L’uso della tecnologia è oggi un fattore imprescindibile per un numero sempre crescente di aziende. Per il settore assicurativo, in particolare, uno degli strumenti principali e maggiormente promettenti è rappresentato dall’analisi predittiva, una particolare modalità di analisi dei dati che permette di prevedere comportamenti o eventi futuri sulla base di dati storici.
Ecco come funziona, quali sono i suoi vantaggi e le sue applicazioni per il mondo insurance.
Quando è nata l’analisi predittiva?
Come evidenziato dagli Osservatori per la Digital Innovation del Politecnico di Milano, le basi dell’analisi predittiva risalgono agli studi di Carl Friedrich Gauss, matematico del XIX secolo e tra i principali ideatori del modello di regressione lineare, che permette di stimare il valore di una variabile a partire da una serie di altri dati. Si tratta di una delle tecniche più semplici e più note per fare previsioni sulla base di dati storici, ossia di raggiungere quello che ancora oggi è l’obiettivo principale dell’analisi predittiva.
Nel tempo, queste tecniche sono state affinate e integrate con nuovi studi e modelli avanzati: negli ultimi decenni, infatti, lo sviluppo di nuove tecnologie, dai big data al machine learning, ha reso possibile l’analisi di quantità enormi di dati in modo rapido e accurato, aprendo infinite possibilità per il settore analitico.
Che cos’è e cosa si intende per analisi predittiva?
Con l’espressione “analisi predittiva” (dall’ingese predictive analytics) ci si riferisce a una particolare modalità operativa che sfrutta una serie di strumenti avanzati per analizzare grosse quantità di dati, al fine di prevedere nel modo più accurato possibile eventi futuri.
Da analisi descrittiva ad analisi predittiva
L’analisi predittiva rappresenta una tra le tre diverse categorie di analisi dei big data, insieme all’analisi descrittiva e prescrittiva. La prima rappresenta la fase iniziale dell’analisi, nella quale vengono studiati i dati storici e i pattern degli eventi passati, con l’obiettivo di riuscire a descrivere in modo preciso e accurato la situazione d’interesse, sia questa attuale o passata, e individuare le cause alla base dei fenomeni principali che hanno portato ad essa.
In sintesi, mentre l’analisi descrittiva risponde alla domanda “cosa è accaduto?”, quella predittiva mira a chiarire “cosa accadrà in futuro?”, sulla base dei pattern evidenziati e delle informazioni disponibili.
Infine, il terzo step consiste nell’analisi prescrittiva, che indica le modalità migliori per rispondere a quanto previsto dall’analisi predittiva, sulla base degli scenari forniti dall’analisi descrittiva.
Predictive analytics: come farla correttamente
L’analisi predittiva è strettamente legata all’uso di tecnologie all’avanguardia, capaci di analizzare e interpretare enormi quantità di dati per estrarne informazioni complete e accurate. In particolare, rappresentano strumenti fondamentali per l’analisi predittiva il machine learning, l’intelligenza artificiale e il data mining. L’utilizzo di tecnologie avanzate è quindi un fattore imprescindibile per costruire previsioni affidabili.
Come spiega il sito di Sap, nota multinazionale specializzata nella produzione di software gestionali, il processo di analisi predittiva inizia con la definizione dell’obiettivo, il motivo che spinge l’azienda a svolgere l’analisi. In seguito, vengono raccolti e organizzati tutti i dati disponibili. Questi possono provenire da diverse fonti e avere diversi formati, dai numeri ai testi, passando per i video, le immagini e i contenuti audio.
Una volta delineata la situazione di partenza sarà possibile, grazie alle giuste tecnologie, creare modelli predittivi specifici capaci di rispondere alle esigenze e agli obiettivi fissati. Una volta individuato il modello predittivo più consono, sarà possibile testarlo su nuovi set di dati, in modo da perfezionarne il funzionamento e monitorare l’accuratezza dei risultati forniti.
Perché è importante l’analisi predittiva: ecco a cosa serve
L’analisi predittiva è oggi utilizzata da aziende attive in molti settori diversi, che ne sfruttano le capacità per ottimizzare i propri flussi di lavoro e le loro operazioni quotidiane.
Per esempio, nel mondo assicurativo (e non solo) favorisce la fidelizzazione dei clienti, che potranno beneficiare del livello di copertura e dei premi ottimali per la loro condizione, e di conseguenza migliora il retention rate dell’azienda. Grazie all’analisi delle abitudini e dei comportamenti passati, poi, le aziende possono identificare i clienti più propensi a cambiare assicuratore o a rinunciare alle proprie polizze, in modo da agire in modo preventivo per cambiare le cose.
Inoltre, un uso sapiente dell’analisi predittiva può risultare utile anche nella fase di distribuzione dei prodotti insurance, per identificare il giusto target di clienti sulla base dei loro interessi, abitudini o acquisti passati. In terzo luogo, l’analisi predittiva è ormai diventata fondamentale nei processi di prevenzione delle frodi, e può quindi aiutare le compagnie assicurative a evitare inconvenienti o situazioni che potrebbero compromettere le loro attività.
In che modo l’analisi predittiva diventa fondamentale in azienda?
In quanto parte integrante della trasformazione digitale che ha travolto diversi settori produttivi nel corso degli ultimi anni, l’analisi predittiva è oggi diventata parte fondamentale per le operazioni quotidiane di molte aziende, che la sfruttano per anticipare le decisioni dei clienti, evitare il rischio di frodi, creare prodotti personalizzati e aumentare i tassi di fidelizzazione, soddisfazione e ritenzione dei clienti.
Diverse compagnie offrono software e servizi specifici per portare avanti al meglio le operazioni di analisi predittiva, dai colossi SAS, IBM e Adobe a startup come Dataiku e MadKudu.
Vantaggi della predictive analytics per il mondo insurance
Il mondo assicurativo, in particolare, può beneficiare di questo modello di analisi per diverse finalità.
In ambito sanitario, per esempio, l’analisi predittiva può essere utilizzata dagli assicuratori per individuare i pazienti con maggiori rischi, sulla base della loro condizione clinica attuale o dei problemi di salute pregressi. In questo modo sarà possibile offrire a ogni cliente polizze ad hoc studiate appositamente per la sua situazione individuale, trovando il giusto compromesso tra le esigenze dell’utente e gli obiettivi della compagnia assicurativa.
Lo stesso principio si applica anche alle assicurazioni sulla vita, settore in cui l’analisi dei dati storici relativi a ogni cliente permette alle compagnie di offrire soluzioni specifiche e personalizzate.
Analisi predittiva nelle assicurazioni: la predictive insurance
L’applicazione degli strumenti di analisi predittiva al mondo assicurativo si concretizza nei modelli di assicurazioni predittive (predictive insurance). L’obiettivo, anche in questo caso, è quello di analizzare le abitudini e i comportamenti dei clienti per prevedere, nel modo più accurato possibile, le loro mosse future e anticipare quindi i rischi.
In questo modo gli assicuratori potranno ridurre i costi, evitare i casi di frode, migliorare la gestione delle richieste, fidelizzare i clienti e offrire loro soluzioni personalizzate in linea con le esigenze individuali.
Predictive insurance: cos’è, esempi e vantaggi dell’assicurazione predittiva
Articolo originariamente pubblicato il 23 Dic 2022
