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Analisi predittiva del rischio, come funziona l'IoT

Analisi predittiva del rischio, come funziona l'IoT

Soprattutto nel mondo assicurativo si sente sempre più spesso parlare di analisi predittiva del rischio basata sulle piattaforme IoT. Ma cos'è e come funziona l'approccio che permette di studiare le abitudini, lo stile di vita e – per l'appunto – il profilo di rischio di un cliente attraverso le sue interazioni con gli oggetti connessi? Sottolineiamo, prima di ogni altra cosa, che per avviare un progetto del genere è necessario raccogliere il consenso esplicito degli utenti. Non solo facendo loro sottoscrivere un documento in cui le parti prendono atto in modo trasparente delle situazioni e dei dispositivi coinvolti nel tracciamento delle attività, conformemente alle disposizioni del GDPR (General Data Protection Regulation), ma anche evidenziando i reciproci vantaggi. Deve essere infatti chiaro ai clienti che la raccolta e l'analisi dei dati generati dalle interazioni con gli oggetti connessi permetteranno all'assicuratore di personalizzare l'offerta. Così come la definizione di un profilo di rischio accurato non risulterà come puro vantaggio per la compagnia, ma consentirà al cliente di acquistare polizze su misura, con premi commisurati alla sua effettiva condotta. 

 

Nell'IoT non basta raccogliere i dati, bisogna elaborarli per trasformarli in insight 

Superata la barriera all'ingresso del consenso, si apre per assicuratori e assicurati un mondo di opportunità da esplorare. Questo per il semplice fatto che già oggi tra wearable, dispositivi per la smart home, assistenti vocali, veicoli connessi e, naturalmente, l'inseparabile smartphone, esistono una miriade di oggetti e piattaforme in grado di registrare con estrema precisione il modo in cui un utente guida, gestisce la casa, si prende cura dei propri averi e del proprio corpo. Dispositivi come le smart box montate sulle automobili o le centrali per le applicazioni di domotica all'interno degli appartamenti si limitano però a raccogliere dati grezzi, inutilizzabili così come sono. Per essere trasformati in informazioni di valore e quindi in insight di valore utili a formulare previsioni affidabili, i dati devono essere trasferiti in un centro di elaborazione che li incroci facendo leva su algoritmi specifici. Intelligenza artificiale e Machine learning sono le tecnologie che consentono di elaborare gli input e correlarli con serie statistiche, record contenuti nel CRM e altre fonti informative, ricostruendo nel dettaglio un vero e proprio identikit digitale del cliente.  

 

Come l'analisi predittiva del rischio e l'IoT porteranno a nuovi modelli di business 

È a questo punto che – conoscendo a fondo non solo il cluster a cui appartiene il cliente, ma anche le sue effettive abitudini e il modo in cui si evolvono nel tempo – diventa possibile tracciare una serie di traiettorie lungo le quali, con ogni probabilità, i servizi offerti dall'assicuratore incontreranno le esigenze specifiche dell'individuo. L'IoT non rappresenta però solo un punto di contatto con la vita dei propri clienti. I sensori degli oggetti connessi raccolgono e trasmettono alla Rete anche dati relativi all'ambiente circostante: meteo, condizioni del traffico, qualità dell'aria, rischi idrogeologici. Attingendo a queste fonti e dando vita a ulteriori elaborazioni, le compagnie assicurative hanno la facoltà di creare profili di rischio per ciascun cliente che contemplino, virtualmente, qualsiasi tipologia di scenario e di evento. Più dati ci saranno a disposizione, più accurate saranno le previsioni. È questa la nuova frontiera dell'analisi predittiva del rischio in ambito Insurance. Una rivoluzione che implicherà anche la radicale trasformazione del modello di business delle compagnie assicurative: dalle mere operazioni di raccolta dei premi, verifica degli eventuali sinistri e gestione delle procedure di risarcimento dei clienti, gli assicuratori passeranno ad attività a maggiore valore aggiunto: attività volte a consigliare e indirizzare i clienti con l'obiettivo, in una prospettiva win-win, di adottare contromisure e stili di vita per prevenire danni e incidenti.  

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