🌎 Intelligenza artificiale

DA ESPERIMENTO PILOTA A MOTORE DELL’INNOVAZIONE: L’IMPIEGO DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE NELL’ASSICURAZIONE DEL FUTURO (CAPGEMINI)

“From AI pilots to AI powerhouse: Building the insurance enterprise of tomorrow” (WEBPAGE DI PRESENTAZIONE E REPORT) - 2026

Samantha CHOW, Divij CHOPRA

CAPGEMINI – Link alla WEBPAGE DI PRESENTAZIONE del REPORT

Le applicazioni dell’Intelligenza Artificiale (IA) vengono ormai implementate a ritmo accelerato nel settore assicurativo. Tuttavia, molte compagnie stanno scoprendo che, senza una strategia aziendale di IA adeguata, le applicazioni si moltiplicano più velocemente di quanto non generino valore, creando una nuova forma di rischio operativo. A questi temi e alle applicazioni attuali e future dell’IA in campo assicurativo è dedicato un articolo di Capgemini.

Si stima che la sola IA generativa potrebbe aumentare il fatturato del settore di un importo compreso fra i 50 e i 70 miliardi di dollari, con il maggiore impatto sulle aree marketing e vendite, sulla gestione clienti e sull’ingegneria del software. Gli obiettivi sono chiari: rafforzare l'efficienza, ridurre il lavoro manuale e migliorare l'esperienza del cliente.

Tuttavia, prosegue l’analisi, il ritorno sull'investimento in IA potrebbe essere ridotto senza una strategia adeguata. Il motivo è che le sperimentazioni dell'IA stanno seguendo lo stesso percorso dei sistemi assicurativi tradizionali. I sistemi di gestione delle polizze e dei sinistri possono rapidamente moltiplicarsi, a causa di acquisizioni, di una strategia frammentata o, semplicemente, di investimenti sbagliati.

Secondo Capgemini, quindi, sono necessarie tre azioni per sbloccare il vero valore della trasformazione basata sulla nuova tecnologia e adottare un modello operativo incentrato sull'IA.

1. Analisi di ruoli, attività e reparti
Assicuratori, professionisti della gestione sinistri, addetti alle vendite e servizi di assistenza clienti hanno ciascuno responsabilità e obiettivi di performance ben definiti, da valutare in ottica di IA.

2. Reverse engineering dei flussi di lavoro
Una volta definito lo stato futuro di ciascun ruolo e attività, è possibile ricostruire i flussi di lavoro. Ciò significa esaminare i microprocessi che interessano le fasi di acquisizione, valutazione del rischio, revisione delle frodi, liquidazione dei sinistri e comunicazione con il cliente. Ad esempio, non tutte le attività richiedono un'intelligenza artificiale generativa avanzata. Sono disponibili diverse tecnologie e ciascuna dovrebbe essere considerata all'interno del flusso di lavoro più ampio. Un caso specifico è rappresentato dai modelli di gestione delle frodi esistenti, che rimangono importanti.

3. Allinearsi su una strategia organizzativa
L'ultimo passo consiste nell'allinearsi su un approccio per mettere insieme tutti i progetti pilota, gli strumenti e i framework di IA dell'organizzazione. Un approccio potrebbe essere una piattaforma unificata che fornisca le basi per una governance condivisa e opportunità per capitalizzare le lezioni apprese in tutta l'organizzazione. Man mano che i casi d'uso dell'IA maturano nei singoli dipartimenti, una piattaforma comune può fornire opportunità di contaminazione incrociata tra team di sottoscrizione, gestione sinistri e innovazione.