EY, in collaborazione con l’Associazione Italiana Insurtech (IIA), ha recentemente pubblicato il secondo report del progetto Insurance (Re)Generation, focalizzato sull’impatto dell’Intelligenza Artificiale Generativa (IA Generativa) nella distribuzione assicurativa.
Questo studio – condotto tra aprile e agosto 2024 grazie al contributo di circa 25 player assicurativi tra cui Compagnie, Insurtech e Broker – approfondisce come l’IA Generativa possa trasformare la fase distributiva, ottimizzando le interazioni con i clienti e migliorando l’efficienza operativa.
“In un settore assicurativo in cui l’età media degli agenti si alza, l’Intelligenza Artificiale Generativa emerge come un’opportunità di rinnovamento e attrattività per le nuove generazioni.
Marco Concordati, Partner Insurance EY
Nonostante le resistenze culturali e tecnologiche, l’88% dei professionisti del settore prevede un impatto rivoluzionario o significativo dell’IA Generativa, in particolare nel supporto ai clienti, trasformando così gli intermediari in veri e propri co-piloti digitali. Queste tecnologie non solo alleggeriscono il carico amministrativo, ma forniscono anche suggerimenti e insight preziosi, migliorando l’efficienza e la personalizzazione del servizio.
La nostra ricerca evidenzia che l’adozione dell’IA Generativa è ancora agli albori, ma ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui i giovani si approcciano e svolgono il mestiere di agente assicurativo, rendendolo più accessibile e in linea con le loro competenze digitali”
IA GENERATIVA: ADOZIONE E COSTI ASSOCIATI
Uno dei primi temi da affrontare nell’introduzione di soluzioni basate su IA Generativa è la selezione dei modelli, che può orientarsi verso modelli proprietari od Open Source. In ambito assicurativo è emerso che, il 71% predilige modelli di GenAi proprietari come GPT e Gemini, scelti per la loro affidabilità e prestazioni.
Il 25%, invece, è orientato verso soluzioni basate su modelli Open Source, che offrono maggiore flessibilità e riservatezza dei dati. Solo il 21% è interessato a modelli già pronti all’uso, integrati in applicazioni di mercato.
A prescindere dalla scelta del modello, però, la maggior parte dei player (68%) ritiene utile specializzare i modelli scelti con tecniche di Fine Tuning, che adatta a un compito specifico un modello pre-addestrato, o RAG (Retrieval-Augmented Generation), che combina il recupero di informazioni con la generazione di testo.
COSTI UNA TANTUM E COSTI RICORRENTI
La selezione del modello di IA Generativa richiede anche un’attenta valutazione dei costi associati, distinguendo tra costi one-off (sviluppo iniziale e implementazione) e costi ricorrenti (manutenzione, aggiornamento e formazione del personale).
Per quanto riguarda i costi one-off, il 71% delle dei player stima costi superiori a 50.000 euro per lo sviluppo e l’implementazione della tecnologia; il 62% prevede di spendere tra 10.000 e 100.000 euro per l’integrazione con i sistemi esistenti, mentre il 46% ritiene che i costi per il training iniziale dell’algoritmo siano compresi tra 10.000 e 50.000 euro. Anche la formazione del personale prevede, per il 17%, costi non superiori ai 50.000 euro.
Per quanto riguarda i costi ricorrenti, invece, per il 63% dei player intervistati stabilisce costi annui tra i 10.000 e 50.000 euro all’anno per le spese per le licenze e per i costi di maintenance (50%). I costi per l’acquisizione di fonti dati per alimentare i modelli, invece, per il 93% non supererà i 100.000 euro.
Il supporto di professionisti e consulenti esterni è considerato fondamentale, con il 25% del campione che prevede di destinare oltre 100.000 euro all’anno. Per la formazione, il 71% dei rispondenti prevede di spendere annualmente una cifra inferiore ai 50.000 euro.
IA GENERATIVA NELLA DISTRIBUZIONE ASSICURATIVA
Sebbene la maggior parte dei player (59%) ritenga che l’IA Generativa avrà un impatto significativo o rivoluzionario nella distribuzione, il 41%, invece, pensa che questo sarà marginale se non addirittura irrilevante. Le perplessità a riguardo sono principalmente legate a complessità tecniche, resistenza culturale e approccio cautelativo rispetto alla normativa.
