Intelligenza Artificiale Assicurazioni: Tutto Quello che Devi Sapere

Nel 2025, l’Intelligenza Artificiale Assicurazioni rappresenta uno dei principali fattori di trasformazione per il Settore Insurance.

Secondo McKinsey, oltre il 70% delle compagnie sta già utilizzando tecnologie AI in almeno una funzione core, e il trend è in crescita. Dai chatbot conversazionali all’underwriting automatizzato, fino alla gestione predittiva dei sinistri, l’AI sta ridefinendo modelli operativi e customer experience.

In questo articolo esploriamo i principali casi d’uso, benefici, rischi e strategie per l’adozione efficace dell’AI nel settore assicurativo.

Data di aggiornamento: 9 giugno 2025

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Perché investire in Intelligenza Artificiale Assicurazioni

L’intelligenza artificiale assicurazioni sta rapidamente trasformando il panorama del settore assicurativo, diventando un elemento chiave per l’innovazione e la competitività. I dati recenti mostrano chiaramente come l’adozione di soluzioni AI non sia più una semplice opzione, ma una necessità strategica per le aziende che vogliono mantenersi rilevanti e performanti nel mercato.

Secondo uno studio di McKinsey del 2024, ben il 92% dei dirigenti del settore assicurativo prevede un aumento significativo degli investimenti in AI entro i prossimi tre anni. Questo dato testimonia una forte consapevolezza della rivoluzione in atto e della spinta verso l’integrazione dell’AI in molteplici ambiti aziendali.

Non sorprende quindi che già oggi il 78% delle organizzazioni assicurative utilizzi l’intelligenza artificiale in almeno un processo aziendale core, dall’automazione delle operazioni di back-office alla gestione dei sinistri, fino all’analisi predittiva per la valutazione del rischio. Questa diffusione indica come l’AI stia diventando un elemento imprescindibile per migliorare l’efficienza operativa e supportare decisioni più rapide e informate.

Le opportunità di miglioramento sono straordinarie: secondo Deloitte, il settore assicurativo potrebbe registrare un aumento della produttività fino all’82% grazie all’adozione diffusa dell’AI. Questo incremento non solo riduce i costi operativi, ma permette anche di liberare risorse preziose da destinare a attività a maggior valore aggiunto, come lo sviluppo di nuovi prodotti o il miglioramento del servizio clienti.

Parlando proprio di customer experience, un’area cruciale per fidelizzare e attrarre clienti in un mercato sempre più competitivo, Gartner stima che l’AI rappresenti un’opportunità di valore superiore ai 100 miliardi di dollari per il settore assicurativo. Grazie a tecnologie come chatbot intelligenti, assistenti virtuali personalizzati e analisi avanzate dei dati, le compagnie possono offrire interazioni più rapide, personalizzate e di qualità superiore, creando un reale vantaggio competitivo.

In sintesi, investire in AI oggi significa non solo aumentare l’efficienza e la produttività, ma soprattutto costruire le basi per un futuro in cui l’assicurazione sarà sempre più digitale, personalizzata e orientata al cliente. Ignorare questa trasformazione significherebbe perdere terreno in un mercato che si evolve a velocità mai viste prima.

AI alla guida del processo di trasformazione digitale

Tra i principali trend alla guida della trasformazione del settore assicurativo spicca l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale Assicurazioni come strumento di efficienza, insieme al focus sul valore differenziante della customer experience e all’evoluzione dei canali digitali per attrarre il segmento dei clienti millennials.

Secondo il rapporto McKinsey “The impact of AI in the future of insurance”, il mercato assicurativo vive un processo di transizione da un modello di “acquisto e rinnovo annuale” a una “Usage-based Insurance – UBI”, dove
le offerte dei prodotti assicurativi si adattano costantemente ai modelli comportamentali del singolo individuo e i prodotti sono disaggregati in sotto categorie per rispondere alle esigenze di micro-coperture assicurative (ad esempio: assicurazione della batteria del telefono, assicurazione sul ritardo di un volo, copertura per gli elettrodomestici in casa) che i consumatori possono personalizzare in base alle proprie esigenze.

Questo modello è ulteriormente favorito dalla possibilità di dotare di intelligenza i dispositivi IOT, che favoriscono la raccolta dati da parte dei vettori assicurativi.
I sensori IOT dei dispositivi installati all’interno dei veicoli o nelle case, favoriscono la raccolta dati funzionali alle procedure di verifica nell’ambito del processo di apertura sinistri.

