Insurance 2025: Trovare il successo lungo la catena del valore assicurativo

Nel 2024, il mercato delle assicurazioni commerciali è stato valutato circa 776,6 miliardi di dollari e si prevede che crescerà fino a 845,3 miliardi di dollari nel 2025, con un tasso di crescita annuo composto (CAGR) dell'8,8%.¹ I riassicuratori forniscono stabilità essenziale sia agli assicuratori primari che a quelli specializzati, offrendo riassicurazione prevista per la mitigazione del rischio su portafogli di ampie dimensioni e riassicurazione facoltativa a copertura di portafogli personalizzati ad alto rischio, come ad esempio le polizze cyber o marittime. I broker aiutano i clienti a navigare in contesti di rischio complessi integrando soluzioni standard e specializzate, rafforzando la resilienza e l'adattabilità di fronte ai rischi globali.

L’equilibrio tra dinamiche macroeconomiche e personalizzazione dei servizi è il motore dell’adattabilità del settore assicurativo. In questo ecosistema, i diversi attori svolgono ruoli complementari: i riassicuratori forniscono capitale, gli assicuratori commerciali e specializzati mitigano i rischi, mentre i broker offrono soluzioni su misura. Questa sinergia rafforza la scalabilità, migliora l’efficienza e genera valore, contribuendo al tempo stesso alla resilienza del mercato di fronte alle nuove minacce.

Nel panorama competitivo odierno, il successo dipende dalla capacità di riconoscere e sfruttare queste sinergie, adattandosi abilmente alle differenze tra i vari segmenti di settore. Questo approccio consente di accelerare il ritorno sugli investimenti (ROI) e di ottimizzare i risultati finanziari, migliorando significativamente efficienza, innovazione e redditività.

Questo articolo analizza le strategie fondamentali per creare valore in modo scalabile e mostra come approcci personalizzati per ogni segmento abbiano consentito alle compagnie assicurative di raggiungere gli obiettivi prefissati.

Le principali compagnie di assicurazione stanno attuando una trasformazione su più livelli per mantenere la competitività in un mercato sempre più complesso. Nel 2025, broker, assicuratori commerciali, assicuratori specializzati e riassicuratori dovranno affrontare sfide comuni per avere successo. Efficienza operativa, miglioramento della user experience e capacità di reagire ai rischi emergenti saranno i fattori chiave. Inoltre, per restare competitivi in un mercato in continua evoluzione, le aziende dovranno adattarsi rapidamente ai progressi tecnologici e ai cambiamenti della domanda, adottando strategie mirate.

1. Modernizzazione delle piattaforme legacy, attraverso soluzioni scalabili basate su cloud per aumentare l'efficienza operativa, abilitare l’elaborazione dei dati in tempo reale e migliorare l’esperienza del cliente.
2. Investimenti in analisi dei dati e intelligenza artificiale, che nel 2024 hanno registrato un incremento del 220%, per ottimizzare i flussi di lavoro, offrire soluzioni personalizzate e incrementare la redditività. ²
3. Attrazione e fidelizzazione di talenti con competenze diversificate, con particolare attenzione a esperti di intelligenza artificiale, gestione del rischio e analisi climatica, favorendo una cultura aziendale basata su flessibilità, formazione continua e innovazione.
4. Adattabilità strategica, per rispondere rapidamente ai cambiamenti normativi e alle nuove esigenze di mercato, scalando strategie già efficaci e integrando nuove innovazioni.

Questi quattro elementi sono parte di un trend in crescita: la digitalizzazione end-to-end lungo l’intera catena del valore, dagli assicuratori ai broker fino ai riassicuratori, in un settore ancora fortemente legato a processi manuali. Questo percorso presenta sfide significative, tra cui l’integrazione dei sistemi legacy, l’interoperabilità dei dati e i costi iniziali elevati. Tuttavia, i benefici finali sono di grande impatto: operazioni più efficienti, dati più accurati e decisioni più rapide.

Applicazioni e Use Case

Workflow completamente digitali consentono ai broker di fornire preventivi in tempo reale e ai riassicuratori di aggiornare dinamicamente i modelli di rischio, favorendo efficienza e innovazione nel settore. Di seguito alcuni esempi di casi di successo.

