiale, che come spiega in questa intervista David Cis, Chief Operating Officer di Assicurazioni Generali, sta già avendo un forte impatto sul settore.

Qual è l’impatto dell’IA sull’industria assicurativa?

L’innovazione, ed in particolare l’automazione e l’intelligenza artificiale, rimodellano il risk framework per il nostro settore ed il modo in cui interagiamo con i clienti lungo tutta la catena del valore: dalla progettazione del prodotto alla sottoscrizione, fino alla determinazione dei prezzi e ancora alla gestione dei sinistri. Le tecnologie digitali, dei dati e dell’intelligenza artificiale responsabile saranno driver chiave che rafforzeranno l’offerta di prodotti, i processi interni e anche la relazione con i clienti. Guardando avanti, inoltre, gli ulteriori sviluppi, la disponibilità di nuove fonti di dati e un sempre più efficace potere analitico continueranno a sbloccare nuove potenzialità.

Può farci alcuni esempi di recenti applicazioni?

L’IA trova molteplici applicazioni nel settore assicurativo. Una prima area è la sofisticazione della fase di sottoscrizione delle polizze, che si traduce per esempio nell’utilizzo di immagini satellitari per individuare alcune caratteristiche specifiche di proprietà che assicuriamo, come la presenza di una piscina o le condizioni del tetto dell’asset. Anche il rapporto con i clienti ne può beneficiare. Infine, guardando all’interno, contribuisce all’automazione dei processi, che consente riduzione dei tempi e risparmi.

Può farci anche per questo ambito un esempio?

Prendiamo, per esempio, in considerazione la gestione di un sinistro malattia. Prima dell’integrazione dell’IA ogni singola prescrizione e fattura medica, documentazione sempre in formati diversi, veniva processata da professionisti della compagnia, che dovevano analizzarli ed estrarne informazioni. Ora questa fase di elaborazione dati è stata largamente automatizzata a beneficio del cliente, a cui offriamo un servizio più veloce e accurato, ma anche nostro, che possiamo convogliare le energie in altre attività a superiore valore aggiunto. L’automazione dei processi interni è un’area in cui l’IA già ci ha consentito di migliorare e velocizzare alcuni processi.

Dove invece vede potenziale ancora inespresso, che potrebbe essere messo a terra nei prossimi anni?

La tecnologia può contribuire in modo significativo nel rafforzamento commerciale, per fare cross- selling e proporre al cliente delle coperture e servizi ulteriori. Gli strumenti basati sull’IA potranno rappresentare un supporto strategico nel presidio distributivo e a supporto del cliente.

A proposito di capitale umano, il dibattito circa l’impatto dell’AI verte anche sulla sua capacità di sostituire professionalità e quindi minacciare l’occupazione. È d’accordo con questa visione?

Credo sia importante prendere in considerazione l’effetto combinato nel tempo di varie dinamiche, di segno opposto. Se da un lato la tecnologia potrebbe progressivamente subentrare in alcuni processi, anche in qualche modo sostituendo certe attività, dall’altro emergono nuove professionalità. Abbiamo per esempio già introdotto gli automation engineer, mentre in futuro ci saranno i prompt engineer, ovvero professionisti che saranno capaci di fornire agli algoritmi istruzioni dettagliate e fare loro le richieste più funzionali, ottenendo risultati pertinenti e di alta qualità. Altri posti di lavoro quindi aumenteranno, per esempio con l’assunzione di un maggior numero di ingegneri e professionisti per cogliere al meglio i nuovi servizi di intelligenza artificiale.

Quali sono i rischi a livello tecnologico e normativo?

Come tutte le tecnologie altamente dirompenti, è fondamentale adottare modelli e politiche di governance robusti che garantiscano responsabilità e uso etico dell’IA. Queste politiche devono disciplinare con attenzione l’utilizzo dei dati, la trasparenza, i possibili bias della capacità predittiva dell’IA. Come Generali abbiamo definito procedure molto avanzate in questa direzione, a partire dal Codice di utilizzo etico dell’IA, o ancora sistemi per verificare se un algoritmo può avere un bias verso certi cluster di clienti. Si tratta inoltre di procedure e modelli che dovranno continuamente evolvere, in linea con quello che sarà lo sviluppo di questa tecnologia. A livello normativo, le autorità di regolamentazione di tutto il mondo stanno lavorando attivamente su linee guida e una prima legislazione per l’adozione dell’IA, alla luce della crescente disponibilità e diffusione di queste applicazioni. È senz’altro fondamentale introdurre una regolamentazione, ma facendo in modo che il campo di gioco sia uguale per tutti.

Come Generali, quali saranno le vostre linee di azione guardando a questa tecnologia?

In Generali sinora ci siamo concentrati sull’AI non generativa ma quest’anno, dopo averla testata, inizieremo ad usare anche l’AI generativa. Il suo potenziale è senz’altro ampio e su molteplici applicazioni, uno dei casi d’uso più promettenti è la scrittura del codice informatico. Con questo supporto, i nostri colleghi saranno coadiuvati e saranno più veloci nella scrittura del codice. Complessivamente, abbiamo una strategia di utilizzo dei dati molto ampia, e la capacità di trovare valore in tutti i cluster di dati, sia strutturati che non. Menzionavo l’esempio di dati legati a prescrizioni mediche, ma anche immagini satellitari, dati metereologici su base granulare, alcuni dati di rischiosità generale di aree, o anche dati storici interni che in questo momento non sono ancora in ormato digitale.

Per lo sviluppo di queste tecnologie, vi rivolgete a fornitori esterni o avete programmi in-house?

Per applicazioni più generiche, non strettamente funzionali al settore assicurativo, abbiamo un mix di soluzioni di mercato. Diversamente, per soluzioni più specifiche per le quali è fondamentale avere un grande quantità di dati, le sviluppiamo internamente, come per esempio le soluzioni per la sofisticazione della sottoscrizione e l’automazione dei processi.