Il ruolo dell'analisi dei dati nel rivoluzionare il settore assicurativo

16 giugno 2025 20 minuti di lettura

L'assicurazione non è mai stata costruita per la velocità. O per la flessibilità. È uno di quei settori che si porta ancora dietro l'eredità di modelli statici, processi rigidi e categorie di rischio che non sono state aggiornate da quando i fax erano considerati all'avanguardia.

Eppure, sta cambiando.

Non perché qualcuno abbia deciso di fare un lifting digitale, ma perché il volume e il valore dei dati hanno finalmente fatto pendere l'ago della bilancia. Quando parlo con i dirigenti del settore assicurativo, c'è sempre un momento in cui si rendono conto che la loro più grande risorsa non sono le polizze che sottoscrivono. Sono i dati che hanno conservato per anni, perlopiù inutilizzati, perlopiù isolati.

Questo articolo non è un pezzo di incoraggiamento sulla "trasformazione digitale". È uno sguardo severo su come l'analisi dei dati sta effettivamente ridisegnando il settore assicurativo: dalla sottoscrizione e dalla determinazione dei prezzi al rilevamento delle frodi, ai sinistri e all'esperienza del cliente. Condividerò anche il modo in cui gli operatori più intelligenti lo stanno applicando (e non solo parlando) e cosa separa i risultati reali dai budget sprecati.

Se siete leader nel settore assicurativo, questo vi insegna come utilizzare i dati per prendere decisioni migliori e muoversi più rapidamente.

Entriamo nel merito.

Punti di forza

I modelli assicurativi tradizionali non sono più sufficienti. Le decisioni di pancia e le categorie di rischio statiche vengono sostituite da analisi dinamiche e in tempo reale che riflettono il comportamento delle persone.
I cruscotti forniscono un'utile visibilità, ma il vero vantaggio si ottiene quando l'analitica viene incorporata nella sottoscrizione, nel pricing, nel rilevamento delle frodi e nel coinvolgimento dei clienti.
L'analisi predittiva aiuta gli assicuratori a ridurre i costi fino a 67% e ad aumentare i ricavi di 60%. Il solo rilevamento delle frodi rappresenta oltre $300B di risparmi annuali.
Gli assicuratori che riescono a fare questo si muovono più velocemente. Fanno prezzi più accurati, individuano prima le frodi, liquidano più velocemente i sinistri e offrono polizze su misura nell'interesse dei clienti. In breve, vincono.
L'86% degli assicuratori utilizza già gli analytics per le decisioni fondamentali. Se non state ancora trattando i dati come una risorsa strategica, non siete solo indietro, siete esposti.

Assicurazione con analisi dei dati vs assicurazione tradizionale

Si può capire molto di un'azienda dal modo in cui prende le decisioni. Nel settore assicurativo, in alcuni casi persiste l'approccio della vecchia scuola: modelli di rischio rigidi, sistemi legacy siloed che non comunicano e decisioni basate più sull'abitudine che sull'intuizione.

Nel frattempo, i primi classificati stanno facendo qualcosa di molto diverso. Non stimano il rischio, lo modellano.

Ecco come si confrontano i due approcci:

Aspetto	Assicurazione tradizionale	Assicurazione guidata dai dati
Processo decisionale	Basato su regole statiche e medie passate	Informato da dati in tempo reale, modelli predittivi
Strumenti	Fogli di calcolo Excel, sistemi siloed	Piattaforme di BI, cruscotti unificati, pipeline automatiche
Valutazione del rischio	Categorie di rischio generalizzate	Profilazione del rischio granulare con dati comportamentali ed esterni
Rilevamento delle frodi	Revisioni manuali, elenchi di bandiere rosse	Riconoscimento di modelli, rilevamento di anomalie, apprendimento automatico
Esperienza del cliente	Politiche uniche per tutti	Offerte personalizzate in base al comportamento individuale e agli eventi del ciclo di vita
Elaborazione dei sinistri	Lentezza, manualità, peso della carta	Flussi di lavoro automatizzati, basati su regole e assistiti da AI
Scalabilità	Difficile da adattare, ostacolato dal lavoro manuale	Scalare facilmente con un'infrastruttura di dati sistematizzata
Approfondimenti	Ritardo e frammentazione	In tempo reale, visualizzabile, attivabile

E questo è il vero cambiamento, non solo negli strumenti, ma anche nella mentalità. L'assicurazione tradizionale è rimasta indietro. L'assicurazione guidata dai dati va al sodo.