Le informazioni raccolte dai dispositivi forniti dalle principali compagnie vengono aggregate in una varietà di archivi e flussi di dati.
Queste fonti di informazioni consentono agli assicuratori di rilevare il profilo di rischio e le specifiche esigenze di copertura dell’acquirente, offrendo polizze e tariffe su misura.

L’intelligenza artificiale dei modelli generativi, infine, può essere impiegata in ambito assicurativo per facilitare attività come l’estrazione di informazioni da documenti lunghi e complessi, o come strumento per la scrittura di codice per modelli statistici.

Tipologie di Intelligenza Artificiale Assicurazioni

L’intelligenza artificiale nel settore assicurativo si declina in diverse tecnologie specifiche, ognuna con applicazioni mirate che rivoluzionano processi tradizionali, migliorano l’efficienza operativa e potenziano l’esperienza del cliente. Vediamo le principali tipologie di AI impiegate e i loro ambiti di utilizzo:

1. AI Generativa (GenAI)
   L’AI generativa è in grado di creare contenuti testuali, sintetizzare informazioni complesse e supportare attività che richiedono comprensione del linguaggio naturale. Nel settore assicurativo, viene utilizzata per automatizzare la redazione di report dettagliati, come la sintesi di polizze assicurative complesse o la stesura di verbali di sinistri. Questo permette di ridurre tempi e costi legati alla gestione documentale e di migliorare la qualità e la coerenza delle comunicazioni interne ed esterne. Inoltre, la GenAI può assistere gli operatori nella valutazione dei sinistri, generando analisi preliminari basate su dati e documenti forniti, velocizzando così i processi decisionali.
2. Conversational AI e Chatbot
   Si prevede che il tasso di crescita annuo composto del mercato assicurativo “self-service” aumenterà di quasi il 21% da qui al 2029. Le soluzioni di AI conversazionale sono diventate strumenti indispensabili per garantire un servizio clienti attivo 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Chatbot e assistenti virtuali rispondono a richieste frequenti, supportano l’onboarding di nuovi clienti, guidano nella gestione di preventivi e agevolano la segnalazione e la gestione dei sinistri. Questi strumenti migliorano la soddisfazione del cliente grazie a risposte rapide e precise, riducendo il carico di lavoro degli operatori umani e consentendo loro di concentrarsi su casi più complessi o delicati.
3. Machine Learning per pricing dinamico e analisi predittiva
   L’intelligenza artificiale basata su algoritmi di machine learning permette di elaborare enormi quantità di dati per sviluppare modelli tariffari dinamici, più accurati e personalizzati. Questo significa poter definire prezzi delle polizze che riflettono in tempo reale il profilo di rischio specifico di ciascun cliente, migliorando la competitività e la redditività. Inoltre, grazie all’analisi predittiva, le compagnie assicurative possono anticipare eventi e comportamenti, supportando la gestione proattiva del rischio e la prevenzione delle frodi, oltre a ottimizzare il portafoglio clienti.
4. AI per la compliance normativa
   Il rispetto delle normative, soprattutto in materia di antiriciclaggio e sicurezza dei dati, è cruciale per le compagnie assicurative. Strumenti di AI dedicati alla compliance automatizzano l’analisi di documenti, transazioni e comportamenti sospetti, identificando tempestivamente potenziali violazioni o anomalie. Questa automazione consente di ridurre gli errori umani, accelerare i processi di verifica e garantire un monitoraggio continuo ed efficiente, mantenendo l’azienda sempre allineata alle normative vigenti.

Il potenziale dell’AI generativa per le assicurazioni

Secondo EY, le compagnie assicurative puntano a sfruttare le potenzialità dell’AI generativa per raggiungere tre obiettivi principali:

1. Migliorare l’esperienza di clienti, agenti, staff e dipendenti attraverso assistenti virtuali generativi. L’AI permette di reinventare il servizio clienti e lo sviluppo di nuovi prodotti, rendendo più semplici interazioni personalizzate ed empatiche, liberando i professionisti da attività ripetitive.
2. Aumentare produttività ed efficienza supportando figure chiave come underwriter, attuari e liquidatori sinistri. L’AI sintetizza grandi volumi di dati (trascrizioni, note, documenti legali e medici), riducendo significativamente i tempi del ciclo dei sinistri, con particolare interesse per l’automazione nell’underwriting e nell’emissione polizze, anche senza esami medici in presenza.
3. Gestire la compliance e mitigare i rischi, attraverso monitoraggio automatico, rilevamento frodi e creazione di contenuti formativi per mantenere aggiornato il personale sulle normative, aspetti fondamentali in un settore fortemente regolamentato.

