Assicurazione del credito: l’AI apre nuove opportunità

ChatGPT e i suoi derivati hanno conquistato il mondo. La possibilità di accedere alle prestazioni all'avanguardia dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) attraverso una semplice interfaccia di chat si è rivelata l'applicazione killer per l'intelligenza artificiale (AI). Le più grandi aziende di tutto il mondo stanno investendo miliardi per migliorare le prestazioni dei nostri attuali LLM al fine di ottenere risultati sempre migliori. Tuttavia, è bene ricordare che l'IA esiste in molte forme, alcune delle quali sono più preziose di altre per i nostri scopi.

In Atradius, da quasi un decennio sfruttiamo varie tecnologie di intelligenza artificiale per migliorare l'automazione e l'efficienza delle nostre operazioni. Tuttavia, dall'introduzione di ChatGPT, il numero di casistiche identificate è aumentato notevolmente. L'adozione completa dell'intelligenza artificiale nel nostro settore promette innovazioni significative e ottimizzazione dei processi, ma richiede anche adeguamenti strategici. Questo articolo approfondisce come gli assicuratori del credito possono posizionarsi al meglio per massimizzare il potenziale dell'intelligenza artificiale e perché questo è fondamentale. Inoltre, esploriamo le opportunità e le sfide che l'IA comporta per gli assicuratori del credito, fornendo spunti su come affrontarle per ottenere nuovi vantaggi strategici.

L'importanza dell'intelligenza artificiale nell'assicurazione del credito

Il punto di forza dell'IA risiede nella sua capacità di trasformare grandi quantità di dati di alta qualità in output variabili per uno scopo specifico, che si tratti di classificazione (ovvero decisione), generazione (ad esempio generazione di testo) o altro. Considerando il ruolo centrale che i dati rivestono in molti processi di assicurazione del credito, è ovvio che l'IA potrebbe potenzialmente migliorare alcuni dei processi centrali della nostra catena del valore.

Un esempio fondamentale e centrale è la valutazione del rischio di credito, che tradizionalmente comporta un'analisi meticolosa dei dati finanziari, dei dati creditizi, del contesto e di molte altre fonti di informazione diverse. Tradizionalmente, questo processo è spesso complesso e richiede molto tempo, poiché comporta l'elaborazione di grandi quantità di dati da parte di esseri umani. L'IA promette di semplificare notevolmente questo processo, se i dati sono disponibili e possono essere utilizzati per addestrare i modelli di IA. Ciò consente agli assicuratori di valutare i rischi di credito sulla base di una quantità effettivamente molto maggiore di dati per ogni valutazione. I modelli di IA potrebbero anche essere sensibili a modelli e tendenze che potrebbero sfuggire agli osservatori umani, migliorando così la precisione delle valutazioni dei rischi. A sua volta, ciò può portare a prestazioni di sottoscrizione molto migliori.

Oltre a ottimizzare le prestazioni, gli assicuratori del credito possono utilizzare non solo dati strutturati (ad esempio dati sotto forma di tabelle con titoli e descrizioni), ma anche dati non strutturati, come notizie o articoli. L'intelligenza artificiale è in grado di elaborare questi dati non strutturati in modo molto più efficace rispetto a qualche anno fa. Non solo l'intelligenza artificiale generativa (ad esempio ChatGPT), ma anche il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) e le tecnologie correlate possono aiutare gli assicuratori del credito nell'elaborazione di grandi quantità di notizie, relazioni annuali e altre fonti che normalmente richiederebbero una lettura e un'analisi manuale.

Consideriamo che qualsiasi processo per il quale sia disponibile una buona quantità di dati di alta qualità potrebbe, in teoria, essere ottimizzato in una certa misura dall'IA. A differenza di altri settori, in cui l'archiviazione e l'utilizzo dei dati rappresentano ancora un ostacolo all'adozione dell'IA, gli assicuratori del credito, in particolare con la loro infrastruttura per la sottoscrizione dei rischi, sono quasi pronti a utilizzare questa nuova tecnologia per ottimizzare i propri processi. Ma c'è ancora del lavoro da fare.

