- SAS Insights in Italia
- Benvenuti nelle Assicurazioni 4.0
Benvenuti nelle assicurazioni 4.0: tutto a portata di click
Intervista a Francesco Minelli, Direttore Innovazione e Servizi ANIA
Constatazione amichevole, assicurazione di un gioiello, indennità per il proprio benessere e la propria casa… basterà una foto, al resto penserà il Machine Learning senza stressare le persone. È iniziata la nuova era delle assicurazioni
Secondo i dati di una ricerca condotta da CeTif-Excellence Consulting, nei prossimi mesi/anni l’80% delle compagnie assicurative punterà a investire su customer experience, canali digitali, prodotti e servizi abbinati (wearable, smart home e smart car) per rispondere in modo più puntuale alle nuove esigenze del consumatore/assicurato. Può essere che le assicurazioni rimangano indietro?
Machine Learning a servizio dell’uomo: processo decisionale e obiettivi chiari
L’uomo ha sempre avuto la straordinaria capacità di automatizzare alcuni processi che prima assolveva con la sua sensibilità e conoscenza, trasferendo queste capacità alle macchine. Negli ultimi anni, questo “trasferimento di capacità” si è evoluto ancor di più, e con AI e Machine Learning le macchine hanno imparato ad apprendere autonomamente, permettendo all’uomo di trovare nuove modalità per rispondere a necessità nuove.
L’importante è che il processo decisionale abbia obiettivi molto chiari; è fondamentale chiedersi cosa si vuole ottenere, dove si vuole arrivare. Navigare dentro i dati senza una chiarezza di obiettivi è come fare la caccia al tesoro senza mappa; alla fine ci si perde esausti e sconfitti.
Navigare dentro i dati senza una chiarezza di obiettivi è come fare la caccia al tesoro senza mappa; alla fine ci si perde esausti e sconfitti. Gli utenti assicurativi chiedono semplicità: per sottoscrivere una polizza per la propria casa dovrebbe essere sufficiente scattare qualche foto e inviarla alla società di assicurazioni per avere subito un primo riscontro e preventivo.
Oggi le persone sono abituate a vivere esperienze digitali e fisiche in modo integrato,
aspettandosi servizi phygital. Come vede questa integrazione?
In un mondo iperconnesso dove tutto è a portata di click, perché mai per ottenere un servizio assicurativo dovremmo compilare un sacco di fogli cartacei, apporre decine di firme e attendere del tempo per la chiusura della pratica e l’erogazione del servizio?
Gli utenti assicurativi chiedono semplicità: per sottoscrivere una polizza per la propria casa dovrebbe essere sufficiente scattare qualche foto e inviarla alla società di assicurazioni per avere subito un primo riscontro e preventivo. E magari concludere subito la pratica con un click per avviare il pagamento digitale.
In passato, le persone stipulavano un’assicurazione vita “standard” considerandola una sorta di “male necessario” per proteggere la propria famiglia. I tempi sono cambiati e le persone oggi vogliono sentirsi uniche, speciali. Capite. All’assicurazione non resta che adeguarsi e diventare un servizio flessibile capace di trasformarsi al cambiare dei comportamenti e degli stili di vita. Ad esempio in caso di infortuni o incidenti le persone spesso sono più amareggiate dalla lungaggine delle procedure burocratiche di accertamento per il risarcimento danni, rispetto al danno stesso. Perché non sviluppare chatbot e assistenti virtuali in grado di dare una prima assistenza in tempo reale, avviando poi in automatico le procedure? Le persone vogliono questo: assistenza immediata, servizio personalizzato, semplificazione… ascolto!
Come si riesce a trasformare un’azienda di assicurazioni in un “erogatore automatico di servizi personalizzati a portata di click”?
La trasformazione digitale delle assicurazioni si gioca tutta sulla customer experience: servono semplicità, comfort, ergonomia nei processi. Serve il design, cioè quell’elemento che consente di creare empatia tra una persona e un servizio. Il design è l’elemento chiave che consente di porre l’accento sulla persona e sui suoi bisogni; è da qui che si dovrebbe partire per costruire un nuovo servizio. E poiché oggi bisogni e abitudini sono sempre più phygital, va da sé che i prodotti assicurativi debbano evolvere in questa direzione. Fortunatamente ci sono già casi interessanti che vale la pena condividere. In Italia abbiamo il più elevato numero di autovetture dotate di black box (ce ne sono oltre 5milioni), le “scatole nere” che analizzano il comportamento di guida delle singole persone.
Fra qualche anno, in caso di incidente stradale, il danno potrà essere valutato in tempo reale e, se non ci sono feriti, naturalmente, sarà sufficiente inviare qualche foto; i sistemi di Machine Learning saranno in grado di ricostruire la dinamica degli eventi analizzando tutti i dati disponibili, avviando le pratiche, suggerendo le migliori opzioni per la riparazione dei danni e via dicendo. Senza procedure complesse. Alcune compagnie stanno testando l’utilizzo di app per assicurare gli oggetti, per esempio una bicicletta o un gioiello: l’utente deve semplicemente fotografare e inviare l’immagine. Accettando le condizioni, la transazione si chiude direttamente dallo smartphone e l’oggetto è assicurato.
La capacità di analisi di grandi moli di dati, unita all’auto-apprendimento e, quindi, al miglioramento continuo, sono gli asset tecnologici sui quali poter sviluppare servizi innovativi che siano davvero “vicini” alle persone”. Perché non è solo il prodotto assicurativo che cambia, ma anche l’esperienza dell’assicurato nel tempo.
Innovazione del mondo assicurativo: come soddisfare il nuovo consumatore digitale?
Intervista a Simone Ranucci Brandimarte, Fondatore e Presidente di IIA
Articolo tratto da
Trend by itasascom
Speciale Machine Learning
Letture consigliate
- ARTICOLO Key questions to kick off your data analytics projectsThere’s no single blueprint for starting a data analytics project. Technology expert Phil Simon suggests these 10 questions as a guide.
- ARTICOLO IFRS 17 and Solvency II: Insurance regulation meets insurance accounting standardsIFRS and Solvency II encourage comparability and transparency from a regulatory and accounting perspective for insurers, but there are important differences.
- ARTICOLO Will health care be fundamentally changed post-COVID-19?Many market forces are supporting the transformation to virtual digital health programs -- the COVID-19 pandemic is just the latest compelling event.
- ARTICOLO ModelOps: How to operationalize the model life cycleModelOps is where analytical models are cycled from the data science team to the IT production team in a regular cadence of deployment and updates. In the race to realizing value from AI models, it’s a winning ingredient that only a few companies are using.
Ready to subscribe to Insights now?
The results illustrated in this article are specific to the particular situations, business models, data input, and computing environments described herein. Each SAS customer’s experience is unique based on business and technical variables and all statements must be considered non-typical. Actual savings, results, and performance characteristics will vary depending on individual customer configurations and conditions. SAS does not guarantee or represent that every customer will achieve similar results. The only warranties for SAS products and services are those that are set forth in the express warranty statements in the written agreement for such products and services. Nothing herein should be construed as constituting an additional warranty. Customers have shared their successes with SAS as part of an agreed-upon contractual exchange or project success summarization following a successful implementation of SAS software. Brand and product names are trademarks of their respective companies. Per questo articolo: © Copyright dell'editore. L'articolo non è riproducibile senza il suo consenso.