Si discute molto oggi di «assicurazioni 2.0» e del ruolo determinante della digitalizzazione per consentire ai clienti di acquisire e gestire le proprie polizze dal pc e attraverso i canali mobili. Grazie a queste tecnologie, il settore assicurativo ha iniziato a trasformare dalla base i propri prodotti modernizzando la modellazione del rischio e della sottoscrizione, a fronte di consumatori che chiedono prodotti sempre più innovativi in accordo con i cambiamenti di stili di vita (un cliente su cinque, ad esempio, afferma che la mancanza di personalizzazione è una delle ragioni principali per cui lascia un’assicurazione).
In questo contesto, il «dato», nei settori di servizi ma non solo, è sempre più un elemento chiave, un asset strategico per molteplici aspetti, dallo sviluppo di nuovi prodotti alla comprensione dei comportamenti del cliente. Molte compagnie hanno fatto significativi investimenti in complessi progetti di data governance e nell’utilizzo di sistemi di intelligenza artificiale e machine learning. In molti casi, però, a fronte di notevoli aspettative, non si è ancora riusciti a raggiungere un soddisfacente ritorno dall’investimento per una oggettiva complessità della materia e una generale carenza di risorse qualificate, in particolare nell’AI e nei predictive analytics.
Interessante, allora, il caso di GFT, azienda che offre servizi e soluzioni di digital transformation in più di 15 mercati nel mondo. Le competenze di GFT riguardano principalmente progettazioni di architetture dati real time, processi e soluzioni di data governance, master data dei clienti e anagrafiche operative transazionali. L’azienda di consulenza per i servizi tecnologici , per migliorare il processo di digitalizzazione, punta sull’innovazione dei Sistemi Core in modo da gestire in modo ottimale prodotti, tariffe, polizze, pagamenti e sinistri del mondo danni. Si tratta di sistemi informativi centrali e strategici che supportano l’intero ciclo di vita del prodotto assicurativo, dalla vendita alla gestione dei sinistri. Tali sistemi consentono alle compagnie assicurative di gestire in modo efficiente e preciso i dati dei clienti, di calcolare e di elaborare i premi, di effettuare la gestione dei sinistri e di ottenere analisi dettagliate per migliorare la loro performance aziendale.
Sono dunque uno degli elementi chiave della trasformazione digitale poiché è grazie a essi si possono raggiungere i livelli di flessibilità, time to market e automazione attesi dalle compagnie. Ovviamente si tratta di sistemi “delicati” e per questo un intervento richiede la presenza di specialisti qualificati sia dal punto di vista dei processi sia della tecnologia.
Un’applicazione concreta di queste tecnologie riguarda i sistemi antifrode. Le frodi, infatti, stanno diventando sempre più numerose e sofisticate e le compagnie assicurative devono, da un lato, migliorare la propria capacità di individuarle e, dall’altro, anticipare il più possibile tale evidenza all’emissione della polizza o all’apertura del sinistro.
L’incremento dei processi automatici sia in ambito di sottoscrizione polizze sia di gestione dei sinistri richiede un nuovo livello di prevenzione delle frodi, che non si limiti più a un set di regole statiche di difficile manutenzione seguito da un’analisi a posteriori dei casi sospetti. Bisogna essere sempre più capaci di generare segnalazioni di potenziali frodi il più velocemente possibile e con regole tanto sofisticate quanto flessibili, così da attuare una strategia preventiva efficace.
Gestione delle regole, Machine Learning, analisi delle reti sono quindi gli strumenti che sempre di più si rendono necessari per migliore il contrasto alle frodi nelle compagnie. La soluzione di Antifrode Assicurativa nasce in GFT e si arricchisce della collaborazione con il partner Rulex, con molteplici obiettivi. Tra questi, il principale è permettere il passaggio da un processo reattivo di contrasto alle frodi a uno preventivo. Questa semplice esplicitazione dell’obiettivo è ottenuta combinando molteplici tecnologie tra cui big data, structured and unstructured index searching, link analysis e machine learning. Particolare attenzione è stata data alla semplicità d’uso a supporto degli uffici investigativi che possono avvalersi, tramite la soluzione GFT, di strumenti quali network del soggetto con evidenza di anomalie, analisi storica del network, georeferenziazione dei fatti di analisi, ricerca Google-like nella base dati antifrode.
Altro punto di forza riguarda il motore di regole e scoring, cioè la valutazione del merito, con la possibilità per utenti anche non esperti di analizzare dati alla ricerca di tipologie di frode. Questo motore è in grado di elaborare grandi quantità di dati e di applicare le regole e i modelli definiti alle transazioni in modo efficiente e preciso, permettendo alle compagnie assicurative di prendere decisioni rapide e ben informate sulla gestione delle polizze e dei sinistri. E non solo, ma anche di automatizzare le decisioni relative alla gestione delle polizze, come l’approvazione di richieste di polizza, la definizione dei premi e la gestione dei rinnovi, l’approvazione dei risarcimenti e la definizione delle responsabilità. Uno strumento si integra con i sistemi core delle compagnie assicurative, garantendo la coerenza dei dati e la continuità del processo decisionale in tutta l’organizzazione. L’efficacia delle regole sviluppate con il supporto della piattaforma ha inoltre abbattuto di circa il 30% i falsi positivi permettendo al tempo stesso di far emergere il 20% in più di segnalazioni di possibili frodi rispetto al sistema precedentemente in uso.