• Blueprint Two di Lloyd’s of London: strategia volta a digitalizzare il mercato assicurativo per migliorare l'efficienza e ridurre i costi.³ L'iniziativa mira a creare un ecosistema digitale integrato, standardizzando le transazioni tra broker, assicuratori e riassicuratori. Tra le caratteristiche principali vi è lo sviluppo di una piattaforma digitale per semplificare i processi di stipula, contabilità e liquidazione dei sinistri, riducendo così gli interventi manuali e gli errori. L'adozione completa è prevista per il 2025.⁴
  
  
• APRIL Group, fornitore francese di servizi assicurativi⁵ che, dopo essere stata acquisita da CVC nel 2019, ha intrapreso un piano ambizioso, denominato “Spring” diventando un operatore digitale, omnicanale e agile nel corso del 2023.⁶ Questa trasformazione ha comportato la necessità di sviluppare competenze di vendita diretta digitale abilitando di conseguenza user experience digitali, in modo da posizionare APRIL come leader nell'ecosistema assicurativo digitale. Dopo aver completato la transizione nel 2022, APRIL ha avviato una partnership strategica a lungo termine con KKR per sostenere questa nuova fase di crescita e accelerare lo sviluppo e la digitalizzazione, sia in Francia che a livello internazionale.⁷ 
  
  
• WTW (Willis Towers Watson) con l’offerta di “AffinityConnect”, Platform-as-a-Service progettata per accelerare la diffusione di prodotti assicurativi alimentati digitalmente.⁸ Questa piattaforma consente agli assicuratori di costruire e integrare più rapidamente le soluzioni, ridurre i costi e la complessità e scalare su vari canali di distribuzione. AffinityConnect fornisce asset che supportano un approccio assicurativo connesso, facilitando la perfetta integrazione nelle operazioni aziendali e migliorando le capacità digitali degli assicuratori.

La digitalizzazione della catena del valore crea connessioni efficaci tra questi aspetti, valorizzando le sinergie esistenti. Tuttavia, ogni segmento presenta sfide e opportunità specifiche, che richiedono strategie mirate per essere affrontate al meglio.

I broker sono concentrati su iniziative di crescita per mantenere margini elevati. Attraverso attività strategiche di M&A, l’uso avanzato dell’analisi dei dati, la costruzione di piattaforme digitali e l’implementazione di strategie efficaci di gestione del talento, i principali broker non solo stanno espandendo la loro presenza sul mercato, ma stanno anche migliorando l’efficienza operativa. Queste iniziative orientate alla crescita permettono ai broker di mantenere margini elevati (aumento medio del 9,2% nel Regno Unito e EBITDA margini dei broker statunitensi per la prima volta oltre il 23%). Ciò consente di superare le performance dei competitor distinguendosi dagli assicuratori commerciali che si concentrano maggiormente sulla modernizzazione delle piattaforme, la mitigazione del rischio, l’adattabilità e la gestione del debito tecnico.^9,10

Consolidamento

L’intensa attività di M&A, se da un lato offre opportunità di espansione, dall’altro comporta tematiche di integrazione che possono mettere a dura prova le risorse e influenzare la qualità del servizio. Nel Regno Unito, ad esempio, il mercato M&A sta affrontando una contrazione dell’offerta, con un calo del numero di broker di circa il 31,8% dal 2007¹¹. Nonostante le elevate valutazioni degli asset, il Regno Unito rimane un punto di riferimento per gli investimenti in entrata dagli Stati Uniti, fungendo da porta d’accesso all’espansione internazionale grazie alla maturità del mercato e alla sua solida infrastruttura. Tuttavia, con il consolidamento del mercato britannico ormai prossimo alla saturazione, l’attenzione si sta spostando su mercati meno maturi ma con maggiori potenzialità di crescita, come l’Europa continentale – in particolare Irlanda, Germania e Spagna – e i nuovi hub emergenti in Asia, tra cui Singapore. Questa diversificazione geografica, sebbene promettente, introduce ulteriori sfide, come la gestione di diversi quadri normativi, il superamento delle differenze culturali e operative e la complessa integrazione delle tecnologie e dei sistemi di reporting.

Le società di private equity privilegiano l’acquisizione di broker per il loro elevato potenziale di profitto, ma stanno incontrando sempre più difficoltà nel gestire il debito tecnico derivante dall’integrazione di realtà differenti. L’armonizzazione dei sistemi IT e la standardizzazione dei processi di reporting in un portafoglio di società sempre più ampio può generare inefficienze operative e ostacolare la realizzazione delle sinergie previste. Di conseguenza, sebbene le acquisizioni internazionali aprano nuove strade alla crescita, esse richiedono strategie tecnologiche solide e sistemi di reporting avanzati per ridurre i rischi legati alla frammentazione tecnologica e garantire un’integrazione operativa senza intoppi.

