L’Ivass pubblica un’indagine sull’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel settore assicurativo

L’Ivass ha pubblicato gli esiti della rilevazione condotta a fine 2022 (che ha coinvolto 93 imprese di assicurazione, tutte le imprese italiane e le 4 imprese extra UE) sull’utilizzo di algoritmi di Machine Learning (ML) da parte delle imprese di assicurazione in processi con impatto sulla clientela. L’indagine supporta un obiettivo strategico dell Autorità di vigilanza di analisi dell’evoluzione e dell’impatto delle tematiche InsurTech, favorendo lo sviluppo digitale in un moderno sistema di tutele per i consumatori.

Le imprese di assicurazione riportano di essere in una fase iniziale e conoscitiva riguardo l’utilizzo degli algoritmi ML, adottati principalmente per l’ottimizzazione dei processi interni e, in casi circoscritti, nei rapporti con gli assicurati. Ulteriori sviluppi potranno manifestarsi a seguito di sperimentazioni e valutazioni sul valore aggiunto del ML al business e con la piena definizione del quadro normativo di riferimento, in particolare a livello europeo. Il 27% delle compagnie utilizza almeno un algoritmo di ML nei processi con impatto diretto sulla clientela, per una quota di mercato pari al 78% nel comparto danni e al 25% nel comparto vita.

I principali ambiti di utilizzo degli algoritmi di ML sono relativi alla prevenzione delle frodi e alla gestione dei sinistri, principalmente in ambito r.c. auto, e alla identificazione delle intenzioni di abbandono dei clienti (modelli di churn), anche a fini di pricing al rinnovo della polizza. Per quanto riguarda la governance dei nuovi strumenti di ML – fondamentale per un loro utilizzo consapevole e responsabile – solo una compagnia indica di aver definito una policy specifica; altre 19 la stanno definendo; 5 di non avere ancora affrontato il tema. Da rilevare comunque che il 56% delle imprese che utilizzano algoritmi di ML dichiara di essersi dotata di meccanismi interni per valutare la fairness verso gli assicurati e rilevare indesiderate esclusioni o discriminazioni dei clienti.