La legge di Bilancio del 2024 e il successivo Decreto interministeriale n. 18 del 30/01/2025, istituiscono l’obbligo assicurativo contro i rischi catastrofali e ne definiscono le modalità di attuazione a livello assicurativo. L’iniziativa del legislatore ha avuto, tra i suoi effetti, quello di introdurre sul mercato le cosiddette “assicurazioni parametriche”, che costituiscono una modalità del tutto innovativa per stipulare i contratti di assicurazione, peritare il danno e risarcire l’assicurato. Facciamo, però, un passo indietro per capire il contesto in cui sono nate le leggi e le assicurazioni parametriche.
Il cambiamento climatico, i fenomeni naturali e, per quanto riguarda l’Italia, l’instabilità geologica, hanno reso l’ambiente più vulnerabile rispetto agli eventi catastrofali, con impatti economici potenzialmente rilevanti: la European Environment Agency documenta, infatti, che tra il 1990 e il 2023, i danni in Italia sono stati pari a 1,2 miliardi di euro. Ma c’è di più; nel 2017 i valori sono raddoppiati rispetto al 2016 e nel 2023 sono stati cinque volte superiori rispetto al 2016, raggiungendo i livelli più alti dell’intera serie misurata.
Al verificarsi di un evento catastrofale, l’assicurazione tradizionale si basa su una valutazione del danno, da effettuarsi tramite la figura professionale del perito assicuratore, da cui consegue il relativo rimborso. È un processo che prevede una serie di passaggi obbligati e, una valutazione che ha, seppur in minima parte, una componente soggettiva. L’assicurazione parametrica segue, invece, un modello diverso e completamente oggettivo, basato su dati misurabili, parametri. A fronte di un fenomeno naturale, ne viene misurata l’intensità, e il rimborso scatta in automatico, senza ricorrere ad alcuna perizia. Il danno non viene calcolato, in quanto l’entità del rimborso è stabilita a priori, secondo una scala predefinita. Per un’assicurazione contro la siccità, ad esempio, viene misurata la pioggia caduta nel periodo stabilito a contratto. Se la quantità d’acqua risulta minore di uno o più livelli stabiliti, il rimborso scatta in automatico. Le assicurazioni parametriche hanno, pertanto, una serie di caratteristiche peculiari:
la quantificazione del premio è basata sui dati storici relativi ai sinistri;
l’intero processo è automatico e veloce, garantito dalla tecnologia blockchain;
il rimborso scatta in autonomia al verificarsi di eventi specifici o al superamento di determinate soglie;
il rimborso è prefissato e non basato sull’entità del danno reale.
Un elemento critico è il cosiddetto basis risk, cioè il divario tra danno reale e payout automatico. Una corretta progettazione dei parametri (trigger, soglie, fonti dati) e l’uso di modelli predittivi avanzati riduce significativamente questo rischio, aumentando l’aderenza tra evento e indennizzo.
Sebbene possa esserci uno scostamento rispetto al danno effettivo, l’assicurazione parametrica presenta una serie di vantaggi concreti per le aziende: è possibile coprire rischi emergenti per i quali è difficile calcolare il danno potenziale (cyber risk, eventi catastrofali estremi, ecc.); la lavorazione della pratica è trasparente e la liquidazione del danno è rapida e automatica; i costi operativi per la gestione delle pratiche sono ridotti. Va comunque chiarito che, pur essendo le aziende iscritte al Registro delle Imprese obbligate ad assicurarsi contro le calamità naturali, la tipologia di assicurazione è a discrezione della singola azienda.
L’assicurazione parametrica presenta, come detto, un rischio strutturale: il danno reale può discostarsi dal danno effettivo, con il paradosso potenziale che un’azienda riceva un rimborso superiore al danno (o per un danno che non c’è), o molto minore rispetto al danno reale. Tale criticità è affrontata con l’approccio data-driven: i dati provengono da fonti certe e indipendenti (il cosiddetto “oracolo”), e il processo di elaborazione è garantito dalla tecnologia blockchain.
Dal punto di vista tecnologico, l’assicurazione parametrica si basa, dunque, su 4 pillar:
disponibilità dei dati. La raccolta e la storicizzazione delle informazioni ha un valore fondamentale, senza il quale perde di senso il concetto stesso di assicurazione parametrica. Nel caso di fenomeni naturali, ciò implica, ad esempio, l’implementazione di sensoristica sul campo (dispositivi IoT, sensori satellitari, i pluviometri, termometri, ecc.);
Artificial Intelligence. Il contributo dell’AI è fondamentale per l’analisi predittiva di un determinato evento e per l’ammontare dell’indennizzo da predefinire;
oracolo. Nel contratto è indicata la fonte che si utilizza per la verifica dei parametri che fanno scattare il rimborso (i cosiddetti trigger). L’oracolo viene consultato in automatico allo scattare del trigger;
blockchain. È la tecnologia grazie alla quale si implementano registri condivisi e crittografati (i cui dati sono immutabili), che permettono alle aziende di verificare lo stato della polizza e l’esecuzione del processo (tipo di evento, oracolo, trigger, ecc.). La blockchain non è tuttavia un requisito imprescindibile: molte soluzioni parametriche enterprise operano tramite API sicure e sistemi attuariali tradizionali. La blockchain diventa centrale soprattutto nei modelli multi-stakeholder o dove è richiesta massima tracciabilità.
Il risparmio che si può ottenere dalla gestione di un contratto automatizzato (“Smart Contract”) è dimostrato da una sperimentazione di CETIF Research, che ha coinvolto 14 aziende italiane della filiera agroalimentare. Le spese di intermediazione e liquidazione, che rappresentano circa il 40% del costo totale, passano dal 20%-24% di un’assicurazione tradizionale, al 7%-9% di un’assicurazione parametrica.
L’assicurazione parametrica è un cambiamento culturale che necessita di una competenza specifica e un livello elevato di maturità tecnologica, con un forte contributo da parte delle direzioni IT. I cambiamenti climatici e i nuovi rischi informatici hanno determinato una nuova realtà, a cui deve corrispondere una nuova consapevolezza da parte delle aziende. Da questa derivano nuove strategie e strumenti inediti, che hanno lo scopo di garantire lo sviluppo delle imprese nel futuro a breve e lungo termine.
I casi d’uso reali stanno accelerando l’adozione: agricoltura (gelate, grandine), energia rinnovabile (vento/irradiamento sotto soglia), turismo (maltempo), supply chain (temperature fuori range). Mostrare applicazioni pratiche aiuta le aziende a valutare immediatamente il valore concreto del modello.