Entro il 2030, il fattore determinante per il successo delle compagnie assicurative, sarà l’utilizzo dell’Artificial Intelligence per creare prodotti innovativi, sfruttare gli insight derivanti da nuove fonti di informazione, snellire i processi e ridurre i costi. È quanto emerge da uno studio di Mckinsey & Company, che, già nel 2021, valutava come “disruptive” la portata del binomio Insurance e Automazione intelligente.
Le tecnologie di automazione, sottolinea ancora McKinsey & Company, in uno studio del 2025, sono applicabili ad un ampio numero di use case concreti, che riguardano innanzitutto la generazione di nuovo business, ma anche la produttività e l’efficienza operativa, o, infine, la riduzione dei rischi e il risparmio sui costi.
La digitalizzazione è, dunque, un elemento strutturale del settore assicurativo e, in quanto tale, necessita di essere flessibile nell’implementazione e, soprattutto, scalabile, al fine di rispondere alle esigenze del mercato.
RPA e IPA nell’Insurance: differenze e vantaggi
Fra i top trend dell’Insurtech nel 2025, Gartner inserisce il “cliente digitale”, definito come fattore di successo. Ciò impone alle aziende del settore di abbracciare l’approccio “digital-first”, che garantisca velocità, integrazione dei processi e allineamento con le aspettative dei clienti. L’automazione basata su RPA – Robotic Process Automation rappresenta il primo passo in tale direzione, ma non sufficiente.
L’RPA nasce, infatti, per automatizzare task ripetitivi; i passi dei processi sono stabiliti a priori in una sequenza stabile, e le modifiche richiedono un intervento specialistico, per quanto contenuto. L’IPA – Intelligent Process Automation, amplia il raggio d’azione dell’RPA, ed aggiunge all’esecuzione automatica la capacità di optare per diversi scenari, in base a condizioni di volta in volta diverse. L’IPA, grazie all’Artificial Intelligence, è in grado, infatti, di analizzare i dati, scoprire i pattern di comportamento, prendere decisioni di business e, infine, essere proattivi nei confronti dei clienti. È un insieme di possibilità che l’IPA offre, grazie all’integrazione di diversi algoritmi e tecnologie:
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Machine Learning. Gli algoritmi di ML analizzano grandi quantità di dati storicizzati o transazionali, e identificano gli schemi che si ripetono, isolando, pertanto, le sequenze che li compongono. Si identificano, in questo modo, i rischi (analisi del contesto) e le frodi (finti sinistri) e si ottimizzano tutti gli strumenti che possono facilitare il lavoro degli attuari.
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Natural Language Processing. L’NLP analizza i diversi tipi di testo non strutturati (e-mail, messaggi, contratti, allegati di vario formato), e automatizza la gestione delle pratiche. L’NLP, grazie all’analisi semantica, individua le informazioni chiave (ad esempio, luogo e data dell’incidente, descrizione del danno, oggetti coinvolti, ecc.), aumenta l’efficienza del processo e migliora la Customer Experience.
L’Automazione intelligente, nel settore Insurance, significa, dunque, poter automatizzare tutto l’iter di gestione del contratto (assistenza al cliente, stima del danno, liquidazione, ecc.). Si tenga presente che, secondo uno studio di CETIF Research, la quota parte dell’intermediazione degli agenti è pari a circa il 40% del costo complessivo dell’assicurazione.
Insurance e Automazione Intelligente: 3 use case
L’Automazione Intelligente è adattiva: il processo non segue regole rigide e predefinite, ma modifica il flusso di lavoro in base ai dati che riceve, adeguandosi alle diverse condizioni. Ma non solo: la nuova situazione che si è presentata diviene fonte di conoscenza, che amplia la capacità di reazione del modello. È un modo di procedere che è ben descritto dai 3 use case, che sono tra i più diffusi in ambito assicurativo:
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Automazione del processo di vendita. L’Automazione intelligente può essere implementata per offrire preventivi personalizzati, modificati secondo le interazioni che avvengono in fase di proposta. McKinsey & Company riporta il caso di una compagnia assicurativa che, dopo l’implementazione del progetto, ha registrato risultati sorprendenti: l’80% delle trattative si è spostato verso il servizio online, e il tasso di soddisfazione dei clienti è aumentato del 36%.
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Gestione dei reclami. È uno dei pillar del lavoro assicurativo, ed è tra le componenti più impegnative in termini di risorse. L’Automazione Intelligente può acquisire tutti i dettagli relativi al sinistro (e-mail, immagini, documenti, ecc.) e confrontarli rispetto ai termini stabiliti dalla polizza. Potrebbe, nel caso di un esito positivo dei controlli, avviare il processo di liquidazione del danno. I vantaggi sarebbero il data entry automatico, la maggiore accuratezza dei dati e il risparmio di tempo e di risorse, con una maggiore soddisfazione del cliente.
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Gestione della compliance. Quello assicurativo è un settore fortemente regolamentato, con controlli rigorosi, dove la produzione di documenti è elevata. L’automazione intelligente garantisce che i documenti relativi a contratti, sinistri, polizze, o cartelle informative vengano generati utilizzando i modelli più aggiornati e ufficialmente approvati. I controlli di conformità, se automatizzati, aiutano a individuare lacune, discordanze, o elementi mancanti, segnalando i rischi normativi prima che i documenti vengano inviati ai clienti.
I casi d’uso citati mostrano come l’IPA sia un acceleratore di business e di efficienza operativa. Rappresenta, inoltre, un supporto per la trasformazione digitale dell’azienda. In tale contesto, occorre tenere presente che le aziende più giovani fanno dei servizi digitali un elemento di differenziazione rispetto alle compagnie tradizionali, e sono destinate a essere più attrattive nei confronti della clientela, soprattutto quella più giovane. L’Automazione Intelligente è, per le imprese Insurance, un valido alleato per garantire il proprio sviluppo, sia nel presente che nel futuro prossimo.
