Il settore assicurativo è stato tra i primi a muoversi sul fronte della trasformazione digitale e oggi è al centro dell’evoluzione verso modelli AI-native. Il potenziale dell’AI è enorme in un comparto che vive di dati, ma non mancano le sfide che possono rallentarne l’adozione su larga scala.
In questo articolo analizziamo lo stato dell’arte dell’AI nel settore assicurativo (AI insurance), i principali ambiti applicativi e i passi concreti da fare, alla luce delle specificità del settore.
Key Points
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Il settore assicurativo è tra i più attivi negli investimenti in AI, ma solo una minoranza (circa il 7%) ha raggiunto un livello di adozione realmente pervasivo e trasformativo.
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La scalabilità è frenata da vincoli strutturali: regolamentazione stringente, silos di dati, sistemi legacy e architetture non progettate per l’AI.
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Per superare questi limiti bisogna focalizzarsi su alcuni pilastri: approccio domain-driven, architetture modulari e un forte investimento in change management e adozione.
AI nel settore assicurativo: un’opportunità da cogliere
Considerando investimenti da più di 10 miliardi di dollari nel 2025, il settore assicurativo è senza dubbio tra i più attivi nell’adozione dell’AI, con livelli di diffusione che – secondo BCG – sono paragonabili a quelli del comparto TMT (Technology, Media & Telecommunications).
Alla base di questa accelerazione non c’è soltanto una spinta tecnologica, ma una predisposizione quasi nativa di questo comparto: le assicurazioni hanno enormi patrimoni informativi e una lunga esperienza in modelli decisionali data-driven, da cui derivano un approccio e competenze interne già orientate ai dati.
A questo si aggiunge un ritorno economico tangibile. Secondo McKinsey, le aziende del comparto assicurativo che hanno adottato l’AI in modo convinto (i cosiddetti leader) hanno generato un ritorno per gli azionisti sei volte superiore rispetto ai follower. A livello operativo, le aziende leader hanno registrato miglioramenti concreti nella gestione dei sinistri e nella crescita dei premi (10 - 15%), oltre a una riduzione significativa dei costi di acquisizione clienti (fino al 40%).
Dalla sperimentazione all’adozione su larga scala: le sfide delle assicurazioni
Nonostante lo slancio, i dati mostrano che circa due terzi delle compagnie si trovano ancora in una fase pilota e solo una quota molto limitata (intorno al 7%, BCG) è riuscita a portare l’AI a un’integrazione estesa e trasformativa. McKinsey, a tal proposito, parla di pilot purgatory, una condizione in cui molti sperimentano, ma pochi riescono a integrare l’AI nei modelli di business.
Le ragioni di questo gap riguardano più dimensioni.
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Assenza di una strategia di livello enterprise
Come in tanti altri settori, anche in questo caso l’AI cresce per iniziative locali, spesso legate a singole funzioni e casi d’uso di portata ristretta. Manca una visione che colleghi le singole applicazioni a una strategia comune, capace di generare risultati lungo l’intera catena del valore. -
Legacy infrastrutturale e complessità tecnologica
Molti operatori lavorano con sistemi core stratificati nel tempo e difficili da integrare con soluzioni moderne basate su AI e analisi dei dati. Questo rallenta tutto il percorso evolutivo. -
Sfide legate al dato
Se c’è una cosa che non manca nel settore assicurativo sono i dati, ma quantità non significa automaticamente usabilità. L’efficacia dell’AI dipende dalla capacità di governare questi asset: garantire qualità, sicurezza e compliance, costruire piattaforme dati condivise e accessibili, superare frammentazioni storiche. -
Competenze e change management
L’introduzione dell’AI non è solo un tema tecnologico, ma organizzativo. Molte compagnie si trovano a fare i conti con una carenza di competenze interne e con resistenze al cambiamento, soprattutto quando l’AI impatta processi consolidati e ruoli operativi.
Use case AI nel settore assicurativo: dove si concentra il valore
Il mondo assicurativo è ampio e articolato, fondato su svariati segmenti e linee di business. Ogni ambito investe principalmente in use case coerenti con il proprio modello operativo e strategici per i propri obiettivi. Allo stesso tempo, è evidente l’esistenza di un substrato comune a livello di processi, da cui derivano applicazioni trasversali e riutilizzabili.
