In un mondo in cui la trasformazione digitale è all’ordine del giorno, Big Data e analisi dei dati sono il nuovo trend che ogni business dovrebbe abbracciare per divenire più agile e competitivo sul mercato, migliorando le esperienze dei clienti e introducendo nuovi business model. Il legame tra Big Data e assicurazioni, con un mercato di Big Data sempre più dinamico e maturo, ha cominciato a espandersi esplorando i vantaggi di questa nuova tendenza poiché è uno dei settori con attività competitive considerevoli e non sempre prevedibili. Big Data e software data analysis, così come la procedura data breach, diventano quindi un fondamentale strumento di decision making. 

Big data e assicurazioni: un connubio rivoluzionario

Essendo un settore fortemente dipendente dalle statistiche ed esposto a un grande flusso di dati e informazioni, l’avvento e la crescita esponenziale di nuove applicazioni dei big data ha rivoluzionato le compagnie di assicurazione che ora possono plasmare strategie su misura e più efficaci. La fruizione nel campo assicurativo di software data analysis, quindi, permette di incrementare il livello di personalizzazione dei prodotti e servizi per soddisfare le esigenze dei consumatori, ma anche di sviluppare un processo operativo molto più fluido. Le tecnologie basate sui Big Data nelle assicurazioni non solo migliorano le interazioni con i consumatori e cercano di ridurre al massimo il rischio di perdite, ma apportano anche dei significativi cambiamenti al processo interno alle compagnie di assicurazione ottimizzando e automatizzando i processi, con effettiva riduzione dei costi operativi e un aumento dell’efficacia delle azioni messe in campo.

La rivoluzione dei Big Data e applicazioni relative sta innanzitutto nel fatto che non ci si basa più solamente sui dati tradizionali, ma si combinano queste informazioni con dati provenienti dai social network, dai movimenti bancari, dalle carte di credito, dai dispositivi digitali che usiamo ogni giorno. In questo modo, attraverso un processo di data enrichment e una sofisticata analisi dei dati, le compagnie di assicurazione riescono a delineare il profilo del cliente, sapere cosa cerca e di cosa ha bisogno, quantificando i costi relativi ai rischi, a costruire algoritmi e a proporre servizi e prodotti più evoluti.

Big Data: Applicazioni

Gli ambiti di applicazione dei Big Data all’interno del settore insurance va via via espandendosi, inglobando aree anche differenti tra loro, dalle frodi alle predizioni dei sinistri fino al marketing automatizzato.

  •  Intercettazione di una frode assicurativa: ogni anno queste attività causano alle compagnie di assicurazione perdite finanziarie considerevoli, pertanto l’introduzione di piattaforme e software data analysis è di grande aiuto nel rilevare attività fraudolente. Per individuarle, le compagnie di solito utilizzano modelli statici per il rilevamento, ovvero processi che si basano su precedenti casi di frode e che applicano un metodo di campionamento per analizzarli. L’analisi dei dati permette anche di applicare tecniche di modellazione predittiva e di riconoscere schemi di frode mai notati in base a collegamenti tra attività sospette.
  •  Valutazione del rischio: consiste nell’individuarne le ragioni del rischio, quantificandole. Lo scopo principale delle compagnie assicurative è quello di prevenire i rischi, limitando così la riduzione delle perdite. I software data analysis determinano un approccio sistematico basato su algoritmi che rilevano e combinano dati dei singoli rischi variabili per natura, carattere ed effetto. In base a ciò avviene una valutazione dei potenziali gruppi di rischio, prevenendo così il rischio complessivo dell’azienda.
  • Ottimizzazione dei prezzi: la fruizione dei big data per questo tipo di attività è molto comune nell’ambito insurance. È un processo fatto di numerose combinazioni tra metodi e algoritmi, strettamente correlato alla sensibilità dei prezzi dei clienti. Perciò costi, spese, richieste di risarcimento vengono proiettati al futuro, adeguando così in real-time i premi quotati. L’obiettivo principale è quello di fidelizzare al massimo e nel lungo termine gli assicurati.
  •  Marketing automatizzato e personalizzato: il mercato delle assicurazioni è altamente competitivo perciò le aziende dovrebbero mettere in campo strategie di marketing complesse per distinguersi nel settore. Entra in scena il marketing automatizzato, che diventa fondamentale nell’evidenziare intuizioni dell’atteggiamento e del comportamento dei consumatori nel momento in cui ricercano un servizio assicurativo. Grazie all’elaborazione di dati complessi attraverso sistemi di intelligenza artificiale è possibile raggiungere i clienti, con un preciso timing, con prodotti e offerte personalizzate e mirate esclusivamente alle loro esigenze.
  •  Segmentazione dei clienti: gli algoritmi hanno a disposizione ogni sorta di informazione dei clienti, che verranno classificati in gruppi e sottogruppi in base a caratteristiche in comune. Impostare cluster di clienti aiuta le compagnie assicurative ad offrire prodotti e servizi a un gruppo di persone che ha le stesse esigenze. La segmentazione grazie all’analisi dei Big Data, quindi, è un fondamentale per il marketing assicurativo che punta ad aumentare il numero dei clienti attraverso politiche di cross-selling.
  • Life Time Value: la previsione del valore dei clienti per una compagnia viene generata attraverso un’analisi dei dati sul comportamento in modo tale da intuire la redditività di quest’ultimo per l’assicurazione. Si applica questa metodologia soprattutto per prevedere atteggiamenti futuri in termini di fidelizzazione del cliente e di cross-buying.
  •  Motori a regole: sono gli algoritmi che influenzano le decisioni e le preferenze dei clienti perciò vengono applicati per dare loro offerte mirate a ciò che cercano. Sono algoritmi che analizzano i dati provenienti da semplici questionari e li filtrano in modo tale da individuare le preferenze. Così possono essere create offerte di assicurazione su misura.
  •  Predizione e calcolo dei sinistri: ogni azienda assicurativa ha uno scopo principale, ovvero ridurre ed evitare perdite finanziarie. Tutto questo  possibile solo attraverso un’accurata previsione. Lavorando d’anticipo attraverso l’analisi dei big data si possono prevedere dichiarazioni imminenti che portano al pagamento di premi competitivi non troppo elevati né troppo bassi. In questo modo le aziende migliorano i loro modelli di pricing divenendo più competitivi rispetto ai loro concorrenti sul mercato.