Dati & Tecnologia

Un altro ambito chiave è l’utilizzo dei dati, che è diventato un vero e proprio centro di profitto per i broker assicurativi. Grazie all’analisi avanzata dei dati, i broker possono offrire servizi di consulenza sul rischio e controllo delle perdite che vanno oltre le tradizionali offerte assicurative. Sfruttando enormi volumi di informazioni sui clienti, possono sviluppare soluzioni personalizzate che non solo migliorano i prodotti assicurativi, ma contribuiscono direttamente alla redditività, come dimostra l’aumento del 17% dei ricavi nel Q3 2024 della unit Commercial Risk di Aon, trainato in larga parte dall’analisi dei dati¹². L’uso strategico dei dati, infatti, consente ai broker di offrire valutazioni del rischio su misura e consulenze proattive sulla gestione del rischio che soddisfano le sofisticate esigenze del mercato odierno.

L’intelligenza artificiale (AI) e il machine learning stanno automatizzando attività di routine, consentendo ai broker di comprendere meglio il profilo di rischio dei clienti da un lato e la propensione al rischio delle compagnie assicurative. Grazie agli insight basati sui dati, i broker possono negoziare coperture e premi più vantaggiosi, migliorando la soddisfazione dei clienti e consolidando relazioni a lungo termine.

Il cloud computing offre un’infrastruttura scalabile che facilita i processi di integrazione M&A e supporta le operazioni globali. Grazie al cloud, i broker possono unificare rapidamente diversi sistemi, riducendo tempi e costi di integrazione. Inoltre, l’uso della GenAI sta rivoluzionando l’interazione con i clienti: si prevede che entro il 2025 il 75% delle interazioni con i clienti sarà gestito da chatbot AI, mentre l’automazione della documentazione assicurativa porterà a tempi di risposta più rapidi e a un miglioramento della soddisfazione del cliente¹³.

Applicazioni reali

Diversi broker hanno implementato con successo queste tecnologie per stimolare la crescita e migliorare i margini. Di seguito alcuni esempi.

• Howden Group ha utilizzato l’analisi dei dati per personalizzare le soluzioni di rischio, migliorando significativamente la fidelizzazione dei clienti¹⁴. Investendo nella sua divisione di analytics, HX Analytics, Howden è riuscita a offrire servizi più personalizzati ed entrare efficacemente in nuovi mercati¹⁵.
• Marsh McLenna ha implementato processi di integrazione basati sull’AI dopo operazioni di M&A, come l’introduzione di “LenAI”, che ha ridotto i costi operativi migliorando i servizi interni e ai clienti.^16,17 Un altro esempio è la piattaforma GC AdvantagePoint, uno strumento avanzato di analisi delle catastrofi progettato per migliorare il processo di sottoscrizione e la gestione dei rischi catastrofici.¹⁸ Questa piattaforma integra la gestione decisionale del punto vendita con la pianificazione strategica del portafoglio e la gestione delle performance, offrendo una visione completa della redditività del portafoglio.
• Aon ha acquisito le risorse tecnologiche e la proprietà intellettuale di Humn.ai, una piattaforma AI focalizzata sulla gestione delle flotte commerciali.^19,20 Questa acquisizione rientra nella strategia di Aon per rafforzare la propria offerta nel settore delle flotte aziendali e ampliare le proprie capacità tecnologiche, posizionandosi come leader nell’analisi del rischio della mobilità aziendale con strumenti AI all’avanguardia per affrontare la crescente complessità delle soluzioni di mobilità.

L’aggiornamento di questi sistemi, che richiedono manutenzione continua, incide notevolmente sui costi operativi, arrivando a rappresentare circa il 70% dei budget IT.²¹ Attraverso l’aggiornamento selettivo dei componenti della loro infrastruttura tecnologica – sostituendo parti del “motore” invece dell’intero sistema – gli assicuratori possono migliorare l’efficienza, la reattività e l’esperienza del cliente.

Questa strategia incrementale consente di contenere costi e complessità, permettendo agli assicuratori commerciali di soddisfare le aspettative sempre più elevate dei clienti senza dover affrontare gli investimenti proibitivi e i lunghi tempi di implementazione tipici delle trasformazioni tecnologiche complete.

L’analisi avanzata dei dati permette valutazioni del rischio in tempo reale e lo sviluppo di offerte assicurative personalizzate, rispondendo alla crescente domanda di prodotti su misura. Inoltre, la GenAI ottimizza il servizio clienti e la condivisione interna delle conoscenze, migliorando la reattività e riducendo il carico amministrativo.

