L’intelligenza artificiale è ormai entrata nel linguaggio quotidiano di ogni settore. Si parla di algoritmi sempre più sofisticati, modelli predittivi, automazione delle decisioni. Anche nel mondo della telematica l’AI viene spesso presentata come la tecnologia destinata a cambiare molto, se non tutto.
Ma a rendere l’intelligenza artificiale realmente intelligente sono solo i dati.
- Non la loro quantità.
- La loro qualità.
- La loro profondità.
- La loro capacità di rappresentare il mondo reale.
Perché un algoritmo può imparare soltanto da ciò che conosce. Ed è qui che la telematica diventa qualcosa di molto più di una tecnologia di connessione.
Ogni volta che un veicolo si mette in movimento lascia dietro di sé una traccia digitale.
- Accelerazioni.
- Frenate.
- Curve.
- Velocità.
- Tipologia di strada.
- Traffico.
- Orario.
- Condizioni di guida.
- Contesto ambientale.
Per un essere umano sono semplicemente informazioni. Per l’intelligenza artificiale sono tasselli di un disegno molto più grande.
La differenza non risiede soltanto nella velocità di elaborazione, ma nella capacità di contestualizzare ogni informazione. Un algoritmo addestrato su miliardi di chilometri percorsi e milioni di eventi reali non vede semplicemente un veicolo o un incidente: li interpreta confrontandoli con uno dei più grandi patrimoni di dati telematici al mondo. È questo confronto continuo tra il singolo evento e milioni di casi analoghi che permette di individuare correlazioni invisibili all’occhio umano, stimare il rischio con maggiore precisione e supportare decisioni più informate lungo l’intera catena del valore.
Per una compagnia assicurativa questo significa una cosa molto concreta: valutare il rischio con maggiore precisione, accelerare la gestione dei sinistri, individuare anomalie difficilmente rilevabili con strumenti tradizionali e prendere decisioni più rapide lungo l’intero ciclo assicurativo.
Dall’underwriting ai sinistri: quando i dati diventano vantaggio competitivo
L’intelligenza artificiale trova applicazione in tutte le principali aree della telematica assicurativa.
Può supportare la valutazione del rischio attraverso modelli predittivi capaci di comprendere il comportamento reale di guida, superando i limiti dei tradizionali modelli basati esclusivamente su dati anagrafici o storici.
Può verificare automaticamente la dinamica di un incidente in pochi secondi, contribuendo ad accelerare la gestione del sinistro e migliorando la qualità delle informazioni disponibili fin dai primi istanti.
Può individuare anomalie e pattern ricorrenti che aiutano a identificare possibili tentativi di frode. Può stimare la gravità di un danno, suggerire la priorità di intervento e contribuire a rendere più efficiente l’intera catena del valore assicurativa.
In tutti questi casi il principio è lo stesso. L’intelligenza artificiale non prende decisioni al posto delle persone. Permette alle persone di prendere decisioni migliori.
Ma l’AI, da sola, non basta. Negli ultimi anni gli algoritmi sono diventati sempre più accessibili. La vera differenza oggi non è avere l’intelligenza artificiale. È avere i dati necessari per renderla realmente efficace. Perché esiste una differenza enorme tra addestrare un modello su dataset limitati e svilupparlo su un patrimonio costruito in oltre vent’anni di esperienza sul campo.
Oggi OCTO ha profilato ben 20 milioni di guidatori e detiene il più grande database globale di dati telematici, derivanti da 610 miliardi di km di guida e da oltre 13 milioni di sinistri validati. Questo patrimonio rappresenta il fondamento su cui vengono sviluppati modelli proprietari di Artificial Intelligence e Machine Learning per il Risk Scoring, la gestione dei sinistri, il rilevamento delle frodi, la mobilità connessa e l’analisi predittiva.
Non è una questione di potenza di calcolo. È una questione di esperienza. L’intelligenza artificiale è ormai accessibile a tutti. Un patrimonio di dati costruito in oltre vent’anni di esperienza sul campo, invece, no.
Perché ogni nuovo viaggio, ogni nuovo evento e ogni nuovo sinistro contribuiscono ad arricchire un patrimonio di conoscenza che rende i modelli sempre più accurati.