L’impatto dell’IA Generativa sulla distribuzione assicurativa
Secondo una ricerca dell’Italian Insurtech Association condotta da Ey, questa tecnologia rivoluzionerà il settore causando un significativo aumento degli investimenti e impattando principalmente sul supporto ai clienti
Sei compagnie assicurative su dieci sono convinte che l’Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI) avrà un considerevole effetto sulla fase distributiva. Ciononostante, ad oggi permane una certa timidezza nell’adozione di soluzioni basate su questa tecnologia e mancano casi concreti di utilizzo già in produzione. Sono alcune delle evidenze emerse dalla ricerca Distribution (Re) Generation: L’impatto dell’IA Generativa sulla distribuzione e gli investimenti attesi, condotta da Ey per conto dell’Italian Insurtech Association (IIA). Lo studio ha coinvolto circa 25 realtà tra compagnie, Insurtech e broker preminenti nel mercato italiano, allo scopo di analizzare se e in che modo i player assicurativi stiano incorporando la GenAI a supporto della loro attività, dei broker/agenti o del cliente finale, e quali siano i vantaggi e i costi a essa connessi. I risultati sono stati presentati in occasione dell’Insurtech Day, l’evento organizzato dall’IIA il 17 settembre a Milano.
Supportare i clienti è il principale vantaggio
La maggioranza del campione (59%) si aspetta che la GenAI avrà un effetto significativo o rivoluzionario sulla fase distributiva. Allo stato attuale, comunque, non esistono casi concreti di utilizzo già in produzione. Un approccio così cauto può essere imputato a una certa resistenza sia culturale che tecnologica della rete agenziale, all’incertezza normativa e alle difficoltà nel raggiungere un livello di efficacia sufficientemente maturo per l’utilizzo a regime. A fronte di costi ricorrenti e di avvio piuttosto ingenti, infatti, i benefici appaiono chiari ma difficilmente misurabili o raggiungibili nel breve termine. In ogni caso, la distribuzione è la fase della catena del valore su cui ci aspetta un impatto minore (rispetto alla gestione dei sinistri e alla sottoscrizione). Gli impatti maggiori vengono percepiti soprattutto nel supporto clienti, dove il 44% degli intervistati prevede una rivoluzione causata dalla trasformazione dell’interazione con gli utenti nell’ottica di una maggiore efficienza.
Costi una tantum e costi ricorrenti
Un altro dato che emerge dallo studio di Ey è quello che vede il 71% del campione adottare modelli di GenAI proprietari presenti già sul mercato quali Gpt, Gemini o LaMDA, scelti per questioni di affidabilità e prestazioni. Il 25% preferisce invece sviluppare in casa soluzioni proprie basate su modelli open source, mentre il 21% si affida a soluzioni di GenAI già pronte all’uso, integrate in applicazioni esistenti. Per quanto riguarda infine i costi associati allo sviluppo di applicazioni basate sulla GenAI, bisogna distinguere tra costi una tantum e ricorrenti. Nel primo caso, le voci più impattanti sono quelle legate allo sviluppo e all’integrazione della tecnologia, ma anche quelle per la formazione del personale. Il 42% si aspetta di spendere più di 100mila euro solo per le attività legate a sviluppo e implementazione, mentre il 54% prevede di spendere tra i 10mila e i 100mila euro. Tra i costi ricorrenti, la consulenza esterna e l’assunzione di personale specializzato sono quelli cui si prevede di destinare un budget maggiore (rispettivamente il 25% e il 30% preventiva una spesa annuale superiore ai 100mila euro).
Supportare i clienti è il principale vantaggio
La maggioranza del campione (59%) si aspetta che la GenAI avrà un effetto significativo o rivoluzionario sulla fase distributiva. Allo stato attuale, comunque, non esistono casi concreti di utilizzo già in produzione. Un approccio così cauto può essere imputato a una certa resistenza sia culturale che tecnologica della rete agenziale, all’incertezza normativa e alle difficoltà nel raggiungere un livello di efficacia sufficientemente maturo per l’utilizzo a regime. A fronte di costi ricorrenti e di avvio piuttosto ingenti, infatti, i benefici appaiono chiari ma difficilmente misurabili o raggiungibili nel breve termine. In ogni caso, la distribuzione è la fase della catena del valore su cui ci aspetta un impatto minore (rispetto alla gestione dei sinistri e alla sottoscrizione). Gli impatti maggiori vengono percepiti soprattutto nel supporto clienti, dove il 44% degli intervistati prevede una rivoluzione causata dalla trasformazione dell’interazione con gli utenti nell’ottica di una maggiore efficienza.
Costi una tantum e costi ricorrenti
Un altro dato che emerge dallo studio di Ey è quello che vede il 71% del campione adottare modelli di GenAI proprietari presenti già sul mercato quali Gpt, Gemini o LaMDA, scelti per questioni di affidabilità e prestazioni. Il 25% preferisce invece sviluppare in casa soluzioni proprie basate su modelli open source, mentre il 21% si affida a soluzioni di GenAI già pronte all’uso, integrate in applicazioni esistenti. Per quanto riguarda infine i costi associati allo sviluppo di applicazioni basate sulla GenAI, bisogna distinguere tra costi una tantum e ricorrenti. Nel primo caso, le voci più impattanti sono quelle legate allo sviluppo e all’integrazione della tecnologia, ma anche quelle per la formazione del personale. Il 42% si aspetta di spendere più di 100mila euro solo per le attività legate a sviluppo e implementazione, mentre il 54% prevede di spendere tra i 10mila e i 100mila euro. Tra i costi ricorrenti, la consulenza esterna e l’assunzione di personale specializzato sono quelli cui si prevede di destinare un budget maggiore (rispettivamente il 25% e il 30% preventiva una spesa annuale superiore ai 100mila euro).
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