Cloud & Sicurezza

Il cloud computing e le piattaforme moderne consentono agli assicuratori di integrare sistemi globali, ridurre i silos operativi e garantire scalabilità. Passando a soluzioni basate su cloud, le compagnie possono unificare sistemi frammentati e facilitare la condivisione dei dati all’interno dell’organizzazione.

Inoltre, sebbene le piattaforme moderne incorporino misure avanzate di sicurezza e privacy per garantire la protezione dei dati e la conformità ai vari requisiti normativi internazionali (GDPR nell’UE, CCPA negli USA e LGPD in Brasile) ciò rappresenta solo una parte della sfida.^22,23,24 Anche con questi sistemi, cresce l’esigenza di strategie di sicurezza e privacy altamente specializzate e guidate dal settore. Il ruolo della mitigazione dei rischi legati alla sicurezza e alla privacy si è evoluto in una funzione ibrida cruciale, che deve non solo sfruttare le moderne capacità tecnologiche, ma anche identificare e affrontare esigenze specifiche legate alla geografia, all’offerta di prodotti e alle linee di business di ciascun assicuratore.

Applicazioni reali 

Diverse compagnie assicurative commerciali hanno implementato con successo queste tecnologie. 

• Sompo International ha centralizzato le sue piattaforme, migliorando l’efficienza e favorendo l’innovazione digitale su più regioni. Standardizzando la propria infrastruttura tecnologica, Sompo ha ridotto le ridondanze di sistema e facilitato una migliore collaborazione tra i team globali. La capogruppo, Sompo Holdings, ha registrato un profitto consolidato rettificato record di ¥291,0 miliardi (circa 1,9 miliardi di dollari) nell’anno fiscale 2023, con un ROE consolidato rettificato del 9,2%.²⁵ Questa crescita è attribuita agli sforzi di trasformazione digitale, tra cui la centralizzazione delle piattaforme e l’adozione di tecnologie avanzate.
• Zurich Insurance Group ha collaborato con AWS per modernizzare la propria infrastruttura IT aziendale e accelerare la trasformazione digitale, unificando sistemi frammentati. Questa iniziativa non solo ha ridotto le spese operative – con un risparmio previsto di circa 30 milioni di dollari all’anno – ma ha anche migliorato la capacità di Zurich di rispondere rapidamente ai cambiamenti di mercato e alle nuove normative.²⁶
• Allianz Partners ha utilizzato l’AI per automatizzare il processo di gestione dei sinistri con il suo Universal Claims Portal, progettato per semplificare le richieste di risarcimento nell’assicurazione di viaggio.²⁷ La compagnia sta sostituendo la tecnologia RPA (Robotic Process Automation) con sistemi AI avanzati, accelerando l’elaborazione dei sinistri e autorizzando automaticamente i pagamenti per quelli idonei, garantendo rimborsi più rapidi.²⁸ Questa innovazione porterà a una gestione più veloce dei sinistri e a una maggiore soddisfazione dei clienti.
  
  

Le linee Specialty ed Excess & Surplus (E&S), che includono prodotti e programmi di nicchia oltre a esposizioni a rischio più elevato, stanno registrando una crescente domanda in un panorama di rischio in continua evoluzione. Sebbene molti assicuratori tradizionali dispongano di divisioni specializzate per gestire questi segmenti, il costo e la complessità della sottoscrizione, uniti agli ingenti investimenti richiesti in talenti e sistemi, rendono difficile per molte compagnie impegnarsi pienamente in questo mercato.

Al contrario, le compagnie di nicchia, il network Lloyd’s e gli assicuratori altamente specializzati stanno registrando una crescita significativa. Il mercato delle assicurazioni specialistiche è infatti passato da 89,87 miliardi di dollari nel 2023 a 99,26 miliardi nel 2024, con un tasso di crescita annuo composto (CAGR) del 10,5%.²⁹ Anche il settore E&S ha registrato un'espansione consistente: i premi assicurativi per i proprietari di case dovrebbero superare i 3 miliardi di dollari nel 2024, grazie alla maggiore flessibilità degli assicuratori E&S nella sottoscrizione di rischi complessi e ad alto impatto.³⁰ 

I principali operatori del settore stanno capitalizzando su analisi avanzate, modellizzazione del rischio basata sull'intelligenza artificiale e partnership strategiche con broker e aggregatori di rischio per ampliare l’offerta di prodotti e conquistare nuove quote di mercato. Hanno affinato la capacità di massimizzare l’efficienza operativa, trovando il giusto equilibrio tra costi e flessibilità per rimanere competitivi e redditizi.