Se state ancora cercando di forzare le richieste moderne attraverso i sistemi legacy, vale la pena chiedersi se state risolvendo il problema o se lo state solo peggiorando: State effettivamente risolvendo il problema o lo state solo peggiorando?

Noi aiutare i clienti a rispondere a questa domanda ogni giorno da Innowise.

Il ruolo dell'analisi dei dati nel settore assicurativo

La maggior parte degli assicuratori non ha un problema di tecnologia. Hanno un pensiero problema.

Limitano l'uso dei dati al reporting e a occasionali cruscotti, mentre le loro operazioni si basano ancora sull'intuizione, su regole statiche e sulla logica tradizionale. Tutto ciò va bene, finché il mercato non si sposta sotto di voi. E allora c'è molto da recuperare.

Vediamo come implementare correttamente l'analisi dei dati per le assicurazioni.

Dal raggruppamento del rischio alla sua comprensione

Un tempo sottoscrivere significava fare una media. Le persone venivano classificate in base all'età, all'area geografica e all'occupazione - a grandi linee, per rappresentare la probabilità. Oggi questo approccio non solo è superato, ma è anche pericoloso.

La moderna sottoscrizione utilizza dati comportamentali granulari (wearables, IoT, marcatori dello stile di vita, dati sociali) per passare dalle ipotesi alle prove. Ad esempio, gli assicuratori auto che utilizzano la telematica non chiedono più quanti anni hai; chiedono come si guida. La differenza è enorme.

E non si tratta solo di teoria. Alcuni assicuratori hanno già costruito interi programmi attorno a questo approccio.

Dal rilevamento reattivo a quello preventivo delle frodi

Il rilevamento tradizionale delle frodi è reattivo. Quando scatta un allarme rosso, il pagamento è già avvenuto o, peggio, è stato sfruttato ripetutamente.

Con l'analisi, modelli di rilevamento delle anomalie e text mining Segnalare i comportamenti sospetti in tempo reale. Le richieste di risarcimento con narrazioni incoerenti, costi gonfiati o frequenza insolita vengono segnalate prima che il denaro lasci il sistema.

Dalla "migliore ipotesi" alla chiarezza strategica

Ecco il vantaggio meno visibile: chiarezza.

Le analisi non si limitano a migliorare le prestazioni, ma allineano l'azienda. I team operano con una visibilità condivisa e in tempo reale su sinistri, valore della vita del cliente, rischio di ritenzione e performance delle polizze. Improvvisamente, le operazioni, i prodotti e il marketing non tirano a indovinare, ma sono sincronizzati.

Dai sistemi hard-coded all'architettura adattiva

L'ultimo spostamento è quello architettonico.

I sistemi legacy sono fragili. Non si adattano bene ai nuovi flussi di dati e richiedono un intervento manuale eccessivo. Le moderne piattaforme assicurative sono progettato per imparare. Assorbono nuovi dati, adattano i loro modelli e prendono decisioni senza esitazione.

Ciò significa meno incendi. E più tempo per costruire prodotti di consumo accurati.

Troppi dati e poca chiarezza? Vi aiuteremo a organizzare, visualizzare e agire rapidamente.

Vantaggi dell'analisi dei dati assicurativi

L'impatto dell'analisi dei dati va oltre i processi. Si traduce in risultati aziendali misurabili. Spero che la comprensione di questi vantaggi aiuti gli assicuratori a capire perché investire negli analytics è essenziale per la crescita e la resilienza.

Risparmio sui costi: riduzione delle spese operative grazie all'automazione e al rilevamento precoce delle frodi.
Crescita dei ricavi: Prezzi più accurati e politiche personalizzate favoriscono la fidelizzazione dei clienti e la creazione di nuovi affari.
Riduzione del rischio: Una migliore previsione del rischio riduce le perdite inattese e stabilizza i risultati assicurativi.
Maggiore soddisfazione del cliente: offerte personalizzate e una gestione più rapida dei reclami aumentano la fedeltà e la reputazione del marchio.
Conformità normativa: Una migliore governance dei dati e un migliore reporting riducono i rischi legali.
Scalabilità: I sistemi basati sui dati supportano la crescita senza aumentare il carico di lavoro manuale.
Vantaggio competitivo: Gli early adopters guadagnano quote di mercato agendo sulle intuizioni più velocemente dei colleghi.

