l settore assicurativo non può più limitarsi a vendere coperture. Deve riuscire a far vedere il rischio prima che diventi danno, spesa sanitaria, perdita patrimoniale o interruzione dell’attività d’impresa. È qui che dati, modelli predittivi e intelligenza artificiale generativa possono spostare davvero il baricentro della consulenza: non una tecnologia da esibire, ma uno strumento per misurare bisogni spesso latenti e trasformarli in decisioni di protezione più consapevoli.
È il filo conduttore della presentazione “Dati e Intelligenza Artificiale: come cambiano i modelli di servizio del settore assicurativo”, illustrata da Sonia Grieco, partner di Prometeia, durante l’evento “Open Innovation: ridisegnare il futuro delle Assicurazioni”, promosso da ANIA SAFE il 21 maggio 2026. Il documento parte da tre punti che stanno ridisegnando il mercato italiano: vulnerabilità del territorio, longevity risk ed evoluzione tecnologica. Tre fronti diversi, ma con un punto comune: il gap di protezione resta ampio e il modello distributivo tradizionale fatica a renderlo percepibile al cliente.
La prima evidenza riguarda il patrimonio immobiliare. Oltre il 77% degli italiani possiede una casa di proprietà, una quota superiore alla media europea e molto più alta rispetto a Germania e Francia. La ricchezza immobiliare delle famiglie italiane è stimata in 5.662 miliardi di euro nel 2024, ma la crescita dell’1,7% degli ultimi quindici anni non ha compensato l’effetto dell’inflazione, che ha eroso oltre il 35% della ricchezza reale. Il dato fotografa un Paese ancora fortemente ancorato al mattone, ma non necessariamente attrezzato a proteggerlo. Solo il 15,8% degli immobili residenziali rientra nelle classi energetiche A-B, mentre le classi F-G pesano per il 47,4%.
Il secondo nodo è quello catastrofale. Secondo i dati richiamati da Prometeia, circa il 40% delle case si trova in zone soggette a terremoti, mentre quasi il 95% dei comuni italiani è esposto a rischio frane, alluvioni o erosione costiera. Oltre l’80% delle abitazioni risulta esposto a un rischio medio-alto legato ad almeno uno di questi eventi. Non è più una questione confinata alle aree considerate fragili. Riguarda il valore degli immobili, la tenuta finanziaria delle famiglie, il pricing assicurativo e la capacità degli intermediari di spiegare rischi che il cliente tende ancora a sottovalutare.
La sottoassicurazione resta il punto scoperto. Nel mondo produttivo solo il 7% delle imprese italiane risulta assicurato contro i rischi catastrofali. Il divario per dimensione aziendale è netto: le microimprese sono ferme al 6%, le piccole al 26%, le medie al 49%, mentre le grandi arrivano al 96%. La frattura è evidente. Le imprese più strutturate hanno già incorporato il rischio nella governance aziendale; quelle minori, che rappresentano gran parte del tessuto produttivo italiano, restano spesso esposte proprio dove la continuità operativa è più fragile.
Qui il collegamento con il lavoro già seguito da SimplyBiz sull’intelligenza artificiale nei processi finanziari è diretto. Negli approfondimenti dedicati alla survey SimplyBiz 2026 sull’AI nel credito e nelle assicurazioni era già emerso il passaggio dalla sperimentazione all’uso operativo della tecnologia nei processi di valutazione, relazione e supporto decisionale. Lo stesso tema torna nella consulenza assicurativa: la GenAI non è più solo un chatbot o un motore di sintesi, ma può diventare un’infrastruttura di lavoro per reti, gestori e consulenti.
La demografia aggiunge un’altro spunto. Nel 2060 la popolazione italiana sarà composta per il 34% da over 64, mentre i minori di 35 anni scenderanno al 29%. Nel 2024 l’Italia conta 26,4 milioni di nuclei familiari, di cui 9,6 milioni, circa il 36%, composti da una sola persona. Famiglie più piccole, più anziane, più esposte al rischio di non autosufficienza e spesso meno sostenute da reti familiari tradizionali. La consulenza assicurativa, in questo contesto, deve aiutare il cliente a capire cosa accade al reddito, alla liquidità e al patrimonio se aumenta il bisogno di cura, se si riduce la capacità lavorativa o se viene meno un componente del nucleo familiare.
La sanità conferma lo stesso scarto tra bisogno potenziale e protezione effettiva. La speranza di vita a 65 anni arriva a 21,3 anni nel 2024, ma quella senza limitazioni nelle attività quotidiane resta molto più bassa, pari a 10,4 anni, quindi con un periodo di non autosufficienza di circa 10 anni. Intanto il 9,9% delle persone ha dichiarato nel 2024 di aver rinunciato a visite specialistiche o esami diagnostici. Sul versante della spesa, il dato è altrettanto indicativo: nel 2024 la spesa sanitaria italiana è composta per il 74,3% da spesa pubblica, per il 22,3% da spesa privata out-of-pocket e solo per il 3,4% da spesa privata intermediata. Una parte consistente del costo sanitario resta quindi pagata direttamente dalle famiglie, senza adeguati strumenti di mutualizzazione o copertura assicurativa.