Processo decisionale basato sui dati

Queste compagnie operano in un contesto caratterizzato da un processo di sottoscrizione particolarmente complesso e da un’evoluzione normativa costante. Inoltre, devono gestire con attenzione il pricing per evitare di attrarre la concorrenza degli operatori delle linee commerciali tradizionali. Il loro successo dipende dalla capacità di prendere decisioni precise e basate sui dati.

L’integrazione di diverse fonti di dati, come social media, aggregatori di terze parti e dispositivi IoT (Internet of Things), offre una comprensione più approfondita dei beni e delle esposizioni assicurate. Tuttavia, gli operatori specializzati spesso non dispongono degli strumenti per imporre direttamente l’adozione dell’IoT all’interno delle aziende clienti. Devono quindi raccogliere e analizzare dati provenienti da fonti esterne, inclusi dispositivi IoT, per migliorare la valutazione del rischio. Ad esempio, i dispositivi IoT possono fornire dati in tempo reale sulle condizioni degli asset, mentre i social media e gli aggregatori di terze parti offrono approfondimenti contestuali sul comportamento dei clienti e sulle tendenze di mercato. Questo approccio multidimensionale consente alle compagnie specializzate di prendere decisioni informate e strategiche, nonostante le limitazioni operative.

Questo modello, basato su un uso intensivo di dati, può risultare oneroso, rendendo essenziale l’adozione di analisi avanzate ed ecosistemi tecnologici efficienti dal punto di vista economico. Sebbene la GenAI offra vantaggi significativi, come la capacità di sintetizzare rapidamente input diversi e fornire insight immediati, non riduce necessariamente i costi di acquisizione dei dati di terze parti, che spesso devono essere acquistati. Inoltre, l’addestramento di modelli avanzati di GenAI richiede un’elevata disponibilità di risorse computazionali, rendendola più uno strumento di efficienza operativa e interpretazione rapida, piuttosto che un mezzo diretto per abbattere i costi.

D’altro canto, le funzionalità avanzate del machine learning (ML), in particolare gli algoritmi interpretativi e basati su scenari, permettono di ottenere di più con meno dati. Questi modelli, pur richiedendo un volume inferiore di informazioni in ingresso, mantengono un’elevata capacità di analisi e prescrizione, rappresentando un’alternativa economicamente vantaggiosa. Concentrandosi su risultati specifici e attuabili, il machine learning aiuta a ridurre i costi operativi e fornisce agli assicuratori dati strategici per la prevenzione delle perdite e l’ottimizzazione del portafoglio.

L’integrazione di GenAI e ML crea un equilibrio tra efficienza immediata e analisi a costi contenuti, garantendo valore aggiunto.

I risultati di queste strategie sono già evidenti sul campo. L’uso dell’intelligenza artificiale nella fase di sottoscrizione ha affinato la valutazione del cyber risk che è diventato tra i settori assicurativi a  più rapida crescita, con premi che dovrebbero raggiungere i 23 miliardi di dollari entro il 2025.³¹ L’integrazione dell’IoT con dati di terze parti ha migliorato la prevedibilità e, di conseuenza, la prevenzione delle perdite in settori complessi come quello marittimo e aeronautico. Queste innovazioni dimostrano come l’adozione di tecnologie avanzate non solo ottimizzi i processi decisionali, ma consenta anche di migliorare la gestione del rischio e incrementare la redditività.

Per i leader del settore, la questione non è più se adottare queste tecnologie, ma piuttosto come farlo in modo ottimale e in modo economicamente vantaggioso. Allineare gli investimenti tecnologici con la strategia di sottoscrizione e garantire che i sistemi, i dati e gli sforzi di acquisizione dei talenti producano rendimenti sostenibili, sono fondamentali. Che si tratti di espandere una divisione specializzata all’interno di una grande compagnia o di espandersi come operatore di nicchia, l’obiettivo è coerente: sostenere la redditività, essere flessibili e rispondere rapidamente quando i nuovi competitor valutano l’idea di invadere nicchie precedentemente non comprese.

Applicazioni e casi di studio

Diversi assicuratori specializzati hanno implementato con successo queste tecnologie per migliorare le loro operazioni.