Le componenti tecnologiche tendono infatti a convergere: sistemi intelligenti di estrazione dati, motori predittivi, soluzioni GenAI per la sintesi documentale, strumenti conversazionali per l’apertura e la gestione delle pratiche, modelli di scoring del rischio. La loro natura modulare consente alle compagnie di riutilizzare asset e competenze tra domini diversi, accelerando la scalabilità dell’AI ed evitando di dover ripartire da zero per ogni nuova applicazione.
Ciò premesso, i diversi rami assicurativi si stanno focalizzando su specifiche applicazioni.
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Assicurazioni Vita
L’AI sta trasformando il processo di valutazione del rischio e la definizione delle condizioni di polizza rendendole più accurate e dinamiche, grazie anche all’integrazione di dati sintetici che completano e potenziano le basi informative esistenti. Allo stesso tempo, l’intelligenza artificiale consente di costruire offerte sempre più personalizzate e in linea con il profilo di rischio e le esigenze del cliente.
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Assicurazioni Salute
Nel segmento health, l’AI consente di superare la logica dei modelli statistici medi, introducendo una valutazione molto più puntuale e dinamica del rischio sanitario. Così, è possibile costruire coperture coerenti con il profilo dello specifico cliente.
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Ramo Danni
Qui l’AI può agire su due direttrici principali: da un lato, la costruzione di modelli di rischio sempre più precisi e la simulazione di scenari complessi; dall’altro, l’automazione della gestione dei sinistri e il rafforzamento dei sistemi antifrode nel segmento retail, con impatti diretti su efficienza operativa e tempi di liquidazione.
AI insurance: i pilastri di un percorso di successo
Gli analisti convergono su un punto: il vero fattore di successo non è la tecnologia in sé, ma il modo con cui viene integrata nel business. In assenza di un approccio strutturato, il rischio è quello che si osserva già oggi: una proliferazione di iniziative isolate, scollegate tra loro e prive di una visione enterprise, che per loro natura faticano a tradursi in adozione su larga scala.
Facendo una sintesi delle indicazioni del mercato, emergono alcuni pilastri di un approccio efficace.
Approccio domain-driven
È fondamentale spostarsi il prima possibile da singoli use case a una trasformazione end-to-end di interi domini (sinistri, underwriting, rischi, gestione clienti…). Questo consente di creare sinergie su dati, modelli e processi, generando impatti profondi e misurabili.
Allineamento business - tecnologia
Le iniziative AI devono essere guidate da obiettivi di business chiari e condivisi a livello executive, con KPI concreti e monitorabili. Senza questo allineamento, il rischio è accumulare progetti tecnologici senza reale impatto.
Architettura modulare
A livello tecnico, la diffusione dell’AI su larga scala richiede la realizzazione di componenti riutilizzabili come motori di estrazione dati, modelli predittivi e soluzioni GenAI, applicabili trasversalmente a diversi domini. Inoltre, servono strutture organizzative adeguate: team cross-funzionali e capacità di sviluppare e distribuire rapidamente soluzioni su più aree.
Una piattaforma dati solida
I dati devono diventare un asset realmente condiviso, governato e utilizzabile in tempo reale. Questo implica superare silos storici e modernizzare l’infrastruttura dati, superando i limiti delle tecnologie legacy e dei modelli di data management obsoleti.
Change management
È assolutamente fondamentale ripensare processi, ruoli e modalità operative, accompagnando le persone nell’adozione delle nuove soluzioni. In un percorso che si considera erroneamente solo tecnologico, molte iniziative falliscono proprio per scarsa adozione, a partire dai ruoli apicali dell’azienda.
Il supporto di Kirey per una trasformazione concreta
In Kirey, accompagniamo le aziende di ogni settore in un percorso evolutivo verso modelli realmente data-driven e potenziati da soluzioni di intelligenza artificiale. Affrontiamo questo percorso lavorando su dati, architetture e processi per costruire le basi di una trasformazione solida e scalabile.
Questa esperienza si unisce a una forte specializzazione nel mercato finance, che supportiamo da sempre nei percorsi di digitalizzazione, cloud journey e AI transformation. Conosciamo a fondo le dinamiche di business, i vincoli normativi e le sfide competitive che caratterizzano il settore, e questo ci consente di progettare, implementare e gestire soluzioni AI-ready efficaci, integrate nei processi core e orientate al valore.
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