Prepararsi all'IA: un imperativo strategico

Adottare l'IA non significa solo investire in nuove tecnologie. Richiede un cambiamento a livello di strategia, operazioni e cultura. Gli assicuratori del credito devono riconoscere che l'IA non è semplicemente uno strumento, ma un cambiamento fondamentale nel modo di condurre gli affari. Gli imperativi strategici rientrano in tre categorie principali: strategia dei dati, investimenti in tecnologia e aggiornamento delle competenze della forza lavoro.

L'importanza di una strategia dei dati per creare modelli di IA efficaci

All'inizio di qualsiasi soluzione di IA ci sono i dati. Gli algoritmi di IA devono essere istruiti su set di dati estesi per generare intuizioni, previsioni e decisioni accurate. Tuttavia, i dati grezzi da soli non sono sufficienti; devono essere organizzati, puliti e resi accessibili in modo che i modelli di IA possano essere addestrati in modo efficace. È qui che una strategia dei dati diventa indispensabile. Una strategia dei dati ben definita garantirà che i tipi di dati corretti vengano raccolti, archiviati in modo sicuro e gestiti in modo coerente.

Ad esempio, i modelli di IA potrebbero utilizzare dati finanziari, indicatori economici, tassi di insolvenza storici e profili dei clienti per essere addestrati. Garantire che questi dati siano standardizzati e correttamente etichettati consente all'IA di trarre conclusioni pertinenti e fornire valutazioni del rischio di credito altamente precise. Gli assicuratori che adottano un approccio ad hoc o frammentario alla gestione dei dati avranno difficoltà a ottenere informazioni affidabili dai loro investimenti nell'IA. Una strategia dei dati nella pratica implica spesso anche investimenti nell'infrastruttura tecnica sottostante, che si tratti di cloud computing, data lake o piattaforme di analisi dei dati.

Investimenti in tecnologia

Per prepararsi all'implementazione dell'IA, è fondamentale creare un'infrastruttura tecnologica solida. L'addestramento dei modelli di IA richiede una notevole potenza di calcolo, che può essere fornita da cluster di calcolo specializzati o servizi di cloud computing. Gli assicuratori dovrebbero sfruttare i progressi esistenti delle aziende tecnologiche per abbassare le barriere all'adozione dell'IA. Oltre ad acquisire nuovi sistemi, gli assicuratori devono creare un ecosistema tecnologico integrato. Questo ecosistema dovrebbe consentire all'IA di accedere e analizzare senza soluzione di continuità i dati delle piattaforme e dei database attuali, consentendole di generare intuizioni che migliorano i processi decisionali. Inoltre, gli assicuratori devono garantire che le loro politiche di governance dei dati siano solide. L'IA prospera grazie ai dati, ma la qualità e l'accessibilità di tali dati sono fondamentali. Gli assicuratori dovranno investire nella pulizia, nella strutturazione e nella gestione dei propri dati in modo da massimizzarne l'utilità per le applicazioni di IA. Ciò include anche affrontare le questioni relative alla sicurezza dei dati, alla privacy e alla conformità normativa, poiché queste saranno fondamentali per mantenere la fiducia dei clienti e soddisfare i requisiti legali.

Migliorare le competenze della forza lavoro

Sebbene l'IA sia in grado di automatizzare molte attività, non sostituisce la necessità delle competenze umane. Al contrario, l'introduzione dell'IA aumenterà la necessità di una forza lavoro qualificata non solo nell'analisi dei dati e nella gestione dei sistemi di IA, ma anche nell'uso adeguato dei sistemi basati sull'IA. Gli assicuratori del credito devono investire nella riqualificazione dei propri dipendenti affinché possano lavorare a fianco dell'IA, ad esempio i sottoscrittori che interpretano le decisioni dell'IA nel contesto giusto e sono consapevoli dei suoi limiti. Data la natura di nicchia del nostro settore, ciò comporterà spesso la formazione del personale esistente piuttosto che l'assunzione di nuovi talenti con competenze specialistiche.

Inoltre, sarà necessario un cambiamento culturale all'interno delle organizzazioni. Questo cambiamento di mentalità è fondamentale, poiché l'IA può spesso essere associata alla perdita di posti di lavoro e ad altre critiche che non sempre sono giustificate. Questo tipo di resistenza al cambiamento tecnologico può ostacolare iniziative di IA altrimenti efficaci. Gli assicuratori del credito che promuovono una cultura dell'innovazione e dell'apprendimento continuo saranno in una posizione migliore per sfruttare appieno il potenziale dell'IA.