• Presso i Lloyd's di Londra è stato compiuto uno sforzo concertato per abbracciare l'innovazione attraverso il programma di accelerazione Lloyd's Lab.³² Questa iniziativa incoraggia lo sviluppo di soluzioni Insurtech per migliorare l'efficienza e ridurre i costi amministrativi. Sebbene i dati specifici non siano resi pubblici, questi sforzi indicano un impegno a sfruttare la tecnologia per miglioramenti operativi.
• Beazley, ad esempio, ha utilizzato strumenti di sottoscrizione basati sull'intelligenza artificiale per migliorare la valutazione del rischio nelle assicurazioni informatiche collaborando con Cytora e ha lanciato Beazley Quantum', un nuovo consorzio informatico nel 2024^33,34,35. Analizzando grandi quantità di dati sulle minacce informatiche, hanno migliorato la loro capacità di valutare accuratamente le politiche e di rispondere al panorama del rischio informatico in rapida evoluzione.
• Convex Insurance ha sfruttato con successo Snowflake e Dataiku per creare una solida piattaforma dati, trasformando il modo in cui l'azienda accede e utilizza i dati.^36,37 Centralizzando tutti i flussi di lavoro dei dati all'interno di Snowflake, Convex ha eliminato i silos e ha consentito una collaborazione perfetta tra le unità aziendali. Dataiku ha ulteriormente migliorato questa capacità automatizzando processi critici come le riserve attuariali, garantendo insight accurati e affidabili. Il loro approccio, che ha incorporato esperti ingegneri dei dati nei team aziendali, ha unito le competenze tecniche e operative, creando pipeline di dati facili da usare ma potenti. Questa combinazione di tecnologia e collaborazione ha consentito a Convex di andare oltre i fogli di calcolo manuali, promuovendo l'innovazione e consentendo un processo decisionale basato sui dati su larga scala, superando i 3 miliardi di dollari di premi lordi contabilizzati (GWP) nel 2023, a meno di quattro anni dalla collaborazione.³⁸
• AXA XL sta affrontando in modo proattivo le sfide di sicurezza e privacy (S&P) associate a GenAI.³⁹  In risposta alla normativa sull'intelligenza artificiale dell'Unione Europea, che impone requisiti rigorosi sullo sviluppo e l'implementazione dei sistemi di intelligenza artificiale, AXA XL ha ampliato la propria copertura assicurativa informatica per coprire anche i rischi legati a GenAI. La soluzione è pensata su misura per le aziende che affrontano l’incertezza normativa e la maggiore esposizione ai rischi informatici derivanti dall’adozione della Gen AI ed è disponibile nei mercati chiave (Stati Uniti, Canada, Regno Unito, Europa e Asia), riflettendo la strategia globale di AXA XL per affrontare le sfide in continua evoluzione della sicurezza informatica.

I riassicuratori stanno affrontando una crescente pressione per affinare i loro modelli di rischio e ottimizzare l’allocazione del capitale, a causa dell’intensificarsi del cambiamento climatico e dell’aumento delle tensioni geopolitiche. Tradizionalmente, la riassicurazione si è basata su modelli reattivi e aggregativi, finalizzati a raggruppare e gestire i rischi provenienti dagli assicuratori primari. Tuttavia, i principali operatori del settore stanno adottando un approccio più proattivo, sfruttando l’analisi avanzata e l’intelligenza artificiale per selezionare e gestire in modo più strategico i rischi assunti.

Questa evoluzione consente di affrontare con maggiore precisione e lungimiranza la crescente complessità dello scenario del rischio, ottimizzando la redistribuzione dei rischi tra i portafogli per massimizzare i rendimenti.

Il cambiamento climatico

L’aumento di eventi catastrofici come uragani, incendi e inondazioni, in gran parte legato ai cambiamenti climatici, ha reso meno efficaci i tradizionali modelli di rischio reattivi. Questi modelli, basati principalmente sull’aggregazione dei rischi, faticano a prevedere con precisione l’intensità e l’impatto crescente di tali disastri, portando a possibili sottostime del rischio e a riserve di capitale insufficienti. Nel 2024, le catastrofi naturali hanno causato perdite economiche globali per circa 320 miliardi di dollari, segnando un significativo incremento rispetto agli anni precedenti. Tuttavia, solo 140 miliardi di queste perdite erano coperti da assicurazione, evidenziando un ampio gap.⁴⁰

L’ottimizzazione delle risorse finanziarie è un aspetto cruciale per i riassicuratori, che devono bilanciare la necessità di mantenere riserve adeguate a coprire eventuali perdite con l’obiettivo di assicurare rendimenti soddisfacenti. Questo equilibrio richiede l’adozione di strategie di gestione avanzate e altamente sofisticate.

