Per 6 compagnie assicurative su 10 l’intelligenza artificiale generativa avrà un effetto significativo o rivoluzionario sulla fase distributiva. Questo è uno dei dati chiave che emerge dalla nuova ricerca “Distribution (Re) generation: L’impatto dell’ia generativa sulla distribuzione e gli investimenti attesi” condotta da Ey per conto di Italian Insurtech Association, l’associazione che riunisce imprese attive nel settore assicurativo e non solo.
La ricerca Iia-Ey, condotta tra aprile e agosto 2024, presenta un’analisi delle opportunità e criticità nell’adozione dell’ia generativa e sulle sue attese ed effettive implementazioni, grazie al contributo di circa 25 tra compagnie assicurative (con una copertura del market share sulla raccolta premi superiore al 40%), insurtech e broker preminenti nel mercato italiano.
I risultati raccolti evidenziano un parziale riserbo nell’adozione di soluzioni di ia generativa in ambito distributivo e l’attuale assenza di casi concreti di utilizzo già in produzione.
Un approccio cautelativo di questo tipo può essere imputato “ad una certa resistenza sia culturale sia tecnologica della rete agenziale, all’incertezza normativa e alle difficoltà nel raggiungere un livello di efficacia sufficientemente maturo per l’utilizzo a regime. A fronte di costi ricorrenti e di avvio piuttosto ingenti, infatti, i benefici appaiono chiari ma difficilmente misurabili o raggiungibili nel breve termine”, precisa lo studio.
La necessità di addestrare l’ia generativa
La principale tendenza che emerge dallo studio condotto è quella che vede il 71% del campione adottare modelli di ai generativa proprietari presenti già sul mercato quali Gpt, Gemini o Lamda, scelti per questioni di affidabilità e prestazioni. Il 25% preferisce sviluppare in casa soluzioni proprie basate su modelli open source, mentre il 21% si affida a soluzioni di ia generativa già pronti all’uso, integrati in applicazioni esistenti.
“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 – dichiara Marco Concordati, partner insurance di 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”.
I costi dello sviluppo dell’ia generativa
Per quanto riguarda i costi associati allo sviluppo di applicazioni basate su ia generativa, si può distinguere tra costi una tantum e ricorrenti. Nel primo caso, le voci più impattanti sono quelle legate allo sviluppo e all’integrazione della tecnologia, ma anche sulla formazione del personale. Il 42% si aspetta di spendere più di 100.000€ solo per le attività legate sviluppo e implementazione, mentre il 54% prevede di spendere tra i 10.000 e i 100.000€. Per quanto riguarda i costi ricorrenti, la consulenza esterna e l’assunzione di personale specializzato sono quelli su cui ci si attende di destinare un budget maggiore (rispettivamente il 25% e il 30% prevede una spesa annuale superiore ai 100.000€).
In relazione all’impatto dell’ia generativa sui processi interni, il 25% del campione si aspetta un impatto rivoluzionario e un ulteriore 54% un impatto significativo. I principali ambiti riguardano l’ottimizzazione delle attività di compliance e risk, il supporto all’it durante l’intero ciclo di vita di sviluppo del codice, la possibilità di monitorare, tramite per esempio dashboard interattive, i flussi di cassa e i dati dell’area finance e, non da ultimo, rendere più efficienti i processi relativi alle risorse umane.
“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 – aggiunge Simone Ranucci Brandimarte, presidente di Iia –. 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. 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”.
Il supporto al cliente: il vantaggio numero uno derivante dall’ai generativa
Un complessivo 59% si aspetta un effetto significativo o rivoluzionario sulla fase distributiva, anche se questa si rivela essere la fase della catena del valore su cui ci aspetta un minore impatto rispetto alla gestione dei sinistri e alla sottoscrizione. Gli impatti maggiori vengono percepiti soprattutto nel supporto clienti, dove il 44% degli intervistati prevede un impatto rivoluzionario, complice il fatto di una trasformazione delle modalità di interazione con gli utenti, con possibili miglioramenti di efficienza, personalizzazione e soddisfazione complessiva del servizio.
Per i principali player assicurativi, il caso d’uso più rilevante è quello che concerne la capacità di questa tecnologia di riformulare la documentazione assicurativa in un linguaggio più comprensibile (il 28% dei rispondenti lo considera come estremamente rilevante) per i clienti al fine di aiutare a superare le difficoltà di comprensione dei contratti assicurativi, spesso redatti in un linguaggio giuridico complesso, contribuendo così a ridurre l’asimmetria informativa tra chi redige e chi acquista le polizze.