04/08/2025 di redazione

Agenti AI autonomi, la nuova frontiera tecnologica delle assicurazioni

Dall’intelligenza artificiale conversazionale ai sistemi dotati di capacità decisionale e facoltà d’azione: un’evoluzione raccontata da Sas.

https://www.freepik.com/free-vector/insurance-services-concept-abstract-3d-sphere-globe-with-icons-hand_9175929.htm#fromView=search&page=1&position=1&uuid=9c5b8177-4c93-4790-a813-e6701b5d0aeb&query=insurtech

https://www.freepik.com/free-vector/insurance-services-concept-abstract-3d-sphere-globe-with-icons-hand_9175929.htm#fromView=search&page=1&position=1&uuid=9c5b8177-4c93-4790-a813-e6701b5d0aeb&query=insurtech

Il settore delle assicurazioni è un buon terreno fertile per l’intelligenza artificiale. La ragione è facilmente intuibile: le compagnie assicurative gestiscono un’enorme quantità di dati, documenti, interazioni con i clienti. Il grande volume di dati di una compagnia assicurativa è materia prima con cui un Large Language Model (LLM) può essere addestrato e affinato. Inoltre processi aziendali specifici di questo settore ben si prestano, almeno in molti casi, all’automazione (pensiamo alle attività di consultazione e ricerca di informazioni all’interno di documenti).

Negli ultimi mesi le evoluzioni tecnologiche dell’Agentic AI hanno aperto nuove prospettive per l’applicazione dell’intelligenza artificiale al settore assicurativo. Dalla “conversazione” si passa all’azione. Ce ne parla Alena Tsishchanka, global customer advisory director di Sas.

Alena Tsishchanka, global customer advisory director di Sas

Alena Tsishchanka, global customer advisory director di Sas

“Nel mondo assicurativo, l’intelligenza artificiale non è più una novità: i chatbot basati su modelli LLM sono già ampiamente utilizzati per supportare le interazioni con i clienti. Tuttavia, il loro utilizzo è circoscritto, poiché si limita a fornire risposte a delle domande, senza però eseguire processi, prendere decisioni e agire in autonomia. Inoltre, può capitare che questi chatbot forniscano risposte imprecise, incoerenti (le cosiddette “allucinazioni”), o che non sappiano citare la fonte di un’informazione o il perché sia stata fornita, creando rischi sia in termini di affidabilità sia di esposizione normativa.

Oggi, la vera evoluzione è rappresentata dagli agenti intelligenti autonomi. Questi sistemi introducono un’automazione avanzata e affidabile, in grado di operare, prendere decisioni e apprendere in modo continuo all’interno di un perimetro sicuro e trasparente, dove ogni azione è tracciabile e coerente con le policy aziendali e i vincoli normativi.

L’AI agentica per le assicurazioni

Nel settore assicurativo, gli agenti intelligenti stanno già abilitando casi d’uso ad alto impatto operativo e strategico. Soluzioni basate su piattaforme come Sas Viya, che integrano IA agentica con governance e supervisione umana, consentono di operare in modo affidabile anche in contesti regolamentati. A seconda del tipo di processo e del suo livello di complessità, gli agenti possono agire in autonomia )ad esempio nei casi più ricorrenti o a bassa variabilità) oppure collaborare con operatori umani quando sono richieste valutazioni più articolate.

Spetta comunque alla compagnia definire soglie e criteri di ingaggio, stabilendo quando l’AI può intervenire da sola e quando è necessario coinvolgere un esperto. Questo approccio ibrido consente di combinare il meglio della velocità algoritmica con la sensibilità umana. Ecco alcuni esempi di come questa tecnologia sta trasformando i servizi assicurativi.

  • Underwriting: più veloce, preciso e scalabile
    La sottoscrizione di una polizza è uno snodo cruciale per ogni compagnia assicurativa. Oggi, grazie all’AI agentica, è possibile snellire questo processo, ridurre gli errori e offrire soluzioni su misura. Analizzando in tempo reale dati eterogenei, strutturati e no, gli agenti AI sono in grado di valutare il rischio, proporre condizioni contrattuali coerenti e formulare un pricing personalizzato. Il risultato è un’esperienza cliente più fluida, reattiva e meno soggetta ad errori.
     
  • Sinistri: meno attriti, più fiducia
    Ritardi, errori e discrepanze nella gestione dei sinistri possono compromettere la fiducia dei clienti. In questo scenario, l’AI agentica permette di automatizzare l’intero flusso operativo e di fornire supporto decisionale in tempo reale agli operatori. Inoltre, integrando tecniche di text analytics e computer vision, gli agenti AI sono in grado di analizzare documenti e di confrontare le informazioni con dati storici e modelli predittivi, rilevando eventuali incoerenze o criticità. Ne deriva una gestione più snella e trasparente dei processi, che migliora la soddisfazione dei clienti e l’efficienza interna.
     
  • Antifrode: monitoraggio proattivo e reattività immediata
    Gli agenti AI consentono un approccio proattivo all’individuazione e alla gestione delle frodi. Operando in modo continuativo, questi sistemi sono in grado di analizzare i dati dei sinistri per identificare pattern anomali e discrepanze; mentre la capacità di connettersi a banche dati esterne consente loro di effettuare verifiche incrociate e in tempo reale. In questo modo, le compagnie possono contenere i rischi e rafforzare la propria reputazione.
     
  • Customer experience predittiva e personalizzata
    In un contesto in cui i clienti si aspettano interazioni rapide, coerenti e su misura, l’AI agentica rappresenta uno strumento chiave per migliorare la qualità dell’esperienza assicurativa. Gli agenti intelligenti sono in grado di comprendere comportamenti, preferenze e bisogni, offrendo raccomandazioni personalizzate e guidando l’utente nei momenti più rilevanti del percorso. A seconda del contesto, possono proporre il rinnovo automatico di una polizza, l’aggiunta di garanzie accessorie o l’attivazione di servizi di assistenza.

L’adozione dell’Agentic AI segna un cambio di paradigma per il settore assicurativo: non sostituisce l’uomo, ma lo affianca, liberandolo da compiti ripetitivi e potenziandone il ruolo nelle attività ad alto valore aggiunto. Questo modello ibrido, in cui intelligenza artificiale e umana operano in sinergia, consente di automatizzare dove serve, di personalizzare dove conta e di mantenere il controllo dove è indispensabile, creando processi più efficienti, trasparenti e orientati alla fiducia.

scopri altri contenuti su

ARTICOLI CORRELATI