Assicurazioni

Frodi assicurative, come cambiano i sistemi antifrode con la Data Science

L’utilizzo dei big data e delle tecnologie di intelligenza artificiale può aiutare le compagnie assicurative a ridurre sensibilmente il problema delle frodi e a ridurre i fattori di rischio, grazie a una migliore padronanza dei dati e a nuove forme di risk management

21 Apr 2020

Gianluigi Torchiani

I dati costituiscono ormai un elemento fondamentale della strategia delle aziende di qualsiasi settore produttivo. Esistono però alcuni comparti che, più di altri, sono da sempre legati alla disponibilità di informazioni accurate. Uno di questi è, senza ombra di dubbio, il mondo delle assicurazioni: per realizzare le proprie proposte contrattuali, gli assicuratori hanno sempre dovuto fare affidamento alle serie storiche a disposizione riguardanti determinati settori, nonché alle differenze di comportamento registrate in particolari aree geografiche o per diverse tipologie di servizi.

Uno storico deficit di informazioni

Per gli assicuratori è risultato spesso difficile, però, ottenere informazioni specifiche sulle abitudini e comportamenti dei singoli clienti, dal momento che le uniche occasioni di contatto erano quelle della firma del contratto e quella dell’avvenuto sinistro. Dunque, le compagnie si sono storicamente basate sulle esperienze personali dei professionisti del settore e sulla loro sensibilità. Ma, nonostante l’abilità degli assicuratori, questo deficit di informazioni è stato purtroppo ripetutamente sfruttato da soggetti malintenzionati, nel tentativo di riscuotere premi e ricevere indennizzi in maniera fraudolenta. Che ha prodotto, soprattutto per alcuni settori, l’effetto di innalzare verso l’alto il costo delle polizze assicurative, con conseguenze negative per l’intera collettività. Basti pensare alle truffe legate alle assicurazioni auto, purtroppo diffuse nel nostro Paese. Questo quadro consolidato è stato completamente ribaltato negli ultimi anni dall’esplosione del volume dei dati legato alla digitalizzazione, che mette a disposizione delle imprese del mondo insurance una quantità enorme di dati, che possono e devono essere utilizzati per migliorare al meglio i propri prodotti. Messa in altri termini, i Big Data possono aiutare gli assicuratori a sviluppare e implementare risposte dei clienti molto più personalizzate. In particolare, l’aggregazione di fonti di informazione interne ed esterne può facilitare la creazione di prodotti su misura, nonché consentire un’evoluzione da un servizio standardizzato a uno più personalizzato.

La svolta dell’intelligenza artificiale

Il volume di dati da solo non è un prerequisito sufficiente per ottimizzare la gestione delle decisioni nel settore assicurativo. Per contestualizzare, organizzare e trarre un vero significato dai dati, gli assicuratori hanno necessità di affidarsi a tecnologie come intelligenza artificiale (AI), machine learning e cognitive computing. In questo modo per gli attori dell’insurance diventa possibile trasformarsi da partner finanziario che interviene soltanto ex post, ovvero in occasione di un danno, a veri e propri fornitori di servizi. I risvolti sono notevoli soprattutto nell’ambito dell’identificazione frodi: grazie all’utilizzo di appositi algoritmi, diventa possibile riconoscere le truffe assicurative, classificando con un elevato margine di probabilità i “veri” frodatori da clienti che stanno subendo dei disservizi, riducendo così il numero dei falsi positivi. Particolarmente efficace risulta poi uno degli ambiti più avanzati dei Big Data, quello dei Real Time Analytics: minore è il tempo necessario a individuare la truffa, maggiori sono le probabilità di ridurre i danni economici legati alle truffe. Oltre queste conseguenze dirette, ce ne sono di altre estremamente rilevanti, sebbene magari non direttamente quantificabili nell’immediato: dal momento che le soluzioni di machine learning si occupano in maniera automatizzata dell’antifrode, le risorse interne delle compagnie assicurative possono essere destinate ad attività a maggior valore aggiunto. Inoltre, sul lungo termine, le conseguenze di un miglioramento delle prestazioni sull’antifrode può permettere un notevole incremento della brand reputation delle società assicurative.

L’intelligenza artificiale di Ibm a supporto del mondo delle assicurazioni

Un attore del mondo tecnologico che ha da tempo compreso l’impatto dell’intelligenza artificiale sul mondo assicurativo è senza dubbio IBM, che ha strutturato una serie di soluzioni, basate sul cloud ibrido e sulla sua piattaforma di intelligenza artificiale, IBM Watson. Tra i clienti che hanno scelto le soluzioni assicurative di IBM c’è anche la compagnia italiana Groupama, che ha già potuto raggiungere tutta una serie di benefici. In particolare, grazie alla telematica applicata all’antifrode è stato registrato un incremento del 15% sull’individuazione di frodi sospette, su cui si è rilevato un aumento del 50% del tasso di contrasto per evidenti difformità. In particolare, nel mondo automotive si è assistito a una riduzione delle spese annuali per richieste di risarcimento di Groupama Assicurazioni, utilizzando un modello di intelligenza artificiale in grado di riconoscere la veridicità delle collisioni, con conseguente diminuzione significativa dei costi. Un bell’esempio di come l’innovazione digitale permette di ottenere chiari benefici per le imprese e per la collettività. Inoltre, è previsto un miglioramento continuo dell’efficacia della telematica applicata ai sinistri grazie alla trasformazione dell’intera filiera, che ha instaurato un circolo virtuoso per rendere più efficienti i processi e raggiungere un ulteriore incremento dei risparmi.

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