Inoltre, la regolamentazione a livello globale sta diventando sempre più rigorosa. Le autorità di vigilanza intensificano il controllo sulla solidità patrimoniale e sulle pratiche di gestione del rischio nel settore della riassicurazione. L’adeguamento a normative come Solvency II e agli standard contabili IFRS 17 impone maggiore trasparenza e l’adozione di metodologie di valutazione del rischio più rigorose.^41,42

Analisi avanzate

I riassicuratori gestiscono enormi quantità di dati complessi provenienti da fonti diverse, tra cui dati storici sulle perdite, informazioni ambientali in tempo reale e indicatori socio-economici. La capacità di analizzare questi dati con precisione è essenziale per individuare schemi, prevedere tendenze e prendere decisioni di sottoscrizione informate.

L’intelligenza artificiale (AI) e il machine learning svolgono un ruolo chiave nell'analisi di grandi set di dati, migliorando la capacità di previsione dei rischi. Questi algoritmi sono in grado di individuare schemi, rilevare anomalie e identificare rischi emergenti che i metodi tradizionali potrebbero non cogliere, permettendo così ai riassicuratori di adottare un approccio più proattivo nella gestione dei portafogli. Ad esempio, i modelli di machine learning possono analizzare i pattern meteorologici, l’attività sismica e altri fattori di rischio, consentendo previsioni più accurate sugli eventi catastrofici.

La GenAI introduce capacità avanzate di simulazione degli scenari e stress test, permettendo ai riassicuratori di analizzare una vasta gamma di possibili eventi futuri. Un approccio che consente di valutare con maggiore precisione l’impatto sui portafogli e di adattare le strategie di gestione del rischio in modo più efficace e tempestivo.

A supporto di queste tecnologie, i dati sintetici permettono di creare set di dati realistici ma anonimizzati utili per l’addestramento dei modelli di machine learning e la simulazione degli scenari complessi senza compromettere la privacy dei dati. Inoltre, i Large Language Models (LLM) specializzati e addestrati con dati specifici del settore consentono un’analisi più accurata delle informazioni non strutturate, come documenti di sinistri e registri di polizze.

Applicazioni reali e casi di studio

Diversi riassicuratori leader hanno già implementato con successo queste tecnologie, ottenendo benefici tangibili. Di seguioto alcuni degli esempi più rilevanti.

• Munich Re ha investito in AI e machine learning per migliorare la modellizzazione del rischio e ha integrato una nuova funzionalità CoPilot basata su GenAI nella sua piattaforma REALYTIX ZERO per automatizzare i processi di sottoscrizione e lo sviluppo di prodotti assicurativi e riassicurativi.⁴³ Grazie all’integrazione di analisi avanzate nei modelli di catastrofe, Munich Re ha migliorato la valutazione dei rischi legati ai disastri naturali e ai cambiamenti climatici.
• Swiss Re ha adottato algoritmi di machine learning per analizzare grandi set di dati al fine di migliorare la previsione del rischio e la gestione del portafoglio attraverso la sua suite Impact+.^44,45 Questo ha permesso di identificare correlazioni e dipendenze tra diverse linee di business, ottenendo un portafoglio più equilibrato e resiliente.
• SCOR SE utilizza il machine learning per ottimizzare l’aggregazione del rischio e la gestione del portafoglio. Attraverso l’analisi di vasti set di dati provenienti da diverse aree di business, ha individuato schemi che consentono un approccio più proattivo nella selezione del rischio, migliorando le prestazioni del portafoglio e garantendo una maggiore stabilità finanziaria.
• In collaborazione con Insmart JSC, ha sviluppato un motore predittivo basato sull’intelligenza artificiale per il mercato assicurativo vietnamita, progettato per rispondere alle esigenze dinamiche della regione del Sud-Est asiatico. Questo strumento è in grado di adattarsi alle specifiche necessità degli assicuratori o di operare come una soluzione universale, sfruttando l’expertise globale di SCOR.
• Con questa iniziativa, SCOR SE rafforza la sua leadership nelle soluzioni assicurative digitali e si afferma come pioniere nell’innovazione AI-driven nel settore della riassicurazione.⁴⁶ 

