Analytics e big data discriminano ingiustamente?
Se lo chiedono le autorità di vigilanza europee, Eiopa, Eba ed Esma, in una pubblica consultazione
22/03/2017
L'uso estensivo e sempre più diffuso di advanced analytics e big data da parte delle istituzioni finanziarie non rischia di avere un impatto negativo sull’accesso di certe fasce di consumatori a servizi finanziari importanti proprio a causa di segmentazioni troppo granulari del rischio? In poche parole: i modelli predittivi discriminano ingiustamente?
È questo il succo della pubblica consultazione voluta dall’Autorità europea di vigilanza (Esa), organismo formato da Eba, Eiopa ed Esma, su un documento di discussione sull’uso degli analytics e dei big data da parte delle istituzioni finanziarie e quindi anche delle compagnie assicurative. Le autorità di vigilanza europee hanno espresso preoccupazione per il potenziale impatto negativo che queste nuove tecnologie potrebbero avere sui consumatori, in particolare in termini di accesso ai servizi finanziari, a causa proprio delle segmentazioni troppo granulari del rischio che è possibile ottenere utilizzando questi strumenti.
Dal punto di vista assicurativo, Insurance Europe, nella sua risposta, ricorda alle autorità che, sebbene le innovazioni tecnologiche stiano cambiando la vita delle persone più velocemente che mai, le grandi analisi dei dati e l’uso di modelli predittivi non sono certo concetti nuovi nel settore delle assicurazioni. È vero, comunque, che la potenza di calcolo sta cambiando e che gli strumenti di data mining e analisi avanzate consentono agli assicuratori di adottare nuovi approcci, migliorando i modelli interni, i processi e i servizi.
I rischi analizzati sono connaturati alla natura del business assicurativo, indipendentemente dalle evoluzioni tecnologiche. Insurance Europe, infine, ritiene che le preoccupazioni di Esa possano essere adeguatamente affrontate dal quadro giuridico esistente, anche considerando la nuova direttiva sulla distribuzione assicurativa che sarà applicabile nel 2018.
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