Principali casi d'uso dell'analisi dei dati per il rischio e l'assicurazione

Ecco come i dati vengono applicati in tutta la catena del valore assicurativo, quotidianamente, silenziosamente e con grande impatto.

Valutazione del rischio e determinazione del prezzo

Dimenticate le categorie generali. Oggi gli assicuratori costruiscono profili di rischio dinamici utilizzando dati storici, comportamenti in tempo reale e persino segnali non convenzionali come l'attività sui social media, le abitudini di acquisto o le immagini satellitari per le coperture immobiliari. Il risultato? Prezzi precisi che riflettono il rischio effettivo.

Rilevamento delle frodi

La moderna analisi delle frodi scava più a fondo dei sistemi basati su regole. Combina dati strutturati (cronologia dei sinistri, dettagli dei fornitori) con input non strutturati (narrazioni dei sinistri, modelli comportamentali) per far emergere tempestivamente le anomalie. Il text mining, il rilevamento delle anomalie e i riferimenti incrociati a dati di terze parti consentono di individuare le frodi prima che prosciughino le vostre riserve.

La telematica nell'assicurazione auto

I dati in tempo reale provenienti da dispositivi e sensori GPS aiutano gli assicuratori a capire come viene guidato un veicolo, non solo chi lo guida. Ciò include l'accelerazione, la frenata, il chilometraggio e persino l'uso del telefono al volante. Il risultato? Premi personalizzati, risoluzione più rapida dei sinistri e meno controversie.

Segmentazione dei clienti

Le analisi consentono agli assicuratori di andare oltre i dati demografici e di segmentare i clienti in base a caratteristiche comportamentali, fasi della vita, abitudini digitali e altro ancora. Ciò significa che il marketing, la progettazione dei prodotti e l'assistenza possono essere personalizzati, non solo mirati. È la differenza tra l'offerta di una polizza e l'offerta di una rilevanza.

Automazione dell'elaborazione dei sinistri

L'automazione gestisce ora la maggior parte dell'elaborazione iniziale dei sinistri: convalida dei dati, controllo delle incongruenze e calcolo delle liquidazioni. L'analisi analitica migliora l'accuratezza e segnala i sinistri sospetti per un'ulteriore revisione, liberando i periti umani per i casi limite.

Miglioramento della sottoscrizione

Sono finiti i tempi in cui la sottoscrizione si basava esclusivamente sull'età e su tabelle statiche. Oggi i sottoscrittori inseriscono nei modelli AI diverse serie di dati, dalle cartelle cliniche elettroniche al comportamento creditizio, ai dati di guida, generando punteggi di rischio che si aggiornano continuamente. È dinamico, non fisso. E riflette molto meglio il rischio del mondo reale.

Personalizzazione dell'esperienza del cliente

Gli assicurati non sono più trattati come file. Grazie agli analytics, gli assicuratori possono identificare in modo proattivo le esigenze, anticipare il turn over e offrire valore al momento giusto, che si tratti di un promemoria sulla copertura, di un aggiornamento del prodotto o di uno sconto basato sullo stile di vita. Pensate alla CX con un contesto.

Analisi predittiva

Dall'identificazione dei clienti che potrebbero presentare sinistri ad alto costo all'individuazione di quelli sull'orlo della decadenza, i modelli predittivi consentono agli assicuratori di essere sempre un passo avanti. Questa postura proattiva migliora la fidelizzazione, alloca le risorse in modo più efficace e aiuta a costruire relazioni a lungo termine.

Modellazione di catastrofi

Le catastrofi naturali sono sempre state imprevedibili, ma la loro frequenza e intensità sono in aumento. È per questo motivo che l'analitica ora fonde dati climatici in tempo reale, input satellitari e mappe di sviluppo urbano per modellare il rischio di catastrofi in luoghi specifici prima che si verifichino. È il futuro della sottoscrizione per la volatilità climatica.

Programmi di salute e benessere

Gli assicuratori collaborano ora con i datori di lavoro e gli assicurati per migliorare i risultati in termini di salute. L'analisi dei dispositivi indossabili, dei check-in per il benessere e dello storico dei sinistri consente di effettuare cure preventive, di stratificare il rischio e di offrire opzioni di polizza più flessibili in base ai profili di salute.

Ottimizzazione della liquidazione dei sinistri

I sistemi di analisi dei sinistri possono prevedere se un sinistro è valido, quanto tempo ci vorrà per risolverlo e quanto è probabile che si aggravi. Questo aiuta gli assicuratori a dare priorità alle risorse, a evitare i contenziosi e a ridurre le tempistiche di pagamento e le spese generali.