¹ https://www.thebusinessresearchcompany.com/report/commercial-insurance-global-market-report
² https://www.lifeinsuranceinternational.com/news/insurance-data-analytics-investment-rebounds-as-firms-pursue-ai-personalisation/
³ https://www.lloyds.com/about-lloyds/blueprint-two
⁴ https://www.lloyds.com/news-and-insights/news/an-update-on-delivery-of-blueprint-two-digital-services
⁵ https://www.april.com/en/
⁶ https://www.april.com/en/press-releases/april-group-launches-its-spring-2027-strategic-plan-with-the-ambition-of-becoming-a-european-leader-with-a-global-stature-in-the-mass-market/
⁷ https://www.april.com/en/press-releases/april-signs-strategic-partnership-with-kkr-for-its-next-phase-of-growth/
⁸ https://www.wtwco.com/en-gb/solutions/products/affinityconnect-platform-as-a-service
⁹ https://www.ibisworld.com/united-kingdom/industry/insurance-agents-brokers/3790/
¹⁰ https://www.insurancejournal.com/news/national/2024/02/26/762119.htm
¹¹ https://www.alvarezandmarsal.com/sites/default/files/2023-10/AM%20Global%20Insurance%20Brokerage%20Report%202023.pdf
¹² https://www.reuters.com/business/finance/insurance-broker-aon-beats-profit-estimates-strong-business-growth-2024-10-25/
¹³ https://www.insurancethoughtleadership.com/ai-machine-learning/december-itl-focus-generative-ai
¹⁴ https://www.howdengroup.com/uk-en?geoLocationActioned=yes
¹⁵ https://www.howdengroup.com/news-and-insights/howden-group-brings-digital-data-and-analytics-closer-to-clients
¹⁶ https://www.marshmclennan.com/
¹⁷ https://www.marshmclennan.com/news-events/2023/november/marsh-mclennan-develops-new-generative-ai-tool.html
¹⁸ https://www.guycarp.com/solutions/capabilities/strategic-advisory/catastrophe-modeling/advantage-point.html
¹⁹ https://www.lifeinsuranceinternational.com/news/aon-acquires-humn-ai-assets/#:~:text=Aon%20Plc&text=Aon%20said%20this%20acquisition%20is,The%20integration%20of%20Humn.
²⁰ https://www.prnewswire.com/news-releases/aon-acquires-ai-powered-platform-to-help-fleet-and-mobility-clients-make-better-insight-driven-decisions-302081808.html
²¹ https://blog.adacta-fintech.com/insurance-legacy-systems
²² https://gdpr-info.eu/
²³ https://oag.ca.gov/privacy/ccpa
²⁴ https://iapp.org/resources/article/brazilian-data-protection-law-lgpd-english-translation/
²⁵ https://www.sompo-hd.com/-/media/hd/en/files/doc/pdf/annualreports/2024/annualreport2024_1.pdf
²⁶ https://www.lifeinsuranceinternational.com/news/zurich-insurance-business-applications-aws/
²⁷ https://www.allianzworldwidepartners.com/usa/media-center/press-releases/Allianz-Partners-launches-new-claims-portal-and-adopts-AI-to-take-customers-experience-to-the-next-level.html
²⁸ https://www.insurtechinsights.com/allianz-partners-launches-new-ai-enhanced-claims-portal/
²⁹ https://www.thebusinessresearchcompany.com/report/specialty-insurance-global-market-report
³⁰ https://www.reuters.com/markets/us/international-domestic-insurers-push-into-catastrophe-hit-us-property-markets-2024-12-16/
³¹ https://www.cfodive.com/news/companies-lean-ai-push-cheaper-cyber-insurance-security/726519/
³² https://www.lloyds.com/news-and-insights/lloyds-lab
³³ https://www.beazley.com/en-US/fullspectrumcyber/
³⁴ https://www.intelligentinsurer.com/insurance/beazley-partners-with-ai-insurtech-cytora-to-unlock-scalable-growth-29188
³⁵ https://www.beazley.com/en-US/news-and-events/beazley-adds-to-its-cyber-capabilities-with-launch-of-beazley-quantum/
³⁶ https://convexin.com/
³⁷ https://www.dataiku.com/stories/detail/convex/ 
³⁸ https://www.techmonitor.ai/partner-content/convex-insurance-data-democratisation-at-scale-delivering-business-value
³⁹ https://insurtechdigital.com/articles/axa-xl-launches-gen-ai-cyber-cover-amid-regulatory-pressure?utm_source=chatgpt.com
⁴⁰ https://www.ft.com/content/76d1e4b6-ac70-47c0-82c0-76faca1c22e7
⁴¹ https://www.eiopa.europa.eu/index_en
⁴² https://www.ifrs.org/issued-standards/list-of-standards/ifrs-17-insurance-contracts/
⁴³ https://www.munichre.com/en/solutions/reinsurance-property-casualty/realytix-zero.html
⁴⁴ https://www.swissre.com/risk-knowledge/advancing-societal-benefits-digitalisation/machine-intelligence-in-insurance.html
⁴⁵ https://analytics.swissre.com/details/poi
⁴⁶ https://www.scor.com/en/news/scor-lh-launches-ai-based-predictive-engine-vietnam