Opportunità dell'IA

L'intelligenza artificiale offre numerose opportunità agli assicuratori del credito disposti ad adottarla. Uno dei vantaggi più immediati è la possibilità di migliorare la valutazione dei rischi attraverso l'analisi predittiva. L'intelligenza artificiale è in grado di analizzare vasti set di dati, inclusi gli indicatori economici e potenzialmente anche il sentiment sui social media, per prevedere quali aziende sono più a rischio di insolvenza.

Un'altra opportunità risiede nell'automazione dell'elaborazione dei sinistri. Tradizionalmente, l'elaborazione di un sinistro può richiedere molto tempo e risorse, spesso necessitando di una documentazione significativa e di una verifica manuale. L'IA può automatizzare gran parte di questo processo, verificando i dati dei sinistri rispetto a fonti terze e persino rilevando i sinistri fraudolenti attraverso algoritmi di riconoscimento dei modelli. Ciò può ridurre i costi per gli assicuratori, accelerare i pagamenti per i clienti e migliorare l'efficienza operativa complessiva.

L'intelligenza artificiale offre anche nuovi modi di interagire con i clienti. Ad esempio, i chatbot basati sull'intelligenza artificiale possono fornire agli assicurati risposte immediate alle loro domande e assisterli nella procedura di richiesta di risarcimento. Automatizzando le attività di routine del servizio clienti, gli assicuratori possono liberare i dipendenti affinché possano concentrarsi su interazioni più complesse e di maggior valore.

Sfide per l'IA

Sebbene l'IA offra opportunità significative, presenta anche sfide notevoli che gli assicuratori dovranno affrontare. Una di queste è il rispetto dei requisiti normativi. I sistemi di IA che trattano dati personali o finanziari devono essere conformi alle leggi sulla protezione dei dati e alle imminenti normative in materia di IA, come l'AI Act dell'UE. Questa legge impone una valutazione dei rischi per i sistemi di IA, una gestione dei rischi su misura per ogni caso d'uso, trasparenza sull'utilizzo dell'IA e pratiche rigorose di governance dei dati. Gli assicuratori devono garantire che i loro sistemi di IA siano pienamente conformi a queste normative e dispongano di solidi quadri di governance dei dati.

Rimane anche la minaccia degli attacchi informatici. Come per qualsiasi processo di digitalizzazione, gli assicuratori del credito devono continuare a investire in misure di sicurezza informatica per proteggere i propri sistemi da attori malintenzionati. Ciò richiederà una vigilanza costante, poiché i criminali informatici evolvono continuamente le loro tattiche, alcune delle quali sono anche potenziate dall'intelligenza artificiale.

Dobbiamo anche diffidare dell'illusione dell'IA. Mentre alcuni si affrettano a implementare la GenAI nei processi aziendali, spesso spinti dal timore di perdere opportunità, dimentichiamo che spesso non è la soluzione più adatta per risolvere ogni problema immaginabile. Altre tecnologie collaudate rimangono ancora rilevanti e, in molti casi, una combinazione equilibrata di strumenti diversi è significativamente più performante di qualsiasi singola tecnologia utilizzata isolatamente. Infine, c'è la sfida della fiducia e della comprensione dei clienti. Poiché l'IA assume un ruolo sempre più importante nel processo decisionale, alcuni clienti potrebbero sentirsi a disagio per la percezione di una mancanza di supervisione umana. Gli assicuratori del credito dovranno mantenere la trasparenza sul funzionamento dei loro sistemi di IA e offrire ai clienti spiegazioni chiare su come vengono prese le decisioni. Costruire la fiducia sarà essenziale per garantire che i processi basati sull'IA siano accettati dal mercato.

Conclusione

Il futuro dell'assicurazione del credito è indubbiamente legato all'intelligenza artificiale. Considerati tutti i prerequisiti e i preparativi necessari per l'utilizzo dell'intelligenza artificiale nell'ambito dell'assicurazione del credito, non si tratta di un processo del tutto semplice.

Non abbiamo descritto tutto il potenziale dell'IA nell'assicurazione del credito e probabilmente non siamo ancora in grado di prevedere l'impatto complessivo che l'IA avrà sul settore. Tuttavia, è chiaro che essa racchiude un grande potenziale che è pronto per essere sfruttato dagli assicuratori del credito di tutto il mondo.

Source: ICISA Insider