Cybersecurity e rischio digitale

Gli assicuratori stanno ora sottoscrivendo il rischio informatico utilizzando analisi che considerano l'infrastruttura IT, le minacce del settore e gli indicatori di rischio comportamentale. D'altro canto, utilizzano gli stessi strumenti per proteggere le proprie operazioni: individuare modelli di accesso sospetti, abuso di credenziali o anomalie nei dati di utilizzo.

Prevenzione delle frodi nel settore sanitario

Le frodi sanitarie sono complesse e spesso collusive. L'analitica individua schemi che nessun sistema manuale potrebbe cogliere (fatturazione duplicata, richieste di risarcimento fantasma, volumi di servizi gonfiati o diagnosi non allineate) e avvia automaticamente flussi di lavoro investigativi.

Valutazione della proprietà

I modelli di dati incorporano ora informazioni sull'ubicazione, sui materiali da costruzione, sulla frequenza dei sinistri e persino sugli sviluppi delle infrastrutture locali per fornire una valutazione in tempo reale degli immobili. Niente più valutazioni obsolete o rischi di sotto/sovraassicurazione.

Sviluppo del prodotto

Gli assicuratori stanno finalmente utilizzando i dati per progettare polizze che le persone desiderano davvero. Analizzando i dati sui sinistri, i modelli di utilizzo, i rischi emergenti e i segnali comportamentali, possono costruire prodotti per microsegmenti e identificare nicchie di mercato poco servite. L'obiettivo non è il volume, ma la precisione.

Non perdete le opportunità nascoste nei vostri dati: lasciate che i nostri analisti rivelino ciò che conta.

L'analisi dei dati nel settore assicurativo: panoramica del mercato

Per avere un'idea della direzione in cui sta andando il settore assicurativo, basta seguire i dati. Literalmente.

Diamo un'occhiata a ciò che dicono i numeri (e credetemi, non sono sottili).

Crescita

Il mercato dell'analisi dei dati assicurativi è stato stimato a 11,47 miliardi di dollari nel 2023 e dovrebbe registrare un notevole CAGR del 15,9%, raggiungendo la sorprendente cifra di 27,07 miliardi di dollari entro i prossimi cinque anni.

Fonte: Intelligenza di Mordor

Utilizzo

86% delle compagnie assicurative si affidano all'analisi dei dati per sfruttare le informazioni ricavate da ampi rapporti di dati. Pertanto, gli assicuratori auto stanno passando dall'affidarsi esclusivamente ai registri dei sinistri interni all'analisi basata sul comportamento.

Fonte: Intelligenza di Mordor

Effetti

Gli assicuratori del ramo vita che utilizzano l'analisi predittiva registrano una riduzione dei costi di 67%, un aumento dei ricavi di 60% e un risparmio annuale sulla prevenzione delle frodi superiore a $300 miliardi.

Fonte: Willis Towers Watson, Coalizione contro le frodi assicurative

I principali casi d'uso dell'analisi dei dati nel settore assicurativo

Si può parlare di innovazione tutto il giorno, ma la prova sta sempre nell'esecuzione. Gli assicuratori che stanno facendo progressi non sono quelli con i deck più fantasiosi, ma quelli che hanno capito come far funzionare i dati su scala, nel mondo reale.

Ecco tre esempi che mostrano come si presenta il passaggio dell'analitica da concetto a capacità principale.

Allianz SE: la scienza dei dati come sistema di allarme precoce

In Allianz Trade, la scienza dei dati è profondamente radicata nel modo di prevedere il rischio di credito in tutti i Paesi, settori e aziende.

L'aspetto intelligente è l'utilizzo di segnali sottili (come le variazioni di liquidità o i ritardi nei pagamenti in settori correlati) per segnalare il rischio di esposizione prima che si manifesti. Non si tratta solo di fare i conti, ma di collegare i punti in anticipo.

Questo tipo di modellazione consente loro di prevedere le inadempienze prima che i fogli di calcolo le raggiungano, dando a loro (e ai loro clienti) un vantaggio critico nei mercati volatili.

Progressive: la telematica che ha un impatto effettivo sul risultato economico

Progressive ha costruito un intero ecosistema assicurativo basato sull'utilizzo della telematica.

