L’intelligenza artificiale è arrivata anche nel settore assicurativo e nell’insurtech. Avendo a che fare con una grande quantità di procedure, dati, documenti e anche interazione e relazioni, le tecnologie rivolte al settore assicurativo sono pienamente coinvolte nella trasformazione diretta dall’AI. Con tutta una serie di potenziali benefici connessi, ma anche di rischi da dribblare. Ne abbiamo parlato con Diego Vagni, chief operating officer di Yolo Group, società che propone sia un’offerta di polizze sia soluzioni rivolte a partner e a intermediari assicurativi.
Come l’intelligenza artificiale è entrata nel settore assicurativo? Quali cambiamenti ha portato?
L’AI sta trasformando profondamente la distribuzione. Oggi, per dirne una, attraverso i chatbot basati sull’AI è possibile generare preventivi in modo conversazionale e chi sta comprando una polizza può essere guidato fino alla firma del contratto. È in corso, più in generale, una trasformazione dei modelli organizzativi, gestionali e di sviluppo che, come in altri settori dei servizi, darà una forte impulso alla crescita del business. Purché la trasformazione sia pianificata e governata.
In quale area ci si attendono i maggiori benefici?
Ci sarà un incremento complessivo dell’efficienza. In alcuni processi sarà più evidente, per esempio nella gestione dei sinistri. Grazie all’automazione dell’analisi documentale, alla valutazione predittiva dei danni e all’elaborazione delle immagini, i processi di liquidazione stanno diventando più rapidi. L’AI è già ampiamente utilizzata per rilevare le frodi: nel segmento auto, gli algoritmi di intelligenza artificiale sono in grado di rilevare la veridicità delle foto evitando il risarcimento dei sinistri falsi. Nelle risposte iniziali ai clienti, l’AI è spesso più veloce e precisa rispetto all’interazione umana, offrendo indicazioni immediate e personalizzate. Sfrutta modelli predittivi basati su dati storici e comportamentali, l’AI valuta con maggiore accuratezza il profilo di rischio e permette una definizione più calibrata dei premi.
Come è nata per Yolo l’idea di sviluppare tecnologie di Agentic AI per gli ambiti in cui operate?
Lo sviluppo degli Agent AI s’inquadra nel nostro piano strategico 2025-2027, che indica negli investimenti strategici in intelligenza artificiale, data analytics e tech operations una delle direttrici di sviluppo per conservare il vantaggio competitivo detenuto da Yolo nell’insurtech italiano. Abbiamo deciso di lanciare Agent AI, uno per il canale digital, l’altro per il phygital: vogliamo migliorare l’esperienza dei clienti finali e potenziare l’attività di vendita e consulenza di agenti e broker, Con questi strumenti arricchiamo l’offerta insurtech e rafforziamo il modello di servizi omnicanale mettendo a disposizione dei nostri partner uno strumento pensato per migliorare la relazione con i clienti e rendere più efficace l’attività commerciale.
L’Agent AI digital, riservata ai nostri partner distributivi (cioè a banche, retailer e operatori dell’e-commerce), guida il cliente nella scelta delle coperture più adatte alle sue esigenze. Offrendo un’esperienza di consulenza assicurativa semplice e personalizzata, accompagna l’utente fino alla sottoscrizione della polizza. Questo agente AI è in grado di rispondere in tempo reale a domande specifiche, integrare o estrarre informazioni dai documenti e accedere ai dati presenti nei sistemi, per fornire rapidamente indicazioni sulla scadenza di una polizza o sulle condizioni contrattuali.
L’Agent AI phygital, invece, affianca l’intermediario aiutandolo a gestire al meglio la relazione con il cliente. Può suggerire le soluzioni più adatte in base al profilo dell’utente, semplificare l’accesso alle informazioni rilevanti, precompilare automaticamente i documenti necessari. Un aspetto centrale di queste soluzioni è la capacità di garantire un'esperienza omnicanale. Se il cliente ha già interagito sul sito Web, per esempio chiedendo un preventivo o fornendo informazioni, i dati sono conservati e resi disponibili nell’eventuale incontro con l’intermediario.
Diego Vagni, chief operating officer di Yolo
Quali scelte tecnologiche avete compiuto per costruire questi strumenti? Ci sono state criticità nello sviluppo?
L’intera architettura è cloud-nativa, anche per la componente legata all’AI, fatto che consente un facile adattamento a diversi volumi di utilizzo e la garanzia di alte prestazioni in ogni fase del processo. Utilizziamo modelli linguistici di ultima generazione, come GPT-4, e ci affidiamo a più LLM in parallelo, selezionati di volta in volta in base al tipo di azione o interazione richiesta. Questa scelta è resa possibile da uno strato software che gestisce dinamicamente i modelli in funzione del contesto operativo.
Per quanto riguarda i dati, usiamo informazioni sempre anonimizzate, rispettando pienamente le normative di settore. Lo sviluppo ha richiesto una particolare attenzione alla conformità normativa, anzitutto sulla privacy (dunque il Gdpr) e sui regolamenti Ivass. È stato fondamentale garantire che ogni risposta dell’Agent AI fosse tracciabile e che l’integrazione con i nostri sistemi esistenti avvenisse in modo fluido, sicuro e trasparente.
Da dove dovrebbe partire un’azienda per l’adozione dell’Agent AI?
Consigliamo di iniziare con un progetto pilota guidato. L’ideale è individuare un processo ad alto impatto ma con un rischio iniziale contenuto, come per esempio una prima linea di customer care o il processo di onboarding dei clienti. Questo consente di testare lo strumento in un contesto circoscritto, raccogliendo risultati concreti e utili per le fasi successive. È fondamentale affiancare al pilota una fase di formazione, oltre alla valutazione degli aspetti etico-legali e alla mappatura dei dati disponibili, che sono elementi chiave per un’implementazione efficace e responsabile. Senza dimenticare che ogni progetto dev’essere adattato alle specifiche esigenze del cliente.
Secondo il vostro punto di vista, è giusto porre dei confini chiari tra AI e lavoro “umano”, in particolare nell’ambito insurtech? E come affrontare gli eventuali rischi connessi all’AI?
Con l’AI è fondamentale stabilire confini e certamente lo è nel settore assicurativo, dove il rapporto fiduciario con l’intermediario è essenziale. L’AI deve valorizzare le capacità professionali degli umani, non sostituirle. In molte fasi dell’interazione con il cliente, infatti, la componente umana rimane centrale, soprattutto nei momenti che richiedono empatia, giudizio o una forte responsabilità decisionale. Per l’assolvimento dei compiti ripetitivi e di supporto, l’AI è sicuramente una soluzione utile ed efficace.
Al di là della compliance normative, è fondamentale considerare nello sviluppo delle applicazioni i bias, che potrebbero indurre a decisioni distorte o non eque. Ci sono poi i rischi reputazionali: anche una singola risposta errata dell’AI può compromettere la fiducia del cliente. Senza contare gli aspetti legati alla sicurezza e alla protezione dei dati, che richiedono un’attenzione costante in fase di sviluppo e gestione dei sistemi. Per affrontare questi rischi, adottiamo un framework interno di auditing e metodologie di etica applicata all’AI, in linea con i principi del regolamento europeo AI Act. Questo significa che etica, trasparenza e responsabilità non sono aspetti accessori, ma diventano veri e propri requisiti di progetto, fondamentali fin dalle prime fasi di sviluppo.