CRIF e IIA: competenze e modelli predittivi per l’ecosistema assicurativo digitale

Il 18 settembre, a Roma, , si è tenuto l’evento “Le nuove competenze nell’ecosistema insurtech e fintech italiano: nuovo paradigma da indirizzare”, organizzato da Italian Insurtech Association.
L’evento si è concentrato sulla trasformazione del settore assicurativo, guidata da compagnie Fintech e Insurtech, analizzando le competenze chiave per affrontare la rivoluzione digitale. Attraverso interventi di esperti è stato approfondito la creazione di un ecosistema assicurativo inclusivo per una crescita economica sostenibile.
Proprio all’interno del panel di esperti si è inserito l’intervento di Filippo Sirotti – Senior Director, Insurance Offering Development Italy, CRIF, all’interno della tavola rotonda “l'offerta assicurativa nell'era digitale: nuovi prodotti e modelli tecnologici”. 

L’analisi dei dati per un modello assicurativo più personalizzabile

In CRIF utilizziamo l’AI da sempre per trasformare i dati in valore, supportando i clienti nei processi decisionali. 

La creazione di modelli di Machine Learning permette di trasformare dati grezzi in modelli specifici per diversi rischi.vantaggi tangibili alle compagnie assicurative. 
Tra gli esempi più innovativi osservati nelle progettualità fatte fino ad oggi ci sono:

• Score specifici per il settore auto: lo Score Traffico, l’Antifrode Assuntivo e lo Score Eventi Naturali Auto permettono di migliorare la redditività riducendo il Loss Ratio.

• Score Furto in Casa: stima il rischio di furto in abitazione considerando fattori quali, il degrado ambientale, vie di fuga e illuminazione stradale.

• Score ESG: integra i fattori ambientali, sociali e di governance nella valutazione del rischio assicurativo.

L’utilità di questo approccio data-driven non si ferma qui: i rischi Cat Nat (catastrofi naturali) stanno acquisendo una rilevanza sempre maggiore, rendendo la situazione maggiormente complessa.

Per affrontare questa complessità l’approccio di CRIF si basa sul Rischio Oggettivo e il Rischio Soggettivo. Il primo utilizza modelli innovativi che impiegano dati di pericolosità ad alta granularità spaziale; mentre invece il Rischio Soggettivo valuta le peculiarità comportamentali e territoriali dell’azienda, senza mai tralasciare l’importanza dello Score ESG.

Con la combinazione di questi modelli e di dati siamo in grado di fornite un Pricing più preciso e ridurre il Basic Risk garantendo l’unicità dell’offerta.

Migliorare l’esperienza del cliente attraverso la collaborazione tra compagnie, partner tecnologici e gestori di servizi

Siamo testimoni del cambiamento della natura del prodotto assicurativo, da prodotto a servizio, la cui efficienza è migliorata grazie alla sinergia tra compagnie e partner tecnologici. Noi di CRIF agiamo come facilitatori, unendo le nostre conoscenze nella gestione e analisi dei dati con il potenziale delle nuove tecnologie come l’Intelligenza Artificiale. CRIF ha sviluppato ABA (Analisi dei Bisogni Assicurativi), una soluzione all’avanguardia che sfrutta l’Intelligenza Artificiale e l’analisi dei dati per offrire alle PMI un quadro preliminare, dettagliato e personalizzato delle proprie esigenze assicurative. Partendo dalla sola partita IVA, ABA è in grado di identificare e classificare i bisogni assicurativi per priorità e tipologia.

Questo approccio data-driven apre nuove prospettive nel dialogo tra operatori e imprenditori, promuovendo una cultura assicurativa più consapevole e condivisa. Il risultato? Una maggiore resilienza per l’intero sistema produttivo italiano.

Con ABA, la relazione con il cliente evolve: non si tratta più di una semplice transazione, ma di un confronto costruttivo e trasparente, basato su una conoscenza oggettiva dei rischi. Questo rafforza la fiducia, fidelizza il cliente e valorizza il ruolo dell’operatore come partner strategico.

L’innovazione proposta da CRIF non solo migliora l’esperienza del cliente, ma contribuisce concretamente alla diffusione della cultura assicurativa e al rafforzamento del tessuto imprenditoriale del Paese