Come l’Intelligenza Artificiale sta rivoluzionando il settore delle assicurazioni

L’intelligenza artificiale sta assumendo un ruolo sempre più rilevante nel settore delle assicurazioni, in particolare per le compagnie che devono gestire grandi volumi di dati, documenti e comunicazioni provenienti da fonti eterogenee. L’adozione di soluzioni AI consente di supportare l’analisi delle informazioni, l’automazione di alcuni processi e una gestione più strutturata delle attività lungo diverse fasi del ciclo assicurativo.

In questo contesto, una recente analisi sviluppata in ambito universitario da ricercatori dell’Università dell’Illinois Urbana-Champaign esamina l’impiego del Natural Language Processing (NLP) nel settore assicurativo, descrivendo come le tecniche di analisi del linguaggio possano essere utilizzate per trasformare testi non strutturati in informazioni strutturate e utilizzabili a supporto di analisi attuariali e processi decisionali. L’analisi prende in esame applicazioni dell’NLP nel dominio del commercial insurance, evidenziando come l’elaborazione dei contenuti testuali possa affiancare i modelli tradizionali nelle attività di valutazione del rischio e nella costruzione dei fattori informativi.

In questo scenario, gli investimenti in intelligenza artificiale nel settore assicurativo si stanno concentrando su ambiti come l’analisi documentale, la gestione dei sinistri e il miglioramento dei processi operativi, con l’obiettivo di rendere le organizzazioni più efficienti, coerenti e scalabili in un contesto sempre più data-driven.

Il ruolo dell’intelligenza artificiale nel settore assicurativo

L’adozione dell’intelligenza artificiale nelle assicurazioni consente di affrontare alcune delle principali sfide storiche del settore, come l’elevata complessità documentale, la gestione di grandi volumi di dati e la necessità di prendere decisioni rapide e accurate.

Le principali aree di applicazione dell’AI nel settore assicurativo includono:

• rilevazione e prevenzione delle frodi,
• determinazione dinamica dei prezzi,
• automazione della sottoscrizione delle polizze,
• gestione e liquidazione dei sinistri,
• miglioramento della customer experience.

Alla base di queste applicazioni troviamo tecnologie come Natural Language Processing, Computer Vision e OCR avanzato, che permettono alle compagnie assicurative di digitalizzare e ottimizzare processi prima fortemente manuali.

Natural Language Processing (NLP): cos’è e perché è strategico per le assicurazioni

Il Natural Language Processing (NLP) rappresenta oggi una delle componenti fondamentali dell’intelligenza artificiale applicata al linguaggio, ed è sempre più integrato con tecniche di intelligenza artificiale generativa, Large Language Model (LLM) e architetture Transformer.

Nel settore assicurativo, queste tecnologie consentono di analizzare e comprendere grandi volumi di testi non strutturati – come email, documenti contrattuali, comunicazioni dei clienti e contenuti provenienti da survey o NPS – andando oltre i tradizionali approcci di machine learning “rule-based” o statistici.

Grazie all’utilizzo di modelli linguistici avanzati, le compagnie assicurative possono:

• interpretare in modo più accurato le richieste dei clienti,
• comprendere il contesto e l’intento delle comunicazioni,
• supportare gli operatori con suggerimenti intelligenti,
• migliorare la qualità delle interazioni e dei processi decisionali.

Questo approccio consente di offrire un servizio più rapido, coerente e personalizzato, mantenendo al tempo stesso elevati standard di affidabilità e governance.

Applicazioni dell’NLP nel settore assicurativo

Classificazione e analisi automatica dei documenti

L’intelligenza artificiale consente di riconoscere e classificare automaticamente contratti, polizze, estratti conto, comunicazioni ufficiali e altri documenti assicurativi, anche in presenza di formati eterogenei. Questo garantisce maggiore precisione, coerenza e riduzione dei tempi di lavorazione.

Analisi delle email e dei ticket di assistenza

Grazie all’NLP, le richieste dei clienti inviate tramite email o chat vengono analizzate in tempo reale. Il sistema comprende l’intento della comunicazione (ad esempio richiesta di rimborso, modifica della polizza o denuncia di sinistro) e supporta l’operatore con suggerimenti e procedure corrette.

Analisi dei feedback e delle survey

L’intelligenza artificiale permette di analizzare automaticamente i commenti raccolti tramite survey e Net Promoter Score, identificando il sentiment dei clienti e individuando segnali di insoddisfazione o problemi ricorrenti.

Gestione intelligente della knowledge base

I sistemi basati su AI individuano documenti duplicati, versioni obsolete e incongruenze tra procedure, mantenendo la knowledge base aziendale aggiornata, coerente e facilmente consultabile.

Computer Vision: l’analisi visiva nei processi assicurativi

La Computer Vision è una tecnologia chiave dell’intelligenza artificiale applicata alle assicurazioni e consente ai sistemi di interpretare immagini, fotografie e documenti visivi attraverso modelli di deep learning e intelligenza artificiale generativa.

Nel settore assicurativo, la Computer Vision viene utilizzata in modo esteso per:

• il riconoscimento automatico delle firme,
• la lettura di codici a barre,
• l’interpretazione di checkbox,
• l’analisi di tabelle e strutture documentali.

Inoltre, l’integrazione della GenAI nei processi di riconoscimento visivo consente di affrontare scenari più complessi, come:

• la classificazione di documenti non testuali,
• l’interpretazione di fotografie di incidenti,
• l’analisi di planimetrie e mappe,
• il riconoscimento di volti e documenti di identità.

Questo approccio migliora la gestione dei sinistri, riduce gli errori e accelera i processi decisionali, anche in presenza di informazioni visive eterogenee o non strutturate.