Il loro Programma istantaneo Prende in considerazione il comportamento di guida del mondo reale (velocità, frenata, accelerazione, ora del giorno) e lo inserisce in modelli di tariffazione che sono individualizzato. In questo modo non solo si riduce l'errata determinazione del prezzo del rischio, ma si dà ai clienti la sensazione di non pagare per le cattive abitudini di qualcun altro.

E il bello? Funziona. Snapshot ha aiutato Progressive a migliorare la segmentazione del rischio e la fidelizzazione dei clienti, due aree in cui la maggior parte degli assicuratori auto ancora fatica.

UnitedHealth Group: l'analisi incontra il contesto sociale

UnitedHealthcare è un buon esempio di ciò che accade quando gli assicuratori smettono di pensare ai sinistri e iniziano a pensare alle vite.

Hanno integrato analisi predittiva identificare quando è probabile che le persone abbiano problemi di salute prima i loro sintomi si aggravano, sulla base non solo della storia medica, ma anche dei determinanti sociali della salute: insicurezza abitativa, accesso al cibo, trasporti.

Non è solo un gioco di dati, è un gioco umano. E sta cambiando il modo di affrontare l'assistenza, l'impegno e il controllo dei costi nelle grandi popolazioni sponsorizzate dai datori di lavoro.

Tre aziende diverse. Tre casi d'uso diversi. E una cosa in comune: hanno smesso di trattare i dati come un report e hanno iniziato a trattarli come un motore decisionale.

Roadmap di implementazione dell'analisi dei dati

Diciamo che siete convinti del valore dell'analisi dei dati. Ottimo. Ma ora arriva la parte che la maggior parte delle organizzazioni sottovaluta: l'implementazione.

Perché non si tratta solo di collegare uno strumento o di assumere un data scientist. Si tratta di infrastrutture, processi, governance e strategie, che si muovono in sincronia. Ecco come noi di Innowise ci approcciamo di solito quando lavoriamo con clienti del settore assicurativo che sono pronti ad andare oltre la sperimentazione.

Requisiti analisi

I nostri analisti vi aiutano a individuare il problema effettivo che l'analisi dei dati può risolvere, sia che si tratti di risk scoring, di rilevamento delle frodi o di previsione della crescita. Non costruiamo modelli fantasiosi che non vengono mai utilizzati.

Progettazione dell'architettura dei dati

Se i vostri dati vivono in una dozzina di sistemi che non si parlano, l'analitica non funziona. Aiutiamo a definire le modalità di archiviazione, accesso e protezione dei dati, in modo che siano utilizzabili, conformi e scalabili.

Modellazione dei dati

Ora è il momento di strutturare la confusione. Tracciamo le relazioni tra le entità, progettiamo gli schemi e creiamo una base pulita per le interrogazioni. Si tratta di un'operazione a prova di futuro.

Ingestione dei dati

Raccogliamo i dati da tutto il vostro ecosistema (sistemi di gestione dei sinistri, app per i clienti, API esterne, persino fonti IoT come la telematica) in un repository centralizzato. È qui che i dati grezzi diventano utili.

Pulizia dei dati

Nessuno ne parla abbastanza. Ma a meno che non si vogliano ottenere risultati "garbage-in" e "garbage-out", i dati devono essere puliti: deduplicati, corretti e convalidati. Sì, è noioso. Sì, è essenziale.

Creazione di un lago di dati

È il luogo in cui immagazziniamo enormi volumi di dati strutturati e non strutturati in formati nativi. È la memoria a lungo termine, flessibile, accessibile e pronta per l'analisi quando serve.

Implementazione della pipeline ETL/ELT

Progettiamo e implementiamo i processi che estraggono i dati, li trasformano per l'analisi e li caricano nei sistemi di destinazione. Che sia in batch o in tempo reale, la pipeline deve essere a prova di bomba, altrimenti tutto ciò che è a valle si rompe.

Qualità assicurazione

Non ci fidiamo dei risultati finché non abbiamo testato la pipeline e verificato i calcoli. La QA non è un ripensamento. È una fase continua per garantire l'integrità dei dati, la solidità della logica e l'accuratezza del modello.

Automazione e distribuzione

Una volta che il motore è in funzione, automatizziamo i flussi di lavoro. I dashboard si aggiornano da soli, i modelli si riqualificano quando necessario e gli avvisi vengono attivati senza bisogno di input manuali. Quindi distribuiamo l'intero stack in ambienti di produzione con piani di rollback e osservabilità incorporati.

