Oltre l’algoritmo: come l’AI ridisegna il settore assicurativo
Ufficio Marketing e Comunicazione Tutela Legale Spa
Intelligenza artificiale e assicurazioni: un cambio di paradigma nei processi decisionali
L’intelligenza artificiale sta trasformando radicalmente il settore assicurativo: dalla valutazione del rischio alla gestione dei sinistri, fino alla personalizzazione dei prodotti.
Nel comparto tutela legale, l’AI (Artificial Intelligence) viene già impiegata per:
- analizzare banche dati;
- individuare trend di contenzioso per area geografica o categoria professionale;
- stimare la probabilità di successo delle azioni legali.
Secondo EIOPA (2023), l’uso dell’AI sarà determinante per migliorare la prevenzione del rischio legale, ma richiederà un forte presidio umano nei processi decisionali e nei modelli di governance.
L’AI non sostituisce la consulenza, ma ne amplia il potenziale analitico.
Secondo Deloitte Insurance Outlook 2025, oltre il 60% delle compagnie europee sta investendo in piattaforme di analytics e AI per automatizzare il triage dei sinistri e migliorare la valutazione del rischio.
Lo studio McKinsey “Insurance 2030” afferma che entro il 2030 il processo di underwriting “sarà ridotto a pochi secondi” grazie all’automazione e al supporto di modelli di machine learning / deep learning.
Dalla distribuzione alla consulenza strategica: il nuovo posizionamento del broker
Le compagnie di tutela legale si stanno muovendo verso modelli di partnership basati su co-sviluppo, formazione e condivisione di insight.
In questo contesto, il broker assume un ruolo chiave di consulente strategico, capace di:
- anticipare i nuovi ambiti di rischio (es. cyber legale, greenwashing, responsabilità amministrativa);
- contribuire al design dei prodotti, suggerendo personalizzazioni modulari;
- integrare le informazioni AI-driven nei propri processi di advisory.
Dati e relazioni: la nuova frontiera della consulenza “data driven”
Il broker del futuro sarà sempre più un interprete dei dati di rischio, non solo un distributore di coperture.
Le piattaforme di business intelligence e i sistemi di analisi predittiva permettono oggi di individuare cluster di imprese o professionisti con alta esposizione al rischio (es. nuove normative ESG, whistleblowing, appalti pubblici, …).
Esempio: un broker può utilizzare strumenti di data analytics per identificare clienti con polizze RC professionale ma senza tutela legale, e proporre un’estensione mirata in base alle aree di rischio più ricorrenti.
Il valore sta nel collegare il dato tecnico alla realtà del cliente, generando insight che migliorano la qualità della consulenza e il tasso di retention.
EIOPA – 2025
In prospettiva: il vantaggio competitivo non sarà nell’accesso ai dati, ma nella capacità di interpretarli per costruire valore assicurativo personalizzato.
Governance, etica e trasparenza: tre sfide da presidiare
L’uso crescente dell’AI nei processi assicurativi pone nuove sfide per i broker, chiamati a garantire:
- compliance con i principi IVASS ed EIOPA in materia di AI governance.
- trasparenza nella comunicazione dei modelli predittivi;
- etica nella gestione dei dati sensibili dei clienti;
L’indagine IVASS su algoritmi e Machine Learning mostra che circa il 27% delle compagnie utilizza almeno un algoritmo di Machine Learning con impatto sul cliente. Solo 1 compagnia ha una policy specifica definita, mentre altre 19 la stanno definendo e 5 non l’hanno ancora affrontata.
In un mercato dove la fiducia è l’asset più prezioso, la capacità di conciliare innovazione e responsabilità sarà il vero elemento distintivo.
Costruire l’ecosistema broker–compagnia–AI
Le esperienze più avanzate nel settore mostrano che la collaborazione tra broker e compagnie su piattaforme comuni di analisi dei sinistri o simulatori di rischio crea un ecosistema virtuoso, in cui:
- la compagnia fornisce tecnologia e dati aggregati;
- il broker offre competenza consulenziale e prossimità al cliente;
- l’AI supporta la valutazione predittiva del rischio e la prevenzione del contenzioso.
Il risultato è una consulenza più mirata, tempestiva e sostenibile, capace di valorizzare la professionalità del broker e migliorare la customer experience.
Nell’era dell’IA, il broker che saprà combinare intelligenza artificiale e intelligenza relazionale sarà il vero protagonista del cambiamento.
Perché, anche nel mercato più digitale di sempre, la differenza continuerà a farla chi sa unire dati, competenza e fiducia.