Panorama Assicurativo Ania

🌎 Data analytics

“ANALYTICS-DRIVEN INSURANCE”. L’IMPRESA SI TRASFORMA (MCKINSEY)

Transforming into an analytics-driven insurance carrier

Ari CHESTER, Richard CLARKE, Ari LIBARIKIAN


MCKINSEY & CO.
http://www.mckinsey.com/


MCKINSEY - Link allARTICOLO


L’articolo in esame affronta il tema, di grande attualità, dello sviluppo dell’advanced analytics in seno alle imprese assicuratrici.  

Si tratta di un aspetto da tempo oggetto di investimenti aziendali (con la creazione, in alcuni casi, di veri e propri “centri di eccellenza”) e che ha già condotto a risultati positivi in diversi ambiti: il catastrophe modeling nei rami property e l’identificazione delle frodi (sia nei rami danni sia nel comparto vita) ne sono alcuni esempi.

L’articolo segnala, in particolare, come sia ormai opinione diffusa, tra gli insurance executives, che un utilizzo esteso e rigoroso dell’advanced analytics possa permettere una consistente creazione di valore per l’impresa ed essere fonte di notevoli benefici.
Gli Autori indicano che la trasformazione dell’impresa in tal senso avviene in diverse fasi:

  • sviluppo e adozione di modelli in grado di evidenziare come un assetto analytics-driven sia sinonimo di valore aggiunto per la compagnia e sia in grado di migliorare il decision-making;
  • realizzazione di un “centro di eccellenza” (COE-Center of Excellence) in grado di  presentare in breve tempo valide  analytics solutions, che possano permeare e diventare parte integrante delle principali attività d’impresa (underwriting, sviluppo e distribuzione dei prodotti, gestione dei sinistri).

Al management è riservato il compito di sostenere la realizzazione della analytics-driven insurance, attraverso impegni concreti quali:

  • considerare tale passaggio come una senior-leadership priority;
  • organizzare il consistente lavoro connesso al cambiamento (considerando, prudentemente, una durata multiannuale del progetto), ma  richiedendo rapidi progressi e sottolineando successi e vantaggi dell’iniziativa;
  • servirsi di una leadership in grado di gestire sia gli aspetti analytics-driven legati al COE sia quelli di management tradizionale, in modo da non creare pericolosi “gap”.