Analisi e visualizzazione dei dati

Infine, gli approfondimenti. Applichiamo modelli statistici, ML e strumenti di BI per estrarre il vero significato dai dati e visualizzarli in modo da guidare le decisioni, non la confusione.

01 Requisiti analisi

02 Progettazione dell'architettura dei dati

03 Modellazione dei dati

04 Ingestione dei dati

05 Pulizia dei dati

06 Creazione di un lago di dati

È il luogo in cui immagazziniamo enormi volumi di dati strutturati e non strutturati in formati nativi. È la memoria a lungo termine, flessibile, accessibile e pronta per l'analisi quando serve.

07 Implementazione della pipeline ETL/ELT

08 Qualità assicurazione

09 Automazione e distribuzione

10 Analisi e visualizzazione dei dati

Infine, gli approfondimenti. Applichiamo modelli statistici, ML e strumenti di BI per estrarre il vero significato dai dati e visualizzarli in modo da guidare le decisioni, non la confusione.

Superate le frodi prima che prosciughino i vostri margini.

Le 5 moderne piattaforme di analisi dei dati per le assicurazioni

Non lasciatevi sopraffare. Non avete bisogno di 20 strumenti di analisi. Ne servono uno o due che si adattino perfettamente al vostro modello di business, alla maturità dei dati e alla struttura del team. Di seguito sono riportate cinque piattaforme che abbiamo visto funzionare bene nel settore assicurativo, a seconda di ciò che si sta cercando di risolvere.

Non "il migliore in assoluto". Il migliore per il lavoro.

Tableau
Microsoft Power BI
SAP S/4HANA
Qlik Sense
Alteryx

Ideale per: visualizzazione dei dati e cruscotti esecutivi

Tableau è ideale per rendere i dati complessi di facile comprensione, soprattutto per gli utenti non tecnici. I sottoscrittori, i gestori dei sinistri e persino i dirigenti possono analizzare le tendenze con dashboard drag-and-drop. È veloce, visuale e relativamente leggero da implementare.

Pro

Molto facile da usare
Ampia comunità di utenti e risorse di formazione

Contro

Le licenze possono essere costose
Debole nella preparazione dei dati: avrete bisogno di qualcos'altro a monte.

Ideale per: reporting end-to-end tra i team che già utilizzano lo stack Microsoft

Se si utilizza Microsoft 365, Power BI è una soluzione naturale. Si integra perfettamente con Excel, Azure, SQL Server e Teams. Si ottiene una visualizzazione decente, una modellazione decente e un ottimo rapporto qualità-prezzo. Inoltre, con la giusta configurazione, è in grado di gestire anche insiemi di dati eccessivamente grandi.

Pro

Stretta integrazione con l'ecosistema Microsoft
Scalabile per piccole e grandi organizzazioni

Contro

Curva di apprendimento per i neofiti
Gli utenti Mac e Linux sono sfortunati

Ideale per: analisi in tempo reale a livello aziendale con integrazione ERP integrata

S/4HANA è una bestia, e lo dico sia in senso positivo che negativo. Se siete già esperti di SAP, questa soluzione vi offre una visione potente e in tempo reale di tutte le operazioni: gestione delle polizze, dati finanziari, sinistri e altro ancora. Ma richiede investimenti significativi, competenze specialistiche e una configurazione complessa.

Pro

Analisi in tempo reale basate sui dati transazionali
Integrazione ERP senza soluzione di continuità per le grandi imprese

Contro

Elevati costi di investimento
Richiede una formazione specializzata e una configurazione pesante

Ideale per: analisi self-service e scoperta associativa dei dati

Qlik Sense è ideale quando è necessario esplorare relazioni tra i punti di dati che non sono ovvie. È particolarmente indicato per il rilevamento delle frodi, l'analisi dei sinistri e la segmentazione dei clienti. Inoltre, l'interrogazione in linguaggio naturale è sorprendentemente buona.

Pro

Modello di dati associativo flessibile
Consentire agli utenti di esplorare in modo indipendente

Contro

I costi di licenza si accumulano rapidamente per le grandi squadre
Non è l'ideale per i rapporti veloci

Ideale per: Miscelazione, preparazione e analisi avanzata dei dati senza scrivere codice

Alteryx brilla nella fase di pre-visualizzazione. È quello che si usa quando i dati grezzi sono disordinati e sparpagliati, ma è necessario dar loro un senso rapidamente. Si pensi ai flussi di lavoro di sottoscrizione, ai modelli di pricing, alla complessa valutazione del rischio.

