L’AI è un’opportunità, ma può dimostrarsi letale

Se sembra così chiaro il valore creato dall’AI, una domanda sorge spontanea: perché così pochi investimenti in queste tecnologie?

Molti executive dicono di essere preoccupati per l’impatto che la trasformazione dell’AI avrà sulle risorse, ovvero che i robot sostituiranno gli esseri umani. È vero che l’AI comporterà tagli in alcune aree. Una recente ricerca di una primaria società di consulenza suggerisce che le risorse dedicate alla gestione del portafoglio polizze si ridurranno del 70% e quelle che lavorano in ambito sinistri del 40%. Ma, allo stesso tempo, le risorse che lavorano nell’IT e nei processi cresceranno del 50%. 

Gli attuari non scompariranno, ma man mano che l’AI matura e le compagnie ottengono l’accesso a nuove informazioni (per esempio attraverso partnership), saranno i data scientist a svolgere una quantità sorprendente del lavoro che in parte fanno oggi gli attuari. Piuttosto che essere sostituiti, molti ruoli dovranno essere riqualificati per adattarsi alle nuove tecnologie, nonché ai nuovi modi di lavorare e ai nuovi processi industriali.

Le compagnie assicurative sono riluttanti ad adottare l’AI anche per altri motivi. Le aziende tendono a utilizzare le innovazioni tecnologiche per reingegnerizzare processi piccoli o estremamente verticali e non sui core process. 

Quando i cio non vedono un sufficiente ritorno sull’investimento in AI (soprattutto in termini temporali), diventano riluttanti a dedicare ulteriore tempo e risorse. La vista di breve termine e la ricerca di quick win non danno alle soluzioni di intelligenza artificiale il tempo adeguato a dimostrare la creazione di valore che riescono a generare.

La naturale tendenza delle compagnie assicurative a essere risk advers è uno dei maggiori ostacoli allo sviluppo di soluzioni di AI. È ancora diffuso il pensiero che i dati storici possano prevedere le tendenze future e determinare i livelli tariffari. Ma ormai la strada è tracciata, il processo decisionale basato su dati predittivi elaborati da algoritmi di machine learning è alle porte (seppur lentamente rispetto a quello di altri settori). 

È quindi responsabilità dei ceo agire ora e stimolare, convogliare energie della loro classe dirigente nel supportare il processo di trasformazione dell’AI. È altresì vero che le compagnie di assicurazione hanno beneficiato a lungo delle elevate barriere all’ingresso offerte dal controllo dei dati storici sulle tariffe e sui sinistri. Ma le insurtech stanno superando queste barriere utilizzando dati esterni, in particolare i dati che provengono da feed ad alta frequenza o live. Una di queste start up, Tractable, ora raccoglie terabyte di immagini di incidenti automobilistici e costi di riparazione per gestire i sinistri. 

Tractable è diventata una forza trainante nel mercato delle assicurazioni auto e non vi è alcuna garanzia che la società si limiterà a questo settore quando così tanti altri verticali assicurativi saranno maturi per la raccolta delle informazioni al fine di rendere i processi assicurativi più profittevoli.

La trasformazione dell’AI non è semplice, ma uno sguardo alle aziende di successo suggerisce alcune best practice. In primo luogo, le compagnie che vogliono intraprendere questo viaggio devono selezionare processi ad alta intensità di lavoro umano e ad alta intensità di utilizzo di dati. Per esempio, si potrebbe iniziare a concentrare gli investimenti per fare in modo che l’intelligenza artificiale supporti gli operatori di call center dedicati sia alla vendita sia ai sinistri. Potrebbero sfruttare l’intelligenza artificiale per migliorare il processo di gestione dei sinistri eccellendo nell’ottimizzazione dei risarcimenti e nella soddisfazione del cliente, e/o per la customizzazione delle tariffe e del processo di sottoscrizione del rischio.

Investire in tecnologie e algoritmi non è sufficiente per ottenere importanti vantaggi di business. Le aziende devono prendersi il tempo di ricalibrare i processi decisionali e quelli operativi per estrarre il massimo valore dalle nuove iniziative e investire soprattutto nelle risorse umane per far sì che i cambiamenti operativi e organizzativi creino nel tempo il valore auspicato.

Il successo nasce anche nel garantire una solida governance dei dati, che garantisca solidità e integrità degli stessi.

Il processo di trasformazione guidato dall’utilizzo di tecnologie di AI porta con sé anche un’opportunità unica per il senior management: quella di cambiare la cultura aziendale istituendo nuovi modi di lavorare, creando team interfunzionali che sfruttano dati e analisi predittive, utilizzando approcci di test e learn agile che permettono di individuare soluzioni rapide al miglioramento dei key process aziendali. 

Le compagnie assicurative che stanno investendo in modo significativo nell’AI stanno vedendo i primi significativi benefici, come l’aumento del turnover dal 20% al 25% e la riduzione dei loss ratio da due a tre punti percentuali, grazie al miglioramento della sottoscrizione dei rischi e dell’eccellenza nella gestione dei sinistri.

Le aziende più mature dal punto di vista digitale superano già i loro pari, in particolare nelle aree della crescita dei ricavi, del valore aziendale e del Roi degli investimenti in progetti digitali. Ma il successo deriva da un mix di tecnologia e interazione umana. Le aziende hanno successo quando combinano, in maniera efficiente, le nuove tecnologie con le capacità umane per migliorare i processi di front e back office e far evolvere l’offerta. I ceo delle compagnie hanno davanti a loro una scelta: fare gli investimenti necessari nell’implementazione di soluzione di AI o rimanere indietro sul mercato rispetto a coloro che li faranno e, legato a questa scelta, si decreterà la sopravvivenza o l’estinzione delle organizzazioni che conducono.