Paolo Tanfoglio, Ceo di Lokky Agency: l’intelligenza artificiale accelera i processi ma non sostituisce la funzione interpretativa degli underwriter
Nel settore assicurativo l’evoluzione dell’underwriting AI assicurativo sta ridefinendo in profondità processi, tempi decisionali e modalità di valutazione del rischio, con l’intelligenza artificiale che, secondo Paolo Tanfoglio, CEO di Lokky Agency, sta assumendo un ruolo sempre più centrale ma non sostitutivo rispetto alla componente umana. “L’intelligenza artificiale sta trasformando rapidamente i flussi di lavoro, rimodellando i diversi settori e guidandone l’innovazione”, afferma Tanfoglio, che sottolinea come “l’AI generativa sia in grado di raggiungere livelli di ragionamento, giudizio, creatività ed empatia che superano le innovazioni precedenti”, con effetti diretti sulle logiche dell’underwriting assicurativo. Le stime indicano un’adozione dell’AI nei processi di underwriting destinata a passare dal 14% al 70% entro il 2028, mentre quasi il 46% degli operatori individua proprio in questa funzione l’area a maggiore impatto tecnologico, con ricadute già misurabili su efficienza e competitività.
Il cambiamento non riguarda solo l’automazione, ma la struttura stessa del processo decisionale, che si sposta verso modelli data-driven. “In questo contesto, l’underwriting sta cambiando profondamente natura”, osserva Tanfoglio, spiegando come “tradizionalmente basato su analisi manuali, regole statiche e dataset limitati, oggi evolva verso sistemi capaci di analizzare grandi volumi di informazioni in tempo reale”. L’AI consente una segmentazione del rischio più granulare e una riduzione significativa dei tempi di risposta, al punto che “processi che prima richiedevano giorni o settimane vengono oggi completati in poche ore”. Questo comporta anche “una riduzione del carico operativo sugli underwriter e una maggiore coerenza decisionale grazie alla codifica di pattern e regole”.
Sul piano economico, la trasformazione ha effetti diretti sulla qualità dei portafogli assicurativi. “Una migliore capacità di analisi consente una selezione del rischio più accurata e una maggiore aderenza alla propensione al rischio della compagnia”, afferma Tanfoglio, aggiungendo che “i portafogli risultano più equilibrati e sostenibili, con minori deviazioni rispetto alle aspettative tecniche”. Allo stesso tempo, “la maggiore precisione nella tariffazione riduce sia il rischio di sottostima sia quello di sovrastima”, migliorando l’equilibrio tra competitività e redditività. L’AI, in questa prospettiva, “permette di intervenire su efficienza e crescita: abbattendo costi operativi e migliorando la qualità delle decisioni”.
Accanto alle opportunità emergono però criticità strutturali. “La qualità e la disponibilità dei dati restano un elemento decisivo”, sottolinea il CEO, evidenziando come “modelli avanzati producano risultati affidabili solo se alimentati da informazioni complete e coerenti”. In molti casi, infatti, “le compagnie si trovano a gestire dataset frammentati che limitano il pieno sfruttamento dell’AI”. Inoltre, il rischio assicurativo non è sempre riducibile a pattern storici: “eventi rari, cambiamenti normativi o dinamiche emergenti possono sfuggire anche ai modelli più sofisticati”. In questo senso, il quadro normativo europeo classifica i sistemi di AI nell’underwriting come ad alto rischio, imponendo controlli su bias, trasparenza e documentazione.
Tanfoglio richiama anche i limiti intrinseci degli algoritmi: “gli algoritmi possono non essere del tutto affidabili a causa di problemi di interpretabilità”, mentre “l’automazione completa rimane impraticabile in scenari in cui responsabilità e giudizio umano sono centrali”. Per questo motivo, “l’esperienza degli underwriter continua a giocare un ruolo essenziale”, soprattutto nella lettura dei segnali deboli e nella contestualizzazione delle informazioni prodotte dai modelli.
La direzione del mercato è quindi quella di un’integrazione progressiva tra sistemi intelligenti e competenze umane. “I sistemi più efficaci sono quelli human-in-the-loop, in cui la decisione finale resta sotto controllo umano”, afferma Tanfoglio, precisando che “l’AI eccelle nella gestione della complessità computazionale, nella velocità e nell’individuazione di pattern nascosti, mentre l’essere umano garantisce interpretazione e adattabilità”. In questo equilibrio, “le compagnie che riescono a orchestrare efficacemente questa complementarità possono ottenere un vantaggio competitivo significativo”.
La prospettiva futura è quella di un underwriting sempre più ibrido. “L’underwriter del futuro sarà meno focalizzato sulle attività manuali e più orientato alla supervisione dei modelli e all’interpretazione dei risultati”, conclude Tanfoglio, delineando un contesto in cui tecnologia e competenza umana non si sostituiscono ma si ridefiniscono reciprocamente. In questo scenario, “la chiave resta nella capacità di integrare efficienza algoritmica e giudizio umano all’interno di un processo decisionale coerente e tracciabile”, con una trasformazione che continua a evolvere in modo non lineare.
Foto in copertina: Paolo Tanfoglio, Ceo di Lokky Agency