Pro

Ottimo per la preparazione dei dati e l'automazione
Potenti analisi senza competenze di codifica approfondite

Contro

I prezzi non sono adatti alle PMI
L'interfaccia può confondere gli utenti che si avvicinano per la prima volta

Conclusione

L'analisi dei dati non è più un optional per le compagnie assicurative. È essenziale per prendere decisioni informate, accelerare i processi e servire meglio i clienti. Gli assicuratori che sfruttano i dati riducono i costi, individuano prima le frodi e offrono polizze allineate al comportamento reale dei clienti.

Se avete smesso di fare esperimenti e volete analisi che facciano davvero effetto, siamo qui per aiutarvi. Innowise fornisce servizi di analisi dei dati e sviluppare soluzioni su misura per rendere più precisa la valutazione del rischio, più agevole la liquidazione dei sinistri e migliore l'esperienza del cliente.

Siete pronti a fare sul serio con i vostri dati? Parliamone.

FAQ

L'analisi dei dati nel settore assicurativo si riferisce all'uso di metodi statistici, di apprendimento automatico e di strumenti per i big data per estrarre informazioni utili da volumi enormi di informazioni, dal comportamento degli assicurati allo storico dei sinistri, dai dati IoT agli input di terzi. Trasforma i dati grezzi in decisioni più intelligenti in materia di prezzi, rischi, frodi e servizio clienti.

Va oltre il reporting. L'analisi dei dati aiuta gli assicuratori a perfezionare i premi, a identificare le frodi prima dei pagamenti, a ridurre i ritardi nei sinistri e a creare prodotti personalizzati. Dal punto di vista operativo, riduce i costi e gli sprechi. Dal punto di vista strategico, consente agli assicuratori di adattarsi più rapidamente, di rivolgersi ai mercati giusti e di operare con un livello di chiarezza che prima non era possibile.

Assolutamente sì. Con i modelli giusti, gli assicuratori possono individuare modelli di frode (come richieste di risarcimento gonfiate, collusione o duplicazioni) prima che il denaro lasci il sistema. Tecniche come il rilevamento delle anomalie e l'elaborazione del linguaggio naturale consentono un intervento precoce, trasformando la prevenzione delle frodi in un sistema proattivo piuttosto che in un costoso esercizio di pulizia dopo che il danno è stato fatto.

I big data ampliano le possibilità degli assicuratori di vedere, analizzare e agire. Comprendono dati strutturati (come i dati demografici e lo storico delle polizze) e non strutturati (come le letture dei sensori, i segnali dei social media o le trascrizioni delle chiamate). Questa combinazione consente una valutazione del rischio più accurata, un processo decisionale in tempo reale e offerte iper-personalizzate che riflettono il vero comportamento dei clienti.

La risposta breve è: può esserlo, ma non deve esserlo per forza. I costi variano in base alla configurazione tecnologica dell'IT, alle capacità interne e alla disponibilità dei dati. Il rischio maggiore non è quello di spendere troppo, ma di sottoinvestire. Le aziende bloccate da processi manuali o da modelli obsoleti spesso perdono molto di più in inefficienze, opportunità mancate e perdite evitabili nel tempo.

Il ROI più rapido si registra in genere nei settori della sottoscrizione, dei sinistri e del rilevamento delle frodi. Ma anche il marketing, il servizio clienti e lo sviluppo dei prodotti traggono notevoli vantaggi dall'uso dell'analitica per comprendere le esigenze dei clienti e prevederne il comportamento. In una struttura pienamente matura, l'analitica diventa il tessuto connettivo tra i reparti, non solo uno strumento isolato per un team.

La BI (Business Intelligence) mostra cosa è successo, si concentra su cruscotti, KPI e modelli storici. L'analisi predittiva fa un ulteriore passo avanti: utilizza i dati storici per modellare ciò che probabilmente accadrà in seguito, che si tratti di un reclamo, di un rischio di fluttuazione o di un tentativo di frode. Trasforma il senno di poi in previsione e azione.

Il settore sta passando da processi statici e manuali a sistemi adattivi e basati sui dati. Ciò include l'automazione della sottoscrizione, la digitalizzazione dei sinistri, l'integrazione di AI per l'assistenza ai clienti e l'inserimento di analisi in ogni livello decisionale. L'obiettivo non è solo la modernizzazione. Si tratta di costruire un modello assicurativo più intelligente, più veloce e più resiliente, in grado di evolversi in tempo reale.

