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Che cos'è l'analisi predittiva del rischio nelle Assicurazioni

Che cos'è l'analisi predittiva del rischio nelle Assicurazioni

Oggi, nel mondo assicurativo, acquisire clienti di valore richiede un'analisi predittiva del rischio. Perchè? Perchè farlo significa avvicinare e portare a bordo persone e organizzazioni con le quali sia possibile instaurare relazioni di lungo termine e di mutuo vantaggio. Rapporti basati sull'erogazione di servizi di qualità, personalizzati, e su contratti che tengano conto, di converso, dell'effettiva condotta del cliente, premiando con fee scontate o prestazioni accessorie i comportamenti virtuosi e indirizzando verso le buone pratiche gli utenti meno esperti. Tutto questo presuppone una profonda conoscenza del mercato, grande esperienza nel formulare proposizioni integrate e, soprattutto, la capacità di gestire il rischio in scenari caratterizzati da dinamiche sempre più fluide. Occorre un approccio al risk management di nuova concezione, che senza ingessare le operazioni produca effetti positivi sul business, agendo su larga scala come sulle singole pratiche, in modo granulare e accurato. I processi di risk management, in altre parole, vanno automatizzati, implementando lo sviluppo di piattaforme di Big Data analytics e strumenti di intelligenza artificiale che li traghettino verso la formulazione di vere e proprie attività di analisi predittiva. Come? Lavorando gomito a gomito con i clienti.

 

Così si avvia una strategia di analisi predittiva del rischio

Immaginiamo di prendere un cluster di clienti e proporre loro servizi premium o sconti sulle polizze in cambio dell'autorizzazione a raccogliere e trattare dati relativi, per esempio, al modo in cui guidano la propria autovettura o a come utilizzano soluzioni di domotica installate nelle loro abitazioni. Informazioni preziosissime, che analizzate con gli opportuni algoritmi e correlate con dati provenienti da altre fonti (database di terze parti, social network, servizi meteo e registri ambientali) ricostruiscono il profilo di rischio di ciascun cluster o addirittura di ciascun cliente, stabilendo collegamenti tra eventuali sinistri, incidenti e malori a cause specifiche, e delineando pattern che possono essere sfruttati per generare inferenze nei confronti di altri clienti o prospect. Naturalmente, più aumentano le serie statistiche e i casi raccolti e verificati, più efficaci e accurati risulteranno i modelli di analisi. È proprio facendo leva su questi modelli che si può cominciare a osservare con quale frequenza e con quale intensità il ripetersi di determinate azioni concorre ad aumentare o diminuire la probabilità che si verifichino altrettanto determinati eventi.

 

Cosa consente di fare l'analisi predittiva di rischio rispetto ai profili

Una volta che si è rafforzata la base di dati e che si sono affinati gli algoritmi che correlano ciascun utente a un profilo di rischio, è possibile estendere l'utilizzo del modello ad altri clienti, o a segmenti di mercato specifici. In che modo? Associando caratteristiche socio-demografiche predefinite (o dataset acquistati da società terze parti) agli schemi generati dalle analisi. Strumenti, questi ultimi, che aiutano l'assicuratore non solo a comprendere qual è il valore potenziale di una polizza, ma anche a prevedere le opzioni e le condizioni assicurative che massimizzano il vantaggio per l'azienda e per il cliente in funzione delle sue esigenze e del profilo di rischio assegnato. La forza di questo approccio è che la sua efficacia aumenta esponenzialmente man mano che se ne diffonde l'adozione. Soprattutto se si introducono nel sistema soluzioni di machine learning, che consentono di velocizzare le attività di analisi –selezionando via via i dati e le correlazioni più incisive ed eliminando le ridondanze inutili– e di perfezionare la capacità di predire gli eventi. Ed è proprio così che diventa possibile acquisire clienti ad alto potenziale ed accrescerne soddisfazione e valore con offerte mirate e programmi di loyalty ad hoc.

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