Assicurazioni, perché i dati sono una risorsa strategica

27 Settembre 2022, di Valentina Magri

“I dati sono il nuovo petrolio”, diceva nel lontano 2006 il data scientist e matematico britannico Clive Humby. Le sue parole sono valide tuttora. Anche nel settore delle assicurazioni, sebbene spesso gli operatori tendano a trattare e quantificare i dati come una spesa a breve termine più che come un asset strategico da coltivare per ottenere dei vantaggi nel lungo periodo.

I dati (mal) utilizzati nelle assicurazioni

Le assicurazioni stanno attingendo a numerose fonti di dati per ogni aspetto, dall’acquisizione dei clienti ai sinistri, grazie alla proliferazione dei sensori, alla digitalizzazione dei registri fisici e al crescente inventario disponibile da broker di informazioni esterni. Eppure, nonostante le tecnologie avanzate e gli strumenti analitici messi in campo, molte aziende faticano ancora a massimizzare il valore dei dati. Una ricerca di Deloitte sul tema, che si è avvalsa di interviste con 10 chief data e analytics officer o loro equivalenti, oltre che di un sondaggio a 50 leader di analytics assicurativi, rileva che i dati sono spesso isolati per funzione, sistema e piattaforma e che il loro utilizzo è solitamente relegato a iniziative di base per l’efficienza e il controllo dei costi. Di conseguenza, molte aziende sono bloccate nelle fasi iniziali della maturità della gestione dei dati: stanno ancora cercando di rendere i dati più accessibili, condivisibili e fruibili.

Come ha osservato il Deloitte AI Institute in un rapporto del 2021, mentre “i dati sono spesso visti come una voce di costo e un sottoprodotto da molte aziende, le organizzazioni più innovative […] comprendono che i dati sono un asset strategico”, definito come “una risorsa che genera un ritorno”. Questi diversi atteggiamenti hanno impatti differenti. “Quando le organizzazioni affrontano i dati come un asset strategico, possono aprire le porte a nuove efficienze, intuizioni e capacità, consentendo al contempo l’utilizzo di tecnologie emergenti”, ha osservato l’Istituto.

Si pensi alle insurtech, ossia le società che applicano la tecnologia al settore assicurativo. Una di esse, intervistata da Deloitte, ha parlato di un “effetto volano dei dati”, evidenziando l’importanza di metterli al centro dell’attenzione come asset, “perché la crescita dei dati e la nostra capacità di sfruttarli aumentano, e questo contribuisce al nostro successo. E man mano che crescono, si generano sempre più dati”.

A che punto sono le assicurazioni nell’analisi dei dati?

Deloitte ha classificato le assicurazioni a seconda del loro livello di maturità nell’analisi dei dati in: esploratori (poche), utilizzatori (la maggior parte) o pionieri (poche). Nella gestione dei dati, le dimensioni contano: la metà degli assicuratori più piccoli (ossia con fatturato sotto i 5 miliardi di dollari) infatti si definisce esploratore. Tra i più grandi, un quarto è ancora in questo stadio.

Valentina Magri | Wall Street Italia

Inoltre, nella gestione dei dati contano anche le funzioni aziendali. Nelle assicurazioni i dati sono utilizzati maggiormente in aspetti strettamente legati al business interno, come sottoscrizione e sinistri, rispetto a segmentazione della clientela, marketing e distribuzione. Ma secondo Deloitte, occorre prestare sempre più attenzione anche alle aree rivolte verso l’esterno, che potrebbero differenziare le assicurazioni sotto i profili strategico (innovazione) e tattico (costi ed efficienza).

Valentina Magri | Wall Street Italia

I freni a una gestione ottimale dei dati

Secondo Deloitte, una gestione dei dati al massimo del potenziale è frenata da numerosi fattori, quali:

  • mancanza di leadership: i vertici dell’azienda considerano i dati come una spesa di breve periodo anziché un investimento e impegno di lungo periodo per la creazione di valore;
  • ritorni difficilmente misurabili: non tutte le spese per i dati e l’analisi possono o dovrebbero garantire ritorni rapidi o facilmente misurabili; d’altro canto, talvolta è anche difficile dare stime dei costi realistiche e ancora più complicato è legare i ritorni ai risultati;
  • mancanza di talenti: i chief data officer (Cdo) si lamentano delle difficoltà di trovare esperti di dati e di formare i dipendenti in azienda sulla loro importanza;
  • effetto silos: affinché i dati siano veramente utili, devono essere condivisi tra le funzioni aziendali. In proposito, uno degli intervistati da Deloitte per la sua ricerca ha affermato “se si vuole la riutilizzabilità e l’efficienza della scala in tutta l’organizzazione, è necessario rompere i muri tra le funzioni e le linee di business”. Questo non sarà probabilmente un compito facile per molti assicuratori, ha osservato un Cdo, secondo il quale “in alcuni casi, stiamo cancellando decenni di ostacoli significativi ai sistemi legacy”;
  • cybersicurezza e privacy: le preoccupazioni sul tema si sono moltiplicate con la raccolta e l’acquisizione di un numero sempre maggiore di dati personali da parte degli assicuratori. Tuttavia, solo il 32% dei responsabili dei dati intervistati ha dichiarato di collaborare molto da vicino con i responsabili della conformità. Nel frattempo, l’affidabilità, la verificabilità, la tempestività e la pertinenza dei dati sono tra i molti problemi di qualità che potrebbero compromettere l’utilità e il valore.

Paolo Gianturco, Business Operations & FinTech Team Leader di Deloitte Consulting, avverte: “Passare dalla gestione di una rete di dati incoerenti e frammentati a trattare i dati come un asset strategico anziché come una spesa è un passo importanti, ma raggiungere il punto di maturità in cui la strategia e le operation aziendali sono guidate dai dati è il frutto di un insieme di azioni graduali, che devono essere definite da una roadmap”. Gianturco conclude: “Un buon inizio sarebbe quello di assicurarsi che i responsabili delle linee di business e di external engagement lavorino fianco a fianco con i CDO e l’IT per incorporare gli analytics nei processi e nelle funzioni principali. L’obiettivo principale dovrebbe essere quello di rendere i dati più fruibili per la creazione di nuove coperture, l’individuazione di segmenti di nicchia e l’ottimizzazione della produttività della distribuzione”.