Dalla Partita IVA a una polizza personalizzata: il nuovo paradigma assicurativo per le PMI

All’Insurance Connect Innovation Summit 2026, CRIF ha condiviso una visione innovativa dell’assicurazione per il segmento PMI: partire dai dati per costruire un processo end-to-end più semplice, veloce e preciso. 

Nel suo intervento, Giuseppe Dosi, Head of Insurance Market di CRIF, ha illustrato come Data Augmentation, AI e analytics avanzati consentano oggi di stimare bisogni assicurativi, individuare il protection gap e supportare un underwriting più evoluto, ponendo le basi per una crescita profittevole del business imprese.

Il segmento delle piccole e medie imprese rappresenta oggi una delle principali aree di sviluppo per il settore assicurativo. A fronte di una crescita del mercato, permane infatti un significativo livello di sottoassicurazione, soprattutto tra le realtà più piccole. Questo scenario evidenzia un doppio bisogno: da un lato ampliare la copertura, dall’altro rendere i modelli operativi più efficaci, scalabili e sostenibili.

In questo contesto, l’innovazione passa dalla capacità di valorizzare il dato. Grazie alla Data Augmentation e all’integrazione di fonti informative eterogenee, è possibile costruire una conoscenza più completa dell’impresa già a partire da informazioni di base come la Partita IVA. Su questa base, modelli di intelligenza artificiale consentono di individuare in modo automatico gli elementi caratteristici dell’azienda, attivare trigger di bisogno assicurativo e definire una proposta coerente e personalizzata.

Ne deriva un cambio di paradigma nel processo assicurativo: dalla tradizionale raccolta manuale delle informazioni si passa a un modello industriale, data-driven, in grado di supportare tutte le fasi (dall’analisi dei bisogni alla configurazione dell’offerta, fino alla definizione del preventivo). Un approccio che consente di coniugare personalizzazione e scalabilità, migliorando al tempo stesso la qualità del servizio e l’efficienza operativa.

Un ruolo chiave è giocato anche dall’evoluzione dell’underwriting. L’integrazione di insight predittivi, dati territoriali e metriche ESG permette di arricchire la valutazione del rischio, superando una logica puramente dichiarativa e introducendo una componente analitica più strutturata. Questo consente non solo di affinare la selezione dei rischi, ma anche di supportare una gestione più sostenibile della redditività tecnica.

Allo stesso tempo, la disponibilità di strumenti più semplici e omogenei abilita le reti distributive, rendendo il processo commerciale più accessibile anche a operatori con diversi livelli di esperienza. Ne derivano benefici concreti in termini di riduzione del time-to-market, maggiore coerenza nelle proposte e migliore esperienza per il cliente finale.

Per cogliere appieno il potenziale del segmento PMI non basta ampliare l’offerta, ma è necessario ripensare il modello assicurativo in chiave data-driven. È in questa direzione che dati, AI e analytics avanzati possono rappresentare un fattore abilitante per una crescita realmente profittevole e sostenibile nel business imprese.