Di Luigi Onorato, Senior Partner Monitor DELOITTE | FSI Innovation Leader & Insurance Sector Leader

Non c’è dubbio che le soluzioni legate alla gestione dei big data e l’intelligenza artificiale stiano rivoluzionando il mercato assicurativo che mostra una forte propensione verso modelli di business innovativi. Già oggi, infatti, un gran numero di assicuratori europei utilizza strumenti di BDA – Big Data Analytics (es. Intelligenza Artificiale o Machine Learning) a cui si aggiunge una consistente percentuale ulteriore che li sta implementando. Se i dati sono il nuovo petrolio, il futuro si gioca sulla capacità di portarli in superficie, comprenderli, estrarne il valore, monetizzarli. La gestione passa attraverso un ecosistema di interlocutori sempre più complesso. Specificatamente per il mondo “Automotive”, oltre al driver, è infatti possibile individuare 3 principali protagonisti: i Telematics Service Provider (TSP), che offrono a terze parti (es. Assicurazioni) servizi che abilitano la telematica nei veicoli (dispositivi, piattaforme) e capacità di data analysis; le aziende produttrici, che, attraverso la crescente presenza di veicoli nativamente connessi ricopriranno progressivamente un ruolo sempre più importante nella gestione e valorizzazione dei dati; infine i Data Marketplace che si occupano della standardizzazione dei dati provenienti dalle aziende (e non solo), fungendo da aggregatori e intermediatori verso altre società (es. assicurazioni). Basti pensare che in Europa, nel 2030, è atteso che oltre il 40% del parco circolante sarà nativamente connesso. Secondo gli esperti di settore, alla fine del 2021, un mezzo di trasporto merci ogni tre circolanti sarà satellizzato e reso attivo dal punto di vista telematico satellitare. Saper raccogliere, catalogare, gestire, analizzare in tempi sempre più rapidi questi dati è una necessità, ma anche una leva strategica. Negli ultimi anni, poi, i progressi tecnologici, nell’ambito dei big data e del machine learning, hanno generato grande interesse attorno al mondo degli algoritmi predittivi. Oggi infatti, grazie a dati sempre più granulari e capacità computazionali sempre più avanzate, l’analisi predittiva ricopre un ruolo quanto mai chiave per il miglioramento del modello di business di diversi settori per la moltitudine di possibili applicazioni: dal rilevamento delle frodi, all’ottimizzazione delle campagne di marketing, dall’efficientamento delle operations e alla riduzione dei rischi. Insomma, se già oggi l’analisi dei Big Data è fondamentale, in un futuro assai breve diventerà indispensabile.