L’intelligenza artificiale nel mercato assicurativo: una leva strategica per la gestione dei rischi catastrofali

Nuove frontiere nella valutazione, quotazione e mitigazione dei rischi

Il 20 luglio 2021, un’alluvione improvvisa ha colpito Ahrweiler, in Germania, causando oltre 180 vittime e miliardi di euro di danni. Questo evento drammatico ha evidenziato l’estrema vulnerabilità delle nostre comunità – e dei beni immobiliari – agli eventi naturali estremi. Fenomeni climatici sempre più frequenti e intensi rendono indispensabile una nuova strategia assicurativa.

In questo contesto, l’intelligenza artificiale (IA) si sta rivelando uno strumento fondamentale per il settore assicurativo, in particolare per affrontare con maggiore efficacia le tre fasi critiche della gestione del rischio: la valutazione del rischio, la quotazione delle polizze e la mitigazione e prevenzione dei danni.

VALUTAZIONE DEL RISCHIO: IL POTERE DELL’ANALISI PREDITTIVA.

Tradizionalmente, le compagnie assicurative si sono affidate a modelli probabilistici basati su dati storici. Tuttavia, questi approcci si dimostrano spesso inadeguati davanti a scenari in continua evoluzione.

L’IA consente di analizzare in tempo reale dati provenienti da fonti eterogenee e offre previsioni più accurate e tempestive. Tra le fonti di dati utilizzate ricordiamo i dati meteorologici in tempo reale, le immagini satellitari e rilievi LiDAR. Inoltre, si può contare con i sensori IoT installati in edifici, impianti e infrastrutture e i modelli climatici predittivi. Senza contare le informazioni socioeconomiche e topografiche.

Esempi reali di applicazione ne settore sono Swiss Re che impiega modelli IA per affinare la valutazione del rischio uragani e Munich Re che utilizza reti neurali per simulare i danni derivanti da terremoti e incendi.

Tali approcci consentono non solo di stimare se un evento si verificherà, ma anche dove, quando e con quale impatto potenziale sui beni assicurati – con evidenti riflessi anche per la gestione e la protezione del patrimonio immobiliare condominiale.

Grazie all’IA, le compagnie possono oggi abbandonare i modelli “a compartimenti stagni” per adottare una quotazione personalizzata su base dinamica. Questo approccio consente:

Premi assicurativi tarati in base al rischio effettivo, anche per singoli edifici o unità immobiliari;
Maggiore accessibilità a coperture in zone ad alto rischio;
Ottimizzazione del capitale di rischio delle compagnie.

Vediamo alcuni esempi concreti. Lemonade (USA) elabora in tempo reale richieste di preventivo e denuncia sinistri, utilizzando IA e sistemi antifrode integrati.

In Italia, alcune compagnie testano modelli predittivi per polizze agricole e contro eventi meteo estremi (come grandine e alluvioni in aree rurali e semiurbane).

Nel contesto condominiale, ciò potrebbe tradursi in coperture mirate per singoli edifici o unità esposte a specifici rischi ambientali.

L’adozione dell’IA consente di superare l’approccio reattivo tradizionale del settore, abbracciando una logica predittiva e preventiva. Le compagnie possono così intervenire prima che il danno si verifichi.

Tecnologie chiave sono rappresentate da sistemi di allerta precoce e piattaforme di monitoraggio geologico e ambientale che consentono analisi predittive per la manutenzione preventiva degli immobili.

Vediamo un caso studio effettuato da Reale Group. In collaborazione con startup italiane, Reale Group ha sviluppato un sistema per l’analisi del rischio idrogeologico, utilizzato per migliorare la protezione di abitazioni e piccole-medie imprese localizzate in aree vulnerabili. Un approccio replicabile anche a livello condominiale in contesti urbani fragili.

L’impiego dell’IA porta con sé opportunità, ma anche importanti criticità operative e etiche. I modelli possono amplificare discriminazioni presenti nei dati storici, problemi con la privacy – è essenziale proteggere le informazioni personali e sensibili dei clienti. Le decisioni delle “black box” devono essere trasparenti spiegabili ed è necessaria la formazione di nuove figure ibride tra data scientist, ingegneri del rischio e attuari.

L’intelligenza artificiale si sta consolidando come una leva strategica per l’evoluzione e la resilienza del settore assicurativo, con ricadute significative anche in ambito immobiliare e condominiale. I benefici concreti sono rappresentati davalutazioni più accurate dei rischi,da polizze più eque, flessibili e accessibili e da interventi preventivi per limitare i danni.

Prossimi passi consigliati per le compagnie assicurative sono quelli diinvestire in infrastrutture dati e architetture cloud scalabili, di creare gruppi multidisciplinari (IA, clima, ingegneria, attuariato).Ma anche di collaborare con start-up e centri di ricerca universitari per redigere linee guida etiche per l’uso responsabile dell’IA. Sperimentare in sandbox regolamentati nuove soluzioni assicurative.

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