Il 55% del tempo del personale di agenzia delle assicurazioni è assorbito da attività amministrative e gestionali, contro il 30% dedicato alle attività commerciali. Per liberare il tempo delle risorse, e destinarle così alla consulenza e alla relazione del cliente, entra quindi in scena l’intelligenza artificiale, che porterà verso il Banking 3.0 e l’Insurance 3.0.
Non più soltanto uno strumento per digitalizzare i canali quindi, ma un fattore di trasformazione della relazione con la clientela, dell'organizzazione del lavoro e della distribuzione dei prodotti finanziari e assicurativi, secondo le ricerche che il Cetif, Centro di Ricerca dell'Università Cattolica del Sacro Cuore, ha presentato al Cetif Summit di Milano.
La banca intelligente
Nella lettura del Centro di ricerca, il Banking 3.0 rappresenta il passaggio da una banca che eroga servizi attraverso canali digitali a un modello capace di comprendere il contesto del cliente, anticiparne le esigenze e proporre soluzioni personalizzate.
Una evoluzione resa possibile dalla convergenza tra machine learning, AI generativa, AI agentica, cloud computing e analisi avanzata dei dati.
Allo stato attuale, l'11% dei chatbot bancari utilizza l’AI generativa e il 22% delle istituzioni la sta sperimentando, con chatbot tradizionali che evolvono verso agenti autonomi capaci di interpretare richieste articolate e supportare operazioni complesse.
Il machine learning è già impiegato nella gestione del credito e dei rischi e nella prevenzione delle frodi, dove contribuisce a identificare comportamenti anomali e operazioni sospette. Procede invece più lentamente il mondo agentico: i primi casi d'uso in sperimentazione riguardano lo sviluppo del piano di marketing e la gestione del portafoglio prodotti.
Dalle ricerche si intravede comunque una traiettoria verso un "4.0" nel quale gli agenti autonomi saranno sempre più integrati nei processi operativi, e non soltanto nell'assistenza clienti.
Reti piccole, adempimenti pesanti
Nel settore assicurativo il punto di partenza è il peso delle attività di routine, che a breve potranno essere gestite dagli agenti intelligenti. A pesare è anche la struttura delle reti distributive: oltre il 50% delle agenzie nazionali conta su un unico agente supportato da meno di tre subagenti, e nell'Auto confluisce mediamente oltre il 65% del portafoglio.
L'AI generativa può supportare gli intermediari nella predisposizione dei preventivi, nell'analisi della documentazione contrattuale e nella gestione delle comunicazioni, fino all'individuazione delle esigenze di protezione dei clienti.
Gli assistenti intelligenti possono inoltre rendere più comprensibili clausole, esclusioni e condizioni di polizza, facilitando la relazione tra compagnia, intermediario e assicurato.
Più in generale, i sistemi intelligenti intervengono lungo l'intera catena del valore assicurativa:
- nell'underwriting e nella valutazione del rischio, dove analizzano informazioni strutturate e non strutturate e sintetizzano documenti complessi;
- nella gestione dei sinistri, dalla classificazione delle richieste al supporto alle perizie, fino al monitoraggio dello stato delle pratiche;
- nel marketing e nella distribuzione, dove gli strumenti predittivi individuano potenziali bisogni assicurativi e segnalano scoperture.
L'obiettivo, sottolinea il Cetif, non è sostituire l'intermediario ma potenziarne le capacità attraverso strumenti di supporto decisionale, riducendo il peso delle attività ripetitive e rafforzando la qualità della consulenza.
Con la prospettiva di coperture capaci di evolversi al ritmo dei cambiamenti nella vita del cliente, passando da una relazione concentrata sul momento della sottoscrizione a un'interazione continuativa.
Il cliente cambia prima delle istituzioni
Un ulteriore elemento di trasformazione riguarda il comportamento dei consumatori. La diffusione dell'AI generativa sta modificando il modo in cui le persone cercano informazioni, confrontano i prodotti e si preparano a decidere: sempre più clienti arrivano al confronto con il consulente disponendo già di informazioni e analisi preliminari preparate con strumenti conversazionali.
Ne deriva una duplice sfida per le istituzioni. Da un lato, offrire esperienze digitali semplici, personalizzate e coerenti con le aspettative di una clientela sempre più informata. Dall’altro, accompagnare la tecnologia con la crescita delle competenze e l'evoluzione dei modelli organizzativi: la convergenza tra AI tradizionale, AI generativa e sistemi agentici, evidenzia il Centro, richiede al tempo stesso nuovi presidi di controllo e una maggiore capacità di gestione dei dati.
«Il Banking 3.0 e l'Insurance 3.0 rappresentano un'evoluzione profonda del sistema finanziario, nella quale l'intelligenza artificiale diventa un elemento centrale della relazione tra istituzioni e clienti – commenta Federico Rajola, direttore del Cetif. Le nostre ricerche mostrano che l'AI sta già modificando numerosi processi bancari e assicurativi, dalla gestione dei rischi alla distribuzione, dall'assistenza alla consulenza. Ma il cambiamento più significativo riguarda la possibilità di passare da modelli di servizio prevalentemente reattivi a sistemi capaci di anticipare le esigenze dei clienti e offrire risposte sempre più personalizzate. I dati evidenziano anche quanto lavoro resti da fare: la tecnologia corre, mentre organizzazioni, competenze e modelli di governance devono ancora evolvere. La vera sfida per le istituzioni finanziarie italiane sarà trasformare il potenziale dell'intelligenza artificiale in valore concreto per clienti, professionisti e imprese, mantenendo al centro fiducia, responsabilità e qualità della relazione».