OCR: digitalizzare i documenti per accelerare i processi assicurativi

L’OCR (Optical Character Recognition) utilizzato oggi nel settore assicurativo è profondamente diverso dalle tecnologie tradizionali nate negli anni ’80. Le soluzioni di OCR di nuova generazione basate su intelligenza artificiale consentono infatti di leggere e interpretare documenti complessi con un livello di accuratezza significativamente più elevato.

Grazie a modelli di AI avanzati, è possibile estrarre informazioni anche da:

• documenti scritti a mano,
• immagini scattate da lontano o con angolazioni non ottimali,
• documenti deformati, rovinati o di bassa qualità.

Nel settore assicurativo, questo permette di automatizzare attività come l’estrazione dei dati anagrafici, il recupero dei numeri di polizza, la gestione dell’onboarding e dei rimborsi, riducendo drasticamente l’inserimento manuale e migliorando l’affidabilità complessiva dei processi.

I principali benefici dell’intelligenza artificiale per le assicurazioni

L’adozione dell’intelligenza artificiale nelle assicurazioni offre vantaggi concreti e misurabili, tra cui:

• automazione dei processi ripetitivi,
• riduzione degli errori operativi,
• maggiore velocità nella gestione dei sinistri,
• migliore esperienza per il cliente,
• scalabilità su grandi volumi di dati e documenti.

Grazie all’AI, le compagnie assicurative possono migliorare l’efficienza interna, ridurre i costi operativi e rispondere in modo più rapido e preciso alle esigenze del mercato.

L’intelligenza artificiale di Datlas applicata al mondo Insurance

Nel settore assicurativo, l’intelligenza artificiale genera valore reale solo quando è integrata in modo strutturato nei processi aziendali e governata secondo criteri di affidabilità, sicurezza e conformità normativa. Per questo Datlas ha sviluppato un approccio basato sulla Document Intelligence, oggi uno dei pilastri strategici della propria roadmap AI.

Le soluzioni Datlas per il mondo Insurance combinano OCR intelligente, Computer Vision, Natural Language Processing, Machine Learning e modelli di AI generativa per trasformare grandi volumi di documenti non strutturati in dati strutturati, validati e pronti per alimentare i sistemi aziendali. Questo approccio consente alle compagnie assicurative di automatizzare l’intero ciclo documentale, dalla fase di acquisizione fino alla distribuzione delle informazioni verso CRM, ERP e sistemi di back office.

L’AI di Datlas viene applicata concretamente a processi chiave come la classificazione automatica dei documenti, l’estrazione e la validazione dei dati, l’analisi semantica delle comunicazioni con i clienti e la gestione evolutiva delle knowledge base. Le soluzioni sono progettate per operare sia in modalità fully automated sia human-in-the-loop, garantendo il giusto equilibrio tra automazione, controllo umano e compliance.

Le soluzioni Datlas integrano modelli di AI generativa e Large Language Model all’interno di pipeline di Document Intelligence, combinando comprensione linguistica e interpretazione visiva in un unico flusso end-to-end.

Grazie a un’architettura modulare e scalabile, Datlas supporta le compagnie assicurative nei rami Motor, Vita e Danni, aiutandole a ridurre il carico operativo, migliorare l’affidabilità dei dati e accelerare i processi decisionali. L’intelligenza artificiale diventa così non solo uno strumento tecnologico, ma un abilitatore concreto di efficienza, governance e innovazione sostenibile nel settore assicurativo.

FAQ: Domande Frequenti

Cos’è l’intelligenza artificiale nel settore assicurativo?

L’intelligenza artificiale nel settore assicurativo comprende un insieme di tecnologie avanzate, tra cui AI generativa, modelli di machine learning e sistemi di analisi documentale, utilizzate per automatizzare processi, analizzare grandi volumi di dati e supportare le decisioni operative. Le applicazioni spaziano dalla gestione dei sinistri alla valutazione del rischio, fino al miglioramento della customer experience.

In che modo l’AI generativa viene utilizzata dalle compagnie assicurative?

L’AI generativa viene utilizzata dalle compagnie assicurative per comprendere e interpretare testi complessi, come email, documenti e comunicazioni dei clienti, grazie a Large Language Model (LLM). Questi modelli consentono di analizzare il contesto, l’intento e il significato delle informazioni, supportando attività come la classificazione documentale, l’analisi delle richieste e l’assistenza agli operatori.

Qual è la differenza tra NLP tradizionale e AI generativa nelle assicurazioni?

Il NLP tradizionale si basa su modelli statistici o regole predefinite per analizzare il linguaggio, mentre l’AI generativa utilizza modelli linguistici avanzati basati su architetture Transformer in grado di comprendere il contesto in modo più profondo. Nel settore assicurativo, questo permette un’interpretazione più accurata delle comunicazioni e una maggiore flessibilità nella gestione di casi complessi.

Come vengono utilizzati OCR e Computer Vision di nuova generazione nel settore assicurativo?

OCR e Computer Vision di nuova generazione, basati su intelligenza artificiale, permettono di leggere e interpretare documenti anche in condizioni difficili, come testi scritti a mano, immagini di bassa qualità o documenti fotografati. Nel settore assicurativo, queste tecnologie vengono utilizzate per estrarre dati, verificare firme, analizzare tabelle e supportare la gestione dei sinistri.

L’uso dell’AI generativa nelle assicurazioni è sicuro e conforme alle normative?

Sì, se implementata correttamente. Le soluzioni di AI generativa nel settore assicurativo devono essere integrate in processi governati, con controlli di sicurezza, tracciabilità e rispetto delle normative sulla protezione dei dati. In molti casi, l’AI opera in modalità human-in-the-loop, affiancando gli operatori senza sostituirli completamente.