Claims Automation: come automatizzare la gestione dei sinistri
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Introduzione
La Claims Automation è l’utilizzo di tecnologie digitali e di Intelligenza Artificiale per automatizzare alcune delle attività necessarie alla gestione dei sinistri assicurativi.
Un sinistro genera infatti numerosi documenti, dati e comunicazioni: denunce, fotografie, email, PEC, perizie, verbali, richieste di risarcimento e documentazione proveniente da soggetti diversi.
La Claims Automation permette di acquisire, classificare e analizzare automaticamente queste informazioni, indirizzandole verso il corretto processo di lavorazione.
L’obiettivo non è eliminare l’intervento umano, ma ridurre le attività manuali e permettere agli operatori di concentrarsi sui casi che richiedono una valutazione.
Cos'è la Claims Automation
La Claims Automation applica tecnologie di automazione alla gestione di una pratica assicurativa.
Il processo tradizionale di gestione di un sinistro può essere sintetizzato in tre fasi principali:
- denuncia del sinistro;
- verifica delle informazioni e dei danni;
- definizione e liquidazione della pratica.
In ciascuna di queste fasi vengono raccolte informazioni provenienti da fonti e canali differenti.
Una denuncia può arrivare attraverso un modulo, un’applicazione, un’email o una PEC. Alla pratica possono poi essere associati fotografie, documenti, comunicazioni legali, perizie e ulteriori richieste.
Gestire manualmente questi flussi significa leggere i documenti, identificarne la tipologia, estrarre le informazioni e inserirle nei sistemi della compagnia.
Con la Claims Automation, una parte di queste attività può essere automatizzata.
Come funziona la Claims Automation
Un processo automatizzato può iniziare già nel momento in cui la compagnia riceve una nuova comunicazione relativa a un sinistro.
Il sistema può:
- acquisire il documento o il messaggio;
- identificare la tipologia di contenuto;
- estrarre le informazioni rilevanti;
- associare il documento alla pratica corretta;
- controllare la presenza dei dati necessari;
- indirizzare la pratica al workflow previsto;
- segnalare eventuali anomalie a un operatore.
Il vantaggio è particolarmente evidente quando i volumi sono elevati e le informazioni arrivano in formati non strutturati.
Un’email può contenere dati importanti nel testo libero, mentre un allegato può essere una fotografia, una denuncia o un documento legale.
Tecnologie di Document Intelligence e Natural Language Processing permettono di analizzare queste informazioni e trasformarle in dati utilizzabili dai sistemi aziendali.
AI e gestione sinistri
L’Intelligenza Artificiale sta assumendo un ruolo crescente nei processi assicurativi.
Nel 2026 EIOPA ha evidenziato come l’AI sia già utilizzata lungo la catena del valore assicurativa e, in particolare, in attività di back office come gestione dei sinistri, elaborazione documentale e fraud detection.
L’AI può supportare la Claims Automation in attività come:
- classificazione automatica dei documenti;
- estrazione di dati;
- riconoscimento di soggetti e ruoli;
- analisi di testi e comunicazioni;
- individuazione di informazioni mancanti;
- identificazione di anomalie;
- prioritizzazione delle pratiche;
- supporto alla fraud detection.
L’evoluzione interessa anche l’AI generativa. Una rilevazione EIOPA condotta nel 2025 su 347 compagnie assicurative di 25 Paesi dello Spazio Economico Europeo ha rilevato che il 65% utilizzava già soluzioni di AI generativa, mentre un ulteriore 23% prevedeva di adottarle.
Nei processi più delicati, tuttavia, l’automazione deve essere affiancata da adeguati controlli e supervisione umana.
Dalla denuncia alla gestione digitale del sinistro
La digitalizzazione può iniziare già dalla denuncia.
Nel settore RC Auto, ad esempio, il modulo di Constatazione Amichevole di Incidente può essere compilato sia in formato cartaceo sia digitale.
Come chiarisce IVASS nelle indicazioni dedicate alla gestione dei sinistri RC Auto, il modulo di denuncia può essere compilato su documento cartaceo o informatico e le compagnie devono mettere a disposizione strumenti per la compilazione e la trasmissione telematica.
Una denuncia digitale permette di acquisire le informazioni già in formato strutturato e collegarle più facilmente ai sistemi della compagnia.
Ma l’automazione può continuare anche nelle fasi successive.
