Per le compagnie assicurative, la gestione delle frodi non è più soltanto una questione di individuare i casi sospetti: è un tema strategico che impatta redditività, efficienza operativa e customer experience. Oggi, infatti, l’equilibrio è reso più complesso da comportamenti fraudolenti sempre più sofisticati, mentre gli assicurati legittimi chiedono processi rapidi, digitali e trasparenti.
Le esigenze principali si stanno evolvendo. Da un lato c’è il bisogno di ridurre il Loss Ratio evitando che i casi fraudolenti sfuggano ai controlli. Dall’altro c’è l’urgenza di mantenere fluido il percorso dei clienti onesti, senza rallentamenti o verifiche superflue. A ciò si aggiunge la crescente complessità dei dati disponibili: telematica, driving behavior, condizioni meteo, dinamiche d’impatto e storici dei veicoli generano informazioni preziose, ma difficili da interpretare con approcci tradizionali.
In un mercato che richiede valutazioni sempre più rapide, l’approccio antifrode non può più essere soltanto reattivo. Oggi serve una capacità predittiva: individuare incongruenze e anomalie sin dai primi momenti di gestione del sinistro, senza appesantire l’intero processo.
I sistemi basati su regole statiche e controlli manuali non sono più sufficienti a gestire la complessità attuale. Le tecnologie basate su AI e Machine Learning, invece, permettono di analizzare volumi di dati molto ampi, riconoscere correlazioni non evidenti, integrare fonti eterogenee e ridurre i falsi positivi.
Uno dei vantaggi più significativi dei modelli ML è la loro capacità di apprendere da nuovi scenari e di adattarsi rapidamente a modalità fraudolente emergenti, offrendo un antifrode più preciso, veloce ed efficiente.
L’integrazione della telematica nella gestione dei claim sta trasformando il concetto stesso di antifrode. Dati come la dinamica reale di un impatto, la severità del crash o il comportamento del veicolo prima dell’incidente introducono un livello di oggettività che riduce le zone d’ombra e accelera la valutazione. Per le compagnie, questo significa maggiore certezza e rapidità nelle decisioni, con benefici sia sul piano operativo sia su quello economico.
Il caso Fraud Shield come esempio dell’evoluzione in atto
Senza focalizzarsi sulla tecnologia in sé, vale la pena citare OCTO Fraud Shield come esempio concreto della direzione che il mercato sta prendendo. Basata su un vasto patrimonio di dati telematici e su modelli AI addestrati su migliaia di incidenti reali, la soluzione è in grado di individuare anomalie, supportare le investigazioni con un’analisi preliminare automatizzata e contribuire alla riduzione del Loss Ratio. Uno dei suoi punti di forza è la capacità di ridurre i falsi positivi, distinguendo con maggiore precisione tra comportamenti realmente sospetti e situazioni del tutto legittime — un limite ben noto dei metodi tradizionali.
Verso un antifrode integrato, intelligente e immediato
Il futuro dell’antifrode assicurativo sarà sempre meno basato su verifiche manuali e sempre più orientato all’analisi dinamica dei dati, grazie a sistemi capaci di interpretare la realtà del sinistro in tempo reale.
Un antifrode più intelligente, integrato e predittivo non rappresenta solo un vantaggio competitivo: è una necessità per garantire sostenibilità, rapidità e trasparenza in un settore che non può più permettersi inefficienze o errori di valutazione.