Analisi dati nel settore assicurativo: come migliora il decision making
- Pubblicato
Introduzione
Le compagnie assicurative gestiscono ogni giorno grandi quantità di dati, documenti e informazioni provenienti da clienti, polizze, sinistri, canali digitali e sistemi aziendali.
La capacità di trasformare queste informazioni in insight utilizzabili è diventata una componente centrale del decision making nel settore assicurativo.
L’analisi dei dati può supportare attività come underwriting, valutazione del rischio, gestione dei sinistri, fraud detection e customer experience, permettendo alle compagnie di prendere decisioni più rapide e basate su una visione più completa del cliente e della pratica.
L’OECD evidenzia come nuove fonti di dati e strumenti analitici basati sull’Intelligenza Artificiale stiano ampliando le possibilità del settore assicurativo nella valutazione e gestione dei rischi.
Il punto non è quindi accumulare più informazioni, ma riuscire a trasformare il dato in una decisione o in un’azione di processo.
Analisi dati nelle assicurazioni: perché è sempre più importante
Il settore assicurativo utilizza da sempre informazioni per valutare e prezzare il rischio.
Ciò che sta cambiando è la quantità e la varietà dei dati disponibili, insieme alla capacità tecnologica di elaborarli.
Oltre ai dati contenuti nei sistemi gestionali, oggi una compagnia può avere informazioni distribuite tra:
- polizze;
- storico dei sinistri;
- documenti;
- email;
- fotografie;
- perizie;
- interazioni con il cliente;
- applicazioni digitali;
- sistemi di pagamento;
- fonti esterne.
Il problema è che una parte importante di queste informazioni non nasce in formato immediatamente utilizzabile.
Un contratto, una denuncia di sinistro o una comunicazione via email possono contenere dati rilevanti, ma richiedono prima di essere letti, classificati e interpretati.
AI e Document Intelligence permettono di inserire anche queste informazioni all’interno del processo analitico.
Quali dati utilizzano le compagnie assicurative
Per supportare il decision making, le compagnie possono utilizzare dati provenienti da fonti molto differenti.
Possiamo distinguere principalmente tra dati strutturati e dati non strutturati.
I dati strutturati sono già organizzati in campi e database, per esempio:
- dati anagrafici;
- numero di polizza;
- premio;
- date;
- storico delle transazioni;
- dati sui sinistri;
- informazioni sui pagamenti.
I dati non strutturati comprendono invece:
- email;
- documenti PDF;
- contratti;
- perizie;
- fotografie;
- testi liberi;
- comunicazioni dei clienti.
La capacità di utilizzare entrambi aumenta la quantità di informazioni disponibili per il processo decisionale.
Con tecnologie di Document Intelligence per esempio, un documento può essere trasformato da semplice allegato a fonte strutturata di dati.
AI nelle assicurazioni: il 70% degli operatori intervistati la utilizza
L’adozione dell’Intelligenza Artificiale nel mercato finanziario italiano sta crescendo rapidamente.
Il rapporto Artificial Intelligence in Italian Financial Markets pubblicato dall’OECD nell’aprile 2026 evidenzia che, tra i principali settori finanziari analizzati, quello assicurativo presenta il livello di adozione più elevato: il 70% degli operatori assicurativi intervistati dichiara di utilizzare AI.
Nel settore bancario la percentuale rilevata è del 59%.
La survey OECD ha coinvolto complessivamente 450 operatori del sistema finanziario italiano e mostra come i casi d’uso più frequenti riguardino attività come:
- analisi dei dati;
- ottimizzazione dei processi interni;
- generazione e sintesi di testi;
- fraud detection;
- antiriciclaggio;
- customer support.
Il dato è significativo perché indica che l’AI non è più utilizzata soltanto in progetti sperimentali, ma sta entrando progressivamente nelle attività operative delle organizzazioni finanziarie e assicurative.
Data analytics e underwriting: come migliorare la valutazione del rischio
Uno degli ambiti più naturali per l’utilizzo dei dati è l’underwriting.
L’underwriter deve raccogliere e valutare numerose informazioni per comprendere il rischio associato a una richiesta assicurativa.
