Intelligenza Artificiale nelle Assicurazioni: applicazioni e vantaggi

Introduzione

L’Intelligenza Artificiale nel settore assicurativo viene utilizzata per analizzare dati e documenti, automatizzare attività operative e supportare processi come underwriting, gestione dei sinistri, fraud detection e customer service.

L’adozione sta accelerando anche grazie all’AI generativa. Secondo una survey pubblicata da EIOPA nel 2026, condotta su 347 compagnie assicurative di 25 Paesi dello Spazio Economico Europeo, il 65% utilizzava già tecnologie di AI generativa e un ulteriore 23% prevedeva di adottarle.

L’AI sta quindi passando dalla sperimentazione all’utilizzo operativo. La vera sfida per le compagnie non è più soltanto capire se utilizzare queste tecnologie, ma come integrarle nei processi mantenendo qualità dei dati, sicurezza, trasparenza e controllo umano.

Come viene utilizzata l'Intelligenza Artificiale nelle Assicurazioni

L’AI può intervenire lungo diverse fasi della catena del valore assicurativa.

EIOPA evidenzia applicazioni che vanno dal pricing e underwriting fino alla gestione dei sinistri, elaborazione documentale, fraud detection e customer interaction.

Tra i principali casi d’uso troviamo:

• analisi e classificazione dei documenti;
• supporto all’underwriting;
• gestione dei sinistri;
• identificazione di comportamenti anomali;
• automazione del back office;
• customer service;
• analisi di email e comunicazioni;
• supporto agli operatori;
• estrazione e validazione dei dati.

Non tutte queste applicazioni richiedono lo stesso livello di autonomia.

In molti casi l’AI viene utilizzata per preparare, classificare o analizzare le informazioni, mentre la decisione finale rimane affidata a una persona.

AI generativa nelle assicurazioni: quali sono i casi d’uso

L’AI generativa ha ampliato soprattutto la possibilità di lavorare con informazioni non strutturate.

Una compagnia assicurativa gestisce ogni giorno grandi quantità di:

• email;
• contratti;
• polizze;
• denunce;
• perizie;
• note degli operatori;
• richieste dei clienti;
• documentazione amministrativa.

I Large Language Model possono supportare attività come sintesi, classificazione, ricerca e interpretazione dei contenuti.

Un sistema può, per esempio, leggere una comunicazione relativa a un sinistro, identificarne l’intento, estrarre le informazioni principali e presentare all’operatore una sintesi strutturata.

L’AI generativa può inoltre essere utilizzata per interrogare knowledge base aziendali, confrontare documenti o assistere gli operatori nella ricerca delle procedure corrette.

Il dato EIOPA mostra però che molte compagnie stanno ancora adottando queste tecnologie in modo graduale e controllato: nonostante l’ampia diffusione, numerosi casi d’uso sono ancora nella fase di proof of concept o sviluppo progressivo.

AI e gestione dei sinistri: dalla denuncia al claims management

La gestione dei sinistri è uno degli ambiti in cui l’AI può generare maggiore efficienza.

Una pratica può comprendere fotografie, email, denunce, perizie, verbali e altri documenti.

Con AI e Document Intelligence è possibile automatizzare alcune attività:

ricezione → classificazione → estrazione dati → verifica → associazione alla pratica → gestione dell’eccezione.

Il sistema può riconoscere la tipologia del documento, recuperare numero di polizza, soggetti coinvolti e altre informazioni rilevanti e trasferirle al workflow.

L’AI può inoltre contribuire alla prioritizzazione delle pratiche o all’individuazione di elementi che richiedono un approfondimento.

La Claims Automation non significa però che ogni sinistro debba essere liquidato automaticamente. Nei casi complessi rimane fondamentale l’intervento di specialisti e liquidatori.

AI e fraud detection nel settore assicurativo

Un altro caso d’uso importante è la fraud detection.

Modelli di machine learning possono analizzare dati e comportamenti per individuare anomalie che meritano una verifica.

Tra i segnali possono rientrare:

• ricorrenze insolite;
• incoerenze tra documenti;
• pattern anomali;
• relazioni tra soggetti;
• variazioni rispetto allo storico;
• informazioni non coerenti con la pratica.

L’AI non stabilisce automaticamente che un sinistro sia fraudolento.

Può invece aiutare a selezionare e prioritizzare i casi sui quali gli specialisti antifrode devono concentrare l’attenzione.

EIOPA osserva nel 2026 che l’AI viene sempre più utilizzata anche in fraud detection, ma sottolinea contemporaneamente che le stesse tecnologie possono rendere più sofisticate frodi, social engineering e attacchi informatici.

AI per underwriting e valutazione del rischio assicurativo

L’underwriting consiste nella valutazione del rischio e nella definizione delle condizioni alle quali una compagnia è disposta ad assicurarlo.

L’AI può supportare gli underwriter analizzando grandi quantità di dati e documenti e rendendo più rapidamente disponibili le informazioni necessarie.

