Il nuovo welfare che nascerà dal coronavirus

Anche il presidente del Consiglio Giuseppe Conte ce l’ha ricordato: dobbiamo imparare a convivere con il virus. La nostra percezione del rischio, il bisogno di protezione non potranno quindi che cambiare. Anzi, stanno già cambiando.
Il Covid-19 è un punto di svolta storica, per i suoi effetti sanitari, sociali ed economici a livello globale. Ci sarà un prima e dopo e nell’era A.C. (After Covid-19) la nuova Grande Minaccia sarà virale e inevitabilmente modificherà comportamenti, modelli economici, relazioni industriali con impatti rilevanti sul business delle assicurazioni e sul welfare aziendale.

Il Nuovo Grande Rischio Globale: i virus

L’ormai celebre intervento di Bill Gates al Ted di Vancouver, anno 2015, non è la previsione di una Cassandra ma un allarme molto più importante: dopo la minaccia nucleare, eredità della Seconda Guerra Mondiale, il Nuovo Grande Rischio Globale è il virus, anzi i virus. Contro la bomba atomica si sono mobilitate energie finanziarie, politiche, militari: le azioni di deterrenza sono state enormi, l’ossessione di intere generazioni. Nulla di simile è ancora stato fatto per e contro i virus. E anche il Covid-19 lo ha drammaticamente confermato: non esistono truppe sanitarie e scientifiche pronte a intervenire immediatamente lì dove si manifesta la minaccia. Anche i protocolli di emergenza sono incerti , locali. Di fronte ai quotidiani bollettini sanitari, che ricordano purtroppo quelli di guerra, servono e serviranno risposte nuove.

Perché e come cambia la percezione del rischio

Nei giorni della pandemia ci siamo ritrovati a provare emozioni, esperienze, paure che non conoscevamo o che ritenevamo distanti dalla nostra normalità. Stiamo facendo uno stress test collettivo, sentiamo ripetere spesso, perché ci siamo ritrovati a vivere, improvvisamente e senza volerlo, in un mondo che pensavamo potesse essere solo la scena di un film, dove la malattia (e la morte) è sempre in agguato.

Il Covid-19 è un rischio emergente, un rischio che affrontiamo per la prima volta. Questo genera maggiore incertezza, preoccupazione, persino paura. E aggrava la percezione del rischio, spiega Giancarlo Sturloni, autore libro “La comunicazione del rischio per la salute e per l’ambiente”, che commenta: “Spesso ci lamentiamo per le cose sbagliate, indipendentemente dalla dalla loro evidenza statistica. La famigliarità spiega perché, nonostante l’elevato numero di vittime, quasi non facciamo più caso a rischi importanti ma a cui siamo ormai assuefatti, come gli incidenti automobilistici o l’inquinamento dell’aria” . Il Covid-19 ci fa paura anche e soprattutto perse è uno sconosciuto che sta sconvolgendo la nostra normalità, a cui difficilmente potremo tornare.

La risposta delle aziende: polizze sanitarie per tutti

Nell’emergenza le aziende stanno rispondendo con un ricorso massiccio a polizze sanitarie: Enel lo ha fatto per i suoi 68mila dipendenti in tutto il mondo così come FS o il Gruppo Atlantia (Autostrade, Aeroporti di Roma). Nel settore alimentare, poi, molte aziende, da Barilla a Granaralo, stanno integrando le coperture offerte dai Fondi Sanitari di categoria. Insomma, sta esplodendo una nuova domanda di protezione che passa anche dalle necessità ed esigenza delle imprese. Ed è solo l’inizio.

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Scopri come

L’emergenza finirà ma tutto dovrà essere organizzato attorno alla presenza della minaccia virale nelle nostre vite, nel lavoro, nella formazione, nelle attività commerciali. Molti business dovranno ripensare i loro modelli, moltissime imprese dovranno accelerare sull’adozione di tecnologie digitali ma per tutti resterà la necessità di una massiccia e inedita “sorveglianza” sanitaria.

I test seriologici e lo screening di massa

Da qualche giorno si parla sempre di più di test seriologici in grado di stabilire chi è immune o chi si è auto immunizzato: una sorta di lasciapassare sanitario che potrebbe permettere di uscire, lavorare, divertirsi senza alcun pericolo per sé e per gli altri. Sembra che questi test ancora non siano affidabili ma prima o poi lo saranno. Chi si farà promotore di questo screening di massa? Chi sosterrà le spese? Come saranno raccolti e gestite le informazioni in grado di superare le barriere elettroniche già introdotte in alcuni Paesi del Far East? Le aziende avranno un ruolo e una responsabilità in questa nuova situazione e le assicurazioni si troveranno a gestire una domanda imprevista di tutela sanitaria e soluzioni per un welfare di nuova generazione.