Analytics e AI possono supportare questa attività organizzando automaticamente i dati disponibili e mettendo in evidenza gli elementi più rilevanti.
Secondo l’OECD, l’integrazione di nuove fonti dati con strumenti di AI e machine learning può supportare risk assessment, underwriting, pricing e strategie di mitigazione del rischio.
La tecnologia può, per esempio:
- aggregare informazioni provenienti da sistemi differenti;
- estrarre dati da documenti;
- individuare informazioni mancanti;
- evidenziare anomalie;
- organizzare la pratica prima dell’intervento dell’underwriter.
L’obiettivo non è necessariamente automatizzare la decisione finale, ma fornire allo specialista una vista più completa e strutturata del rischio.
Fraud detection assicurativa: come i dati aiutano a individuare le anomalie
La fraud detection rappresenta un altro ambito in cui data analytics e machine learning possono supportare le compagnie.
Un sistema può analizzare grandi quantità di dati e individuare:
- schemi ricorrenti;
- incongruenze;
- comportamenti anomali;
- relazioni tra soggetti;
- informazioni discordanti tra più documenti.
L’obiettivo non è dichiarare automaticamente fraudolenta una pratica.
Il sistema può invece assegnare indicatori di rischio e priorità, aiutando gli specialisti antifrode a concentrare le verifiche sui casi che presentano segnali più significativi.
IVASS utilizza a sua volta basi dati, strumenti analitici e procedure di controllo nell’attività istituzionale di prevenzione e contrasto delle frodi assicurative, con particolare attenzione al settore RC Auto. L’Istituto pubblica periodicamente analisi e approfondimenti dedicati all’antifrode.
Data governance e AI nelle assicurazioni: quali rischi gestire
Con l’aumento dell’utilizzo dell’AI cresce anche la necessità di controllare infrastrutture, informazioni e modelli.
Il 17 luglio 2026 IVASS ha richiamato il mercato proprio sui rischi legati ai modelli avanzati di Intelligenza Artificiale, evidenziando possibili implicazioni per riservatezza, integrità delle informazioni e resilienza dei sistemi informatici. La comunicazione IVASS collega questi aspetti anche ai requisiti di resilienza operativa previsti da DORA.
Una strategia data-driven deve quindi considerare anche:
- privacy;
- cybersecurity;
- qualità del dato;
- controllo degli accessi;
- dipendenza da provider esterni;
- tracciabilità;
- possibili bias;
- supervisione dei modelli.
L’utilizzo dell’AI non può essere separato dalla governance delle informazioni che alimentano il sistema.
L’approccio Datlas all’analisi dei dati nel settore Insurance
Datlas integra Intelligenza Artificiale, Document Intelligence e Process Automation per trasformare dati e contenuti non strutturati in informazioni utilizzabili nei processi assicurativi.
Documenti, email e comunicazioni possono essere acquisiti, classificati e analizzati per estrarre dati da trasferire ai sistemi aziendali.
Le informazioni possono quindi alimentare:
- gestione dei sinistri;
- classificazione delle pratiche;
- fraud detection;
- analisi documentale;
- customer operations;
- monitoraggio dei workflow.
L’obiettivo è collegare dato e azione, evitando che le informazioni rimangano distribuite tra documenti e sistemi separati.
FAQ: Domande Frequenti
1.Come vengono utilizzati i dati nelle assicurazioni?
I dati supportano valutazione del rischio, underwriting, pricing, gestione dei sinistri, fraud detection, customer experience e monitoraggio dei processi.
2.Quante compagnie assicurative italiane utilizzano AI?
Nel rapporto OECD 2026, il 70% degli operatori assicurativi intervistati dichiara di utilizzare tecnologie di Intelligenza Artificiale. Il dato deriva dalla survey OECD sul settore finanziario italiano realizzata nel 2025.
3.Come viene utilizzata l’AI nell’analisi dei dati assicurativi?
L’AI può analizzare dati e documenti, individuare anomalie, classificare pratiche, estrarre informazioni e supportare gli operatori nel processo decisionale.
4.Perché la data quality è importante nelle assicurazioni?
Perché informazioni incomplete o distorte possono compromettere la qualità delle analisi e degli output AI. Validazione, aggiornamento e governance del dato sono quindi elementi essenziali.