Anche la previdenza complementare mostra un avanzamento ancora insufficiente. Gli iscritti alle forme pensionistiche integrative arrivano a 10,4 milioni nel 2025, ma il tasso di partecipazione resta modesto. Il problema non è solo la disponibilità di prodotto. È la capacità di trasformare un bisogno futuro in una scelta presente. In questo passaggio il dato può aiutare, perché consente di costruire simulazioni più comprensibili, evidenziare il gap previdenziale e collegarlo alla disponibilità di spesa del cliente.
L’approccio Prometeia alla Protection Advisory si inserisce proprio qui: valorizzare il patrimonio informativo del cliente, sensibilizzarlo sui rischi, migliorare l’efficienza allocativa della protezione e supportare il relationship manager. Dietro queste formule c’è un cambio operativo preciso: integrare dati interni, open data e fonti esterne, individuare trigger socio-demografici, economici e transazionali, misurare il gap di copertura, simulare eventi avversi, evidenziare i bisogni i bisogni e costruire una proposta più coerente con il profilo del cliente.
La GenAI può dare velocità a questo processo. Può supportare la proattività commerciale, semplificare l’accesso alle informazioni, assistere il consulente nella navigazione dei contenuti, estrarre dati strutturati da documenti e fonti diverse, rafforzare i presidi di data quality e rendere più rapido il confronto tra prodotti. Prometeia richiama use case come Advisor Workspace, Conversational BI, ottimizzazione delle operations, analisi e confronto dei prodotti, con oltre 140 persone dedicate a stream progettuali per lo sviluppo di applicazioni GenAI. Qui il salto è chiaro: l’AI smette di essere un esperimento laterale e diventa supporto ai processi core.
Ma l’automazione non è consulenza. Un modello può suggerire il next best product, stimare un gap di copertura, generare una narrativa commerciale personalizzata o simulare l’effetto di un evento avverso. La responsabilità, però, resta in capo a compagnia, intermediario e rete distributiva. Serve sapere quali dati alimentano il modello, quali logiche orientano la raccomandazione, come viene presidiato l’intervento umano, come si gestiscono le anomalie e quanto la proposta sia davvero coerente con il profilo del cliente. Il tema incrocia anche il percorso regolamentare già affrontato da SimplyBiz sull’AI Act: più tecnologia nei processi significa più bisogno di governance, documentazione e controllo.
Il rapporto con il cliente sarà la variabile decisiva. La presentazione evidenzia una maggiore attenzione delle persone alla gestione dei dati personali: il 70% degli utenti internet in Italia ha rifiutato l’uso dei dati per fini pubblicitari, il 63% ha negato l’accesso alla posizione geografica e il 56% ha verificato il sito web prima di fornire dati personali. Allo stesso tempo crescono truffe, frodi informatiche e delitti informatici. La personalizzazione, quindi, non può essere costruita contro la fiducia del cliente. Deve passare da trasparenza, sicurezza, consenso informato e capacità di spiegazione.
È lo stesso punto emerso anche in altri contenuti pubblicati da SimplyBiz sul rapporto tra assicurazioni, consumatore digitale e intelligenza artificiale: l’apertura verso servizi predittivi e assistenti evoluti cresce, ma resta frenata dalla cautela sulla condivisione dei dati personali e dalla richiesta di maggiore trasparenza. Nel settore assicurativo, l’innovazione non si misurerà solo dalla potenza del modello, ma dalla capacità di renderlo accettabile, utile e spiegabile per il cliente finale.
Per le imprese il ragionamento è ancora più stringente. L’Allianz Risk Barometer 2026, richiamato da Prometeia, indica gli incidenti cyber tra i principali fattori di rischio, con il 42% degli intervistati in Italia e a livello globale. L’intelligenza artificiale sale al 33% in Italia, contro il 32% globale. Il Cyber Index PMI mostra però una capacità ancora disomogenea di identificare e gestire il rischio cyber, soprattutto tra le piccole imprese. Anche qui l’assicurazione può aprire un fronte di crescita, a condizione di non vendere solo coperture, ma strumenti di lettura del rischio, prevenzione e protezione coerenti con dimensione aziendale, settore e maturità organizzativa.
La direzione è segnata. Dati e AI possono rendere più efficace la consulenza assicurativa, ma non risolneranno da soli la sottoassicurazione italiana. Servono modelli di servizio capaci di far emergere bisogni che il cliente vede tardi: casa esposta al rischio climatico, famiglia monocomponente, spesa sanitaria in crescente crescita, previdenza insufficiente, impresa vulnerabile a eventi catastrofali o cyber. La tecnologia può ordinare il problema e renderlo misurabile. Poi arriva la parte più difficile: trasformare quell’evidenza in una decisione di protezione comprensibile, sostenibile e verificabile.