La pandemia e la privacy: che cosa cambierà

La pandemia sta stressando tutti i temi relativi alla privacy. Nell’emergenza evidentemente alcuni nostri diritti sono stati compressi (a partire dal più semplice: la libertà di movimento), ma non tutto è possibile. Per esempio una grande azienda non può oggi costringere i dipendenti a effettuare un esame medico e tantomeno a valutarli in base ai risultati. Ma che cosa succede se le condizioni di salute di un solo dipendente possono mettere a rischio il benessere di tutti gli altri e l’operatività stessa dell’azienda. Un tema questo che non va letto solo in termini di business e di profitto: che cosa accadrebbe se si ammalassero tutte le persone di un team di una compagnia telefonica necessario per garantirci la connettività? E se tutti i tecnici di una squadra di emergenza di una società dell’energia venissero contagiati da un virus, come potrebbero intervenire in caso di guasto in una centrale che alimenta un ospedale e i respiratori che tengono in vita altri contagiati?

Nuovo welfare: più protezione e più controllo

Nella nuova epoca dei virus dovremo probabilmente modificare velocemente la nostra cultura (e norme) sulla privacy e abilitare nuovi strumenti per tenere in equilibrio la tutela personale e quella collettiva. Sarà possibile farlo solo in un nuovo welfare aziendale che preveda uno scambio ragionevole fra esigenza di controllo e protezione vera della salute degli individui. Le aziende dovranno credere e far credere di preoccuparsi della salute dei loro collaboratori per poter pretendere di gestire le informazioni. Sarà un processo complesso, con accelerazioni e frenate, a tratti aspro, in cui le compagnie di assicurazioni potranno giocare un ruolo centrale se sapranno passare dalla vendite di polizze alla proposta di progetti integrati di protezione.

L’articolo Il nuovo welfare che nascerà dal coronavirus proviene da InsuranceUp.


Il nuovo welfare che nascerà dal coronavirus

Anche il presidente del Consiglio Giuseppe Conte ce l’ha ricordato: dobbiamo imparare a convivere con il virus. La nostra percezione del rischio, il bisogno di protezione non potranno quindi che cambiare. Anzi, stanno già cambiando.
Il Covid-19 è un punto di svolta storica, per i suoi effetti sanitari, sociali ed economici a livello globale. Ci sarà un prima e dopo e nell’era A.C. (After Covid-19) la nuova Grande Minaccia sarà virale e inevitabilmente modificherà comportamenti, modelli economici, relazioni industriali con impatti rilevanti sul business delle assicurazioni e sul welfare aziendale.

Il Nuovo Grande Rischio Globale: i virus

L’ormai celebre intervento di Bill Gates al Ted di Vancouver, anno 2015, non è la previsione di una Cassandra ma un allarme molto più importante: dopo la minaccia nucleare, eredità della Seconda Guerra Mondiale, il Nuovo Grande Rischio Globale è il virus, anzi i virus. Contro la bomba atomica si sono mobilitate energie finanziarie, politiche, militari: le azioni di deterrenza sono state enormi, l’ossessione di intere generazioni. Nulla di simile è ancora stato fatto per e contro i virus. E anche il Covid-19 lo ha drammaticamente confermato: non esistono truppe sanitarie e scientifiche pronte a intervenire immediatamente lì dove si manifesta la minaccia. Anche i protocolli di emergenza sono incerti , locali. Di fronte ai quotidiani bollettini sanitari, che ricordano purtroppo quelli di guerra, servono e serviranno risposte nuove.

Perché e come cambia la percezione del rischio

Nei giorni della pandemia ci siamo ritrovati a provare emozioni, esperienze, paure che non conoscevamo o che ritenevamo distanti dalla nostra normalità. Stiamo facendo uno stress test collettivo, sentiamo ripetere spesso, perché ci siamo ritrovati a vivere, improvvisamente e senza volerlo, in un mondo che pensavamo potesse essere solo la scena di un film, dove la malattia (e la morte) è sempre in agguato.

Il Covid-19 è un rischio emergente, un rischio che affrontiamo per la prima volta. Questo genera maggiore incertezza, preoccupazione, persino paura. E aggrava la percezione del rischio, spiega Giancarlo Sturloni, autore libro “La comunicazione del rischio per la salute e per l’ambiente”, che commenta: “Spesso ci lamentiamo per le cose sbagliate, indipendentemente dalla dalla loro evidenza statistica. La famigliarità spiega perché, nonostante l’elevato numero di vittime, quasi non facciamo più caso a rischi importanti ma a cui siamo ormai assuefatti, come gli incidenti automobilistici o l’inquinamento dell’aria” . Il Covid-19 ci fa paura anche e soprattutto perse è uno sconosciuto che sta sconvolgendo la nostra normalità, a cui difficilmente potremo tornare.