Una piattaforma può verificare l’arrivo di nuovi documenti, riconoscerne il contenuto, associare le comunicazioni alla pratica esistente e indirizzare automaticamente le attività verso gli uffici competenti.
Il sinistro diventa così un workflow digitale, anziché una sequenza di attività manuali separate.
I vantaggi della Claims Automation
La Claims Automation può produrre benefici sia per la compagnia sia per il cliente.
Riduzione dei tempi di gestione
Automatizzare acquisizione, classificazione e smistamento dei documenti riduce il tempo necessario per le attività preliminari della pratica.
Minori attività manuali
Gli operatori non devono leggere e classificare manualmente ogni documento ricevuto e possono concentrarsi sui casi che richiedono competenze specifiche.
Maggiore qualità dei dati
Controlli automatici possono individuare informazioni mancanti, incongruenze o documentazione incompleta prima che la pratica prosegua.
Maggiore tracciabilità
Un workflow digitale consente di registrare le attività svolte e monitorare lo stato della pratica.
Claims Automation e fraud detection
I dati raccolti durante il processo di gestione del sinistro possono essere utilizzati anche per attività di controllo.
Modelli analitici e sistemi AI possono individuare anomalie, incoerenze o pattern che richiedono un approfondimento.
L’impiego dell’AI in attività di claims management e fraud detection è già osservato nel mercato assicurativo europeo, come evidenziato anche da EIOPA nelle proprie analisi sulla diffusione dell’Intelligenza Artificiale nel settore.
Questo non significa stabilire automaticamente che una pratica sia fraudolenta.
L’AI può piuttosto aiutare a individuare quali pratiche meritano una verifica più approfondita, permettendo agli specialisti antifrode di concentrare l’attenzione sui casi più rilevanti.
Claims Automation e fraud detection possono quindi diventare parti dello stesso ecosistema informativo.
Il ruolo dell'operatore
La gestione dei sinistri comprende attività che non possono essere ridotte a semplici regole.
Valutare una situazione complessa, analizzare un’eccezione o gestire la relazione con un assicurato richiede spesso esperienza e capacità decisionale.
Per questo un modello efficace è quello human-in-the-loop.
La tecnologia può occuparsi di:
- acquisizione dei documenti;
- classificazione;
- estrazione dei dati;
- controlli standard;
- routing delle pratiche.
L’operatore interviene invece quando è necessario interpretare un caso, gestire un’anomalia o prendere una decisione.
Questo modello è coerente anche con quanto emerge dalle analisi EIOPA: nel settore assicurativo molte applicazioni AI vengono sviluppate come sistemi assistiti, nei quali il giudizio umano rimane centrale.
L’automazione diventa quindi uno strumento per aumentare la capacità operativa delle persone, non semplicemente per sostituirle.
La visione di Datlas nella Claims Automation
Datlas applica automazione e Intelligenza Artificiale ai processi documentali legati alla gestione dei sinistri.
Il modello può comprendere acquisizione delle comunicazioni, classificazione dei documenti, estrazione e validazione dei dati e integrazione delle informazioni con i sistemi della compagnia.
L’obiettivo è ridurre le attività manuali e rendere più efficiente il workflow documentale, mantenendo l’intervento umano nei passaggi in cui è necessaria una verifica.
Datlas supporta le compagnie nella digitalizzazione e automazione dei processi di gestione dei sinistri attraverso tecnologie di Process Automation, Document Intelligence e competenze operative.
FAQ: Domande Frequenti
Cos’è la Claims Automation?
È l’utilizzo di tecnologie digitali e AI per automatizzare attività nella gestione dei sinistri, come acquisizione dei documenti, classificazione, estrazione dei dati e instradamento delle pratiche.
Quali documenti può gestire?
Il processo può coinvolgere denunce, email, PEC, fotografie, verbali, perizie, documentazione legale e altre comunicazioni collegate al sinistro.
L’AI può supportare la fraud detection?
Sì. L’AI può analizzare dati e informazioni per individuare anomalie o pattern che meritano un approfondimento, aiutando gli operatori a prioritizzare le verifiche.
L’AI può decidere automaticamente la liquidazione di un sinistro?
L’AI può supportare l’analisi e automatizzare alcune attività, ma nei processi complessi è importante mantenere adeguati controlli e supervisione umana.