Per ottenere risultati aziendali migliori, le compagnie assicurative devono integrare efficacemente l’IA generativa nelle loro infrastrutture e nei loro processi tecnologici esistenti. L’IA generativa è uno strumento che si inserisce in un insieme più ampio di tecniche e tecnologie. Di conseguenza, le compagnie assicurative dovrebbero migliorare i processi esistenti e ottimizzarli parallelamente per ottenere i massimi benefici dall’IA generativa.

I vantaggi

I vantaggi derivanti dall’adozione dell’intelligenza artificiale assicurazioni sono molteplici e si traducono in un significativo ritorno sull’investimento (ROI).

• Riduzione dei costi operativi fino al 30% in processi come l’underwriting e la gestione sinistri
  L’adozione dell’intelligenza artificiale consente di automatizzare numerose attività tradizionalmente manuali e dispendiose, come l’underwriting e la gestione dei sinistri. Grazie a modelli predittivi e strumenti di analisi avanzata, è possibile valutare i rischi in modo più rapido e preciso, riducendo gli errori e i tempi di lavorazione. Allo stesso modo, la gestione sinistri automatizzata accelera la raccolta e l’elaborazione delle informazioni, diminuendo la necessità di interventi umani e abbattendo così i costi operativi fino al 30%. Questo risparmio non solo migliora i margini aziendali, ma permette anche di reinvestire risorse in innovazione e servizi a valore aggiunto.
• Customer Experience migliorata: +15 punti di NPS grazie a risposte rapide e interazioni personalizzate
  L’intelligenza artificiale abilita una comunicazione più efficace e tempestiva con i clienti, attraverso chatbot, assistenti virtuali e sistemi di gestione intelligente delle richieste. Questo si traduce in una customer experience notevolmente migliorata, poiché i clienti ricevono risposte rapide e pertinenti in ogni fase del loro percorso, dall’acquisizione alla gestione post-vendita. La personalizzazione delle interazioni, resa possibile dall’analisi dei dati comportamentali e preferenze individuali, aumenta la soddisfazione e la percezione di cura, con un incremento del Net Promoter Score (NPS) di circa 15 punti, un segnale chiaro di fidelizzazione e di promozione spontanea del brand da parte degli utenti.
• Aumento della produttività: fino all’82%
  Secondo le analisi di Deloitte, l’intelligenza artificiale può incrementare la produttività delle compagnie assicurative fino all’82%, grazie all’automazione di processi ripetitivi, alla riduzione degli errori e all’abilitazione di decisioni più rapide e basate su dati. Questa maggiore efficienza operativa consente agli operatori di concentrarsi su attività a maggior valore aggiunto, come la gestione dei clienti complessi o lo sviluppo di nuovi prodotti, aumentando nel complesso la capacità produttiva dell’organizzazione. L’integrazione dell’AI favorisce inoltre una più stretta collaborazione tra team e una migliore allocazione delle risorse, elementi che contribuiscono a rendere il business più agile e competitivo.
• Maggiore fidelizzazione e retention, grazie a comunicazione personalizzata e multicanale
  La capacità di offrire comunicazioni personalizzate e coerenti su molteplici canali – email, app, SMS, chatbot, social media – è uno dei vantaggi più rilevanti dell’AI nel settore assicurativo. Grazie all’analisi continua dei dati e ai sistemi di raccomandazione intelligenti, le compagnie possono proporre ai clienti prodotti e servizi su misura, anticipando bisogni e preferenze. Questo approccio non solo migliora l’engagement, ma crea un rapporto di fiducia più solido e duraturo, incrementando la retention e la fidelizzazione. Una strategia di comunicazione multicanale e personalizzata si traduce così in una base clienti più stabile e in un valore di lungo termine maggiore per l’azienda.

Come implementare l’Intelligenza Artificiale Assicurazioni

Conclusioni

Secondo McKinsey, il successo delle compagnie assicurative dipende in gran parte dall’efficienza operativa, che rappresenta il 60% della performance complessiva, più della semplice differenziazione di prodotto. Investire in intelligenza artificiale assicurazioni, quindi, non è solo una questione di innovazione tecnologica, ma una leva strategica per ottimizzare processi, ridurre costi e costruire un vantaggio competitivo sostenibile nel tempo.

Le Faq sull’intelligenza artificiale assicurazioni

Data di aggiornamento: 9 giugno 2025

• Ai nelle assicurazioni
• Chatbot AI per le assicurazioni