Tra i contesti in cui l’IA Generativa può esprimere significativamente le sue capacità nella distribuzione assicurativa, c’è l’area relativa al supporto clienti. Il 44% degli intervistati, infatti, prevede un impatto rivoluzionario nel supporto clienti, migliorando l’efficienza, la personalizzazione e la soddisfazione del servizio. Ad esempio, si possono utilizzare assistenti virtuali per rispondere alle richieste dei clienti, spiegare le polizze con un linguaggio naturale e comparare prodotti diversi.
Per quanto riguarda il processo di vendita e la formazione della rete agenziale, l’IA Generativa può essere un alleato prezioso, migliorando le strategie di vendita con suggerimenti in tempo reale e offrendo strumenti avanzati come simulazioni interattive e materiali personalizzati per rafforzare l’apprendimento e la preparazione degli agenti.
Sono positive anche le prospettive per le attività di marketing e comunicazione con il 66% degli intervistati che prevede un impatto significativo. Ad esempio, questa tecnologia potrebbe aiutare nella realizzazione di contenuti digitali personalizzati per campagne di marketing mirate o di materiale informativo per documenti e media rivolti alla rete di vendita.
“Il mercato ha accolto l’introduzione dei Large Language Models e dell’intelligenza artificiale con una rapidità sorprendente, che non si era mai vista in passato, basti pensare che oggi solo una percentuale irrisoria di persone non ne ha mai sentito parlare. Dopo poco più di 12 mesi di hype attorno all’AI Generativa si cominciano a vedere già i primi use cases su molteplici mercati; per altre tecnologie, come blockchain o IOT, si erano aspettati anni. Questo si traduce anche in ingenti investimenti: secondo i nostri dati il settore insurtech raggiungerà i 50 milioni di euro di investimenti nel 2024 in AI, con una previsione di crescita fino a 90 milioni di euro nel 2025 e 140 milioni di euro nel 2026. Il settore assicurativo ha sempre pagato il dazio di essere visto come macchinoso e superfluo e questo ha comportato una resistenza da parte del consumatore finale.
Simone Ranucci Brandimarte, presidente di IIA
L’AI Generativa rappresenta un passo fondamentale verso un’ottimizzazione dei tempi di lavoro e una maggiore trasparenza per i nostri clienti. Uno degli utilizzi più promettenti di questa tecnologia riguarda proprio la capacità di riformulare la documentazione assicurativa in un linguaggio chiaro e accessibile, aiutando a superare le difficoltà di comprensione dei contratti, e contribuendo a costruire un rapporto di fiducia più solido con i clienti”
Impatti minori, invece, sono percepiti per quanto riguarda il monitoraggio e analisi delle performance e la generazione di lead; mentre per quanto riguarda lo sviluppo e innovazione di prodotto e la pianificazione e strategia di distribuzione gli impatti stimati sono pressoché marginali.
IMPATTO SUI PROCESSI INTERNI
Per quanto riguarda invece gli impatti che l’IA Generativa potrebbe avere sui processi interni, il 25% si aspetta un impatto rivoluzionario, mentre il 54% prevede un impatto significativo.
Gli ambiti principali includono:
- Risorse Umane: Efficienza nei processi HR (automazione di compiti ripetitivi e manuali, come le attività di payroll, di predisposizione dei contratti e gestione delle ferie).
- Compliance e Risk Management: Ottimizzazione delle attività di conformità e gestione del rischio.
- Finance: Monitoraggio dei flussi di cassa e dei dati finanziari tramite dashboard interattive.
- Supporto IT: Miglioramento delle attività legate alla gestione del ciclo di vita del codice, potenziamento della sicurezza informatica, facilitazione nell’erogazione dei servizi IT in azienda, inclusa la gestione dei ticket, degli incidenti, della reportistica e delle risorse.
PROSPETTIVE FUTURE
L’IA Generativa apre notevoli possibilità per il settore assicurativo, sebbene vi siano ancora diverse sfide da superare per sfruttarne pienamente i vantaggi nel lungo periodo. Sebbene l’adozione di questa tecnologia sia ancora nelle fasi iniziali, infatti, essa ha il potenziale per diventare essenziale nei processi distributivi, sia supportando direttamente i clienti, sia fungendo da “copilota” per gli intermediari nelle attività di vendita e gestione dei clienti stessi.
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