Può essere utilizzata, per esempio, per:

• estrarre dati dalle richieste;
• analizzare documentazione tecnica;
• individuare informazioni mancanti;
• confrontare dati;
• supportare la classificazione dei rischi;
• evidenziare anomalie.

L’obiettivo è ridurre il tempo dedicato alla raccolta e preparazione delle informazioni e lasciare agli specialisti le valutazioni che richiedono esperienza e giudizio professionale.

In questo ambito, però, aumenta anche l’importanza della governance.

AI Act e assicurazioni: quali sistemi richiedono più attenzione

L’utilizzo dell’AI nelle assicurazioni deve essere considerato anche alla luce dell’AI Act europeo e della normativa assicurativa già esistente.

Non tutti i sistemi AI utilizzati da una compagnia sono classificati allo stesso modo.

EIOPA chiarisce che, nel settore assicurativo, i sistemi AI destinati alla valutazione del rischio e alla determinazione dei prezzi nelle assicurazioni vita e salute relative a persone fisiche rientrano tra i sistemi considerati high-risk dall’AI Act.

Per gli altri casi d’uso continuano comunque ad avere particolare importanza principi di:

• data governance;
• tracciabilità;
• fairness;
• cybersecurity;
• spiegabilità;
• supervisione umana;
• gestione del rischio.

Questo significa che utilizzare un algoritmo non è soltanto una decisione tecnologica: richiede anche di comprendere quali dati utilizza, come viene controllato e quale impatto può avere su clienti e processi.

Document Intelligence e AI nei processi assicurativi

Una delle applicazioni più concrete dell’AI nel settore Insurance è la Document Intelligence.

Le compagnie devono gestire grandi quantità di contenuti non strutturati e provenienti da fonti differenti.

Tecnologie come OCR, Natural Language Processing, Computer Vision e Large Language Model possono lavorare insieme per trasformare questi contenuti in dati utilizzabili.

Un sistema può, per esempio:

• riconoscere il tipo di documento;
• leggere testo e tabelle;
• estrarre date e importi;
• individuare soggetti e riferimenti;
• interpretare comunicazioni;
• confrontare più documenti;
• trasferire i dati ai sistemi aziendali.

La differenza rispetto alla semplice digitalizzazione è sostanziale.

L’OCR legge il testo; la Document Intelligence utilizza l’AI per comprenderlo e inserirlo nel processo.

Questo consente di ridurre attività manuali soprattutto nei flussi caratterizzati da elevati volumi documentali.

Human-in-the-loop: perché l’AI non deve decidere tutto

Nel settore assicurativo molti processi riguardano decisioni con conseguenze concrete per clienti e compagnie.

Per questo è importante definire con precisione quando l’AI può procedere automaticamente e quando deve intervenire una persona.

Un modello human-in-the-loop può prevedere:

• automazione dei casi standard;
• soglie di confidenza;
• controlli sui dati;
• escalation delle anomalie;
• verifica degli output;
• intervento umano nelle decisioni sensibili.

La supervisione umana è anche uno degli elementi richiamati dall’Opinion EIOPA sulla governance dell’AI, insieme a fairness, explainability, data governance, record keeping e cybersecurity.

L’obiettivo non è scegliere tra persone e tecnologia, ma individuare il livello di automazione appropriato per ogni processo.

L’Intelligenza Artificiale di Datlas per il settore Insurance

Datlas applica Intelligenza Artificiale, con AI generativa nella Document Intelligence ai processi assicurativi caratterizzati da grandi quantità di dati, documenti e comunicazioni.

Le soluzioni combinano tecnologie come:

• OCR;
• Natural Language Processing;
• Computer Vision;
• Machine Learning;
• Large Language Model;
• Process Automation.

I documenti vengono acquisiti, classificati e trasformati in dati strutturati e validati, che possono alimentare CRM, sistemi di back office e workflow aziendali.

L’approccio può essere completamente automatizzato nei casi standard oppure utilizzare modelli human-in-the-loop quando la pratica richiede controllo o valutazione.

L’AI diventa così una componente del processo assicurativo, non uno strumento separato dall’operatività.

FAQ: Domande Frequenti

1.Come viene utilizzata l’AI nelle assicurazioni?

L’AI viene utilizzata in underwriting, gestione dei sinistri, fraud detection, analisi documentale, customer service e automazione del back office.

2.Come viene utilizzata l’AI generativa dalle compagnie assicurative?

Può analizzare testi e documenti, sintetizzare informazioni, interrogare knowledge base, classificare richieste e supportare gli operatori nella gestione delle pratiche.

3.L’AI può liquidare automaticamente un sinistro?

Alcune attività possono essere automatizzate, ma nei processi complessi o sensibili è opportuno mantenere controlli e supervisione umana.

4.L’AI Act si applica alle assicurazioni?

Sì. L’AI Act si applica anche al settore assicurativo. Alcuni sistemi utilizzati per risk assessment e pricing nel ramo vita e salute sono classificati come high-risk, mentre altri utilizzi rimangono soggetti anche alla normativa assicurativa e ai relativi requisiti di governance.