Dmitry Nazarevich

CTO

Dmitry è a capo della strategia tecnologica alla base di soluzioni personalizzate che funzionano davvero per i clienti, ora e durante la loro crescita. Unisce la visione di insieme all'esecuzione pratica, assicurandosi che ogni progetto sia intelligente, scalabile e in linea con l'azienda.

Per saperne di più

Indice dei contenuti

Contattateci

Prenota una chiamata oppure compilate il modulo sottostante e sarete ricontattati una volta elaborata la vostra richiesta.

Nome

Azienda

Telefono

Messaggio

Inviaci un messaggio vocale

Allegare i documenti

Caricare il file

È possibile allegare 1 file di dimensioni massime di 2 MB. Formati di file validi: pdf, jpg, jpeg, png.

Facendo clic su Invia, l'utente acconsente al trattamento dei propri dati personali da parte di Innowise in base alla nostra Informativa sulla privacy per fornirvi informazioni pertinenti. Inviando il vostro numero di telefono, accettate che possiamo contattarvi tramite chiamate vocali, SMS e applicazioni di messaggistica. Potrebbero essere applicate tariffe per chiamate, messaggi e dati.

Potete anche inviarci la vostra richiesta
a contact@innowise.com

Perché Innowise?

2500+

professionisti IT

93%

clienti ricorrenti

18+

anni di esperienza

1300+

progetti di successo

Contenuti correlati

Blog

Intelligenza decisionale: la nuova era dell'IA

Scoprite come le aziende utilizzano AI e modelli di dati per automatizzare decisioni complesse nei settori finanziario, sanitario e logistico.

Dmitry Nazarevich

Mag 6, 2025

Blog

Come strutturare un team di sviluppo software ad alte prestazioni

Imparate la migliore struttura dei team software: ruoli essenziali, flussi di lavoro e consigli per la scalabilità per startup e grandi aziende.

Dmitry Nazarevich

Apr 29, 2025

Blog

La guida definitiva al flusso d'aria Apache

La guida definitiva ad Apache Airflow

Scoprite cos'è Apache Airflow e come aiuta ad automatizzare, programmare e gestire complessi flussi di lavoro di dati.

Dmitry Nazarevich

Apr 12, 2025

Blog

Come creare un documento SRS?

Scrivere requisiti software a prova di bomba: Sezioni chiave, best practice ed errori comuni da evitare.

Dmitry Nazarevich

Apr 8, 2025

Blog

Incrementare l'attività con l'analisi dei Big Data

Sbloccare la crescita con i Big Data: analisi predittiva, approfondimenti sui clienti ed efficienza operativa.

Dmitry Nazarevich

Apr 8, 2025

Blog

Odoo vs Zoho a confronto: Quale strumento scegliere?

Confrontate Odoo e Zoho per scoprire qual è l'ERP più adatto alla vostra azienda, dai prezzi alle funzionalità e alla flessibilità.

Kiryl Drabysheuski

Mar 31, 2025

Blog

Data science vs data analytics: capire le differenze

Confrontate la scienza dei dati e l'analisi per identificare chiaramente l'approccio migliore per le decisioni aziendali basate sui dati.

Dmitry Nazarevich

Mar 19, 2025

Blog

Outsourcing IT vs offshoring: differenze, pro e contro

Valutate i pro e i contro dell'esternalizzazione del lavoro tecnologico: risparmi sui costi, accesso ai talenti e compromessi da tenere d'occhio.

Dmitry Nazarevich

Mar 10, 2025

Blog

Il futuro dei big data - Previsioni e ricerche | L'analisi dei dati e i suoi impatti sul business

Le tendenze future dei Big Data: In che modo l'analisi AI e l'informatica quantistica trasformeranno le decisioni aziendali entro il 2030.

Dmitry Nazarevich

Mar 10, 2025

Blog

Comprensione del moderno ciclo di vita dello sviluppo del software (SDLC)

Capire come l'SDLC aiuti i team a controllare tempi, costi e qualità in tutte le fasi di sviluppo del software.

Dmitry Nazarevich

Mar 4, 2025

Blog

Il potere della business intelligence nella sanità

Scoprite come gli strumenti di BI migliorano l'assistenza ai pazienti, riducono i costi e ottimizzano le operazioni ospedaliere con decisioni basate sui dati.

Aleh Yafimau

Mar 3, 2025

Blog