L’Agentic AI, l’intelligenza artificiale che è in grado di prendere decisioni, può contribuire a trasformare in modo significativo anche il settore delle assicurazioni.

L’assicurazione dipende infatti enormemente dalla gestione dei dati e dalla valutazione del rischio. Tuttavia i metodi tradizionali faticano a gestire l’enorme volume e la complessità dei dati provenienti da fonti diverse come informazioni sui clienti, cronologie dei sinistri, social media e dispositivi IoT. Questo comporta inefficienze, ritardi, servizi generici e clienti insoddisfatti.

Inoltre, i modelli di rischio convenzionali non riescono a catturare le complessità del mondo odierno, lasciando le compagnie assicurative impreparate nella gestione dei nuovi rischi. I processi manuali esistenti peggiorano l’inefficienza, distogliendo risorse da attività più produttive.

In questo scenario, l’Agentic AI rappresenta una soluzione strategica: grazie ad algoritmi avanzati e al machine learning, consente analisi più rapide, previsioni accurate e automazione delle decisioni. Ne risultano operazioni più snelle, servizi più personalizzati e una migliore gestione del rischio.

Ma vediamo meglio cos’è l’Agentic AI.

Agentic AI: l’agente intelligente che apprende e anticipa

Il cuore dell’Agentic AI è la sua capacità di autoapprendimento e di decision-making contestuale. Diversamente dagli agenti AI classici, questi sistemi non sono meri esecutori. Sono progettati per interagire dinamicamente con l’ambiente, interpretare segnali, ridefinire comportamenti. Questo sposta l’AI da un paradigma di automazione a uno di collaborazione intelligente.

Come l’Agentic AI Trasforma l’Assicurazione

L’Agentic AI sta trasformando l’assicurazione da un settore reattivo a uno proattivo e personalizzato, ridisegnando l’esperienza cliente e migliorando efficienza e redditività per le compagnie. Vediamo come.

Per gli Assicuratori

1. Miglioramento della valutazione del rischio: Analisi in tempo reale da tutte le fonti per profili di rischio, sottoscrizione e pricing più accurati.
2. Efficienza operativa: L’automazione riduce gli errori umani e accelera processi come la gestione dei sinistri.
3. Rilevamento delle frodi: I modelli AI identificano anomalie e pattern sospetti, riducendo le perdite finanziarie.
4. Consolidamento dei dati: Integra fonti diverse per una visione olistica di ogni cliente e profilo di rischio.

Per i Consumatori

1. Polizze su misura: Polizze personalizzate basate sui profili individuali, garantendo coperture più rilevanti e prezzi competitivi.
2. Gestione rapida dei sinistri: L’automazione semplifica la gestione delle richieste, aumentando la soddisfazione.
3. Miglioramento dell’esperienza: Chatbot e assistenti virtuali forniscono supporto 24/7 preciso e tempestivo.
4. Servizi proattivi: L’analisi predittiva anticipa i bisogni dei clienti, proponendo rinnovi e aggiustamenti di copertura.

Come Funziona l’Agentic AI nel Settore Assicurativo

1. Raccolta e Integrazione dei Dati

La raccolta avviene da:

• Interazioni con i clienti (acquisti di polizze, richieste di risarcimento, feedback)
• Social media (post e recensioni per sentiment analysis)
• Dispositivi IoT (telematica automobilistica, tracciatori di salute)
• Registri storici (sinistri passati, dettagli di polizze, informazioni di sottoscrizione)

I dati vengono poi integrati in un sistema centralizzato per una visione completa e omogenea.

2. Analisi dei Dati e Riconoscimento dei Pattern

Con i dati integrati, l’Agentic AI:

• Riconosce pattern: Identifica tendenze e correlazioni nei dati.
• Ottiene insight comportamentali: Analizza il comportamento dei clienti per offrire servizi più personalizzati.
• Predice rischi: Confronta dati storici e correnti per prevedere rischi futuri.
• Individua anomalie: Segnala deviazioni anomale che possono indicare frodi.

3. Decision Making e Automazione

Gli insight vengono utilizzati per automatizzare decisioni chiave:

• Gestione dei sinistri: Verifica automatica dei dettagli, approvazione o rifiuto delle richieste.
• Sottoscrizione: Valutazione automatica della compatibilità del cliente con le polizze offerte.
• Offerte proattive: Suggerimenti di aggiornamenti o miglioramenti della copertura basati sui dati comportamentali.

3 esempi di applicazione di Agentic AI nelle assicurazioni

Ecco tre esempi concreti di applicazione dell’Agentic AI nel settore assicurativo:

1. Gestione automatizzata e intelligente dei sinistri

L’Agentic AI può analizzare documentazione, immagini e dati dei sinistri in tempo reale, verificare automaticamente la validità delle richieste e autorizzare i rimborsi senza intervento umano.
Esempio pratico:
Un cliente invia tramite app foto dei danni alla propria auto dopo un incidente. L’AI analizza immediatamente l’immagine, valuta il danno confrontandolo con modelli storici e approva il risarcimento entro pochi minuti.

2. Sottoscrizione dinamica e personalizzazione delle polizze

Basandosi su dati comportamentali, informazioni provenienti da dispositivi IoT (come fitness tracker o black box automobilistiche) e analisi predittive, l’Agentic AI costruisce offerte assicurative su misura in tempo reale.
Esempio pratico:
Un’assicurazione sanitaria offre premi personalizzati ai clienti in base al loro livello di attività fisica monitorato dai wearable, incentivando uno stile di vita più sano e riducendo i rischi futuri.

3. Prevenzione e rilevamento avanzato delle frodi

Integrando il rilevamento delle anomalie e l’analisi comportamentale, l’Agentic AI identifica pattern sospetti o incoerenze nei dati, bloccando tempestivamente le frodi prima che causino perdite.
Esempio pratico:
Nel caso di più richieste di rimborso simili provenienti da aree diverse ma collegate tra loro, l’AI segnala automaticamente le anomalie per un’analisi investigativa approfondita, riducendo il rischio di frodi organizzate.