COME BIG DATA E DATA ANALYTICS CAMBIERANNO L’ASSICURAZIONE DANNI: MCKINSEY
“How data and analytics are redefining excellence in P&C underwriting” (24 settembre 2021)
MCKINSEY
https://www.mckinsey.com/
In un recente articolo, McKinsey ha illustrato le best practices internazionali nell’utilizzo dei Big Data e dei Data Analytics per quanto riguarda la sottoscrizione dei rischi assicurativi dei rami danni.
Nei tre segmenti di mercato considerati - personal lines, linee commerciali e grandi rischi - gli Autori illustrano quali sono i fattori principali perché l’impiego di Big Data e di tecniche di Analytics possa avere successo.
Condizione necessaria per l’utilizzo di queste tecniche è costituire al proprio interno team con competenze intersettoriali, promuovendo la formazione continua.
La “benzina” che può alimentare un uso efficace ed efficiente dei big data è costituita, ovviamente, dai dati stessi se affidabili, accurati e precisi.
L’articolo considera le seguenti sette categorie di informazioni essenziali per l’attività di sottoscrizione dei rischi:
- i dati assicurativi veri e propri, ossia quelli afferenti ai diversi rami, in termini di frequenza sinistri, costo medio, ecc.;
- i dati internet, ovvero i dati relativi ai sistemi di determinazione dei prezzi sul web, i dati SEO (Search Engine Optimization) e i dati comunque relativi alla rete;
- i dati ambientali, relativi a clima, sostenibilità e meteorologia;
- i dati di fonte pubblica;
- i dati individuali (ad esempio gli indici di merito creditizio delle persone, gli stili di vita, ecc.);
- i dati relativi al business (ad esempio, i dati dei contatti B2B o B2C o il merito creditizio);
- i dati di localizzazione (ad esempio, i dati relativi al GPS, ai sensori IoT, alla mappatura, al traffico, ecc.).
Gli assicuratori best in class sono stati in grado di innovare i loro modelli di sottoscrizione dei rischi e, contemporaneamente, integrarsi con la rete di distribuzione agenziale o di broker, anche attraverso l’uso delle molteplici fonti di informazioni.