La risposta delle aziende: polizze sanitarie per tutti

Nell’emergenza le aziende stanno rispondendo con un ricorso massiccio a polizze sanitarie: Enel lo ha fatto per i suoi 68mila dipendenti in tutto il mondo così come FS o il Gruppo Atlantia (Autostrade, Aeroporti di Roma). Nel settore alimentare, poi, molte aziende, da Barilla a Granaralo, stanno integrando le coperture offerte dai Fondi Sanitari di categoria. Insomma, sta esplodendo una nuova domanda di protezione che passa anche dalle necessità ed esigenza delle imprese. Ed è solo l’inizio.

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I test seriologici e lo screening di massa

Da qualche giorno si parla sempre di più di test seriologici in grado di stabilire chi è immune o chi si è auto immunizzato: una sorta di lasciapassare sanitario che potrebbe permettere di uscire, lavorare, divertirsi senza alcun pericolo per sé e per gli altri. Sembra che questi test ancora non siano affidabili ma prima o poi lo saranno. Chi si farà promotore di questo screening di massa? Chi sosterrà le spese? Come saranno raccolti e gestite le informazioni in grado di superare le barriere elettroniche già introdotte in alcuni Paesi del Far East? Le aziende avranno un ruolo e una responsabilità in questa nuova situazione e le assicurazioni si troveranno a gestire una domanda imprevista di tutela sanitaria e soluzioni per un welfare di nuova generazione.

La pandemia e la privacy: che cosa cambierà

La pandemia sta stressando tutti i temi relativi alla privacy. Nell’emergenza evidentemente alcuni nostri diritti sono stati compressi (a partire dal più semplice: la libertà di movimento), ma non tutto è possibile. Per esempio una grande azienda non può oggi costringere i dipendenti a effettuare un esame medico e tantomeno a valutarli in base ai risultati. Ma che cosa succede se le condizioni di salute di un solo dipendente possono mettere a rischio il benessere di tutti gli altri e l’operatività stessa dell’azienda. Un tema questo che non va letto solo in termini di business e di profitto: che cosa accadrebbe se si ammalassero tutte le persone di un team di una compagnia telefonica necessario per garantirci la connettività? E se tutti i tecnici di una squadra di emergenza di una società dell’energia venissero contagiati da un virus, come potrebbero intervenire in caso di guasto in una centrale che alimenta un ospedale e i respiratori che tengono in vita altri contagiati?

Nuovo welfare: più protezione e più controllo

Nella nuova epoca dei virus dovremo probabilmente modificare velocemente la nostra cultura (e norme) sulla privacy e abilitare nuovi strumenti per tenere in equilibrio la tutela personale e quella collettiva. Sarà possibile farlo solo in un nuovo welfare aziendale che preveda uno scambio ragionevole fra esigenza di controllo e protezione vera della salute degli individui. Le aziende dovranno credere e far credere di preoccuparsi della salute dei loro collaboratori per poter pretendere di gestire le informazioni. Sarà un processo complesso, con accelerazioni e frenate, a tratti aspro, in cui le compagnie di assicurazioni potranno giocare un ruolo centrale se sapranno passare dalla vendite di polizze alla proposta di progetti integrati di protezione.

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Smart working, una buona pratica anche nelle imprese assicurative

Si fa presto a dire smart working, in Italia secondo le ultime stime prima del coronavirus (Osservatorio Smart Working Politecnico di Milano) poco più della metà delle aziende italiane erano organizzate in tale senso; e secondo ancora più recenti indagini di Unioncamere,  solo 3 aziende su 10 sono fornite di sistemi anti-hacker e solo 4 su 10 adotta tecnologie cloud, cosa che si traduce nella difficoltà a organizzarsi per lo smart working tempestivamente in questa fase di emergenza.

L’emergenza sanitaria Covid-19 sta cambiando il mondo del lavoro e la sua organizzazione per sempre, dimostrando che il lavoro agile è una scommessa vinta anche per il futuro: nessun calo nelle performance, anzi sembra che i dipendenti lavorino di più e meglio, e minore impatto ambientale.

Anche le imprese assicurative si sono dimostrate pronte ad abbracciare questa modalità di lavoro, molte di esse hanno cominciato a far lavorare da remoto i propri dipendenti prima ancora del lockdown, le stesse organizzazioni del settore ne hanno promosso l’adozione.

Ma cosa si intende esattamente per smart working?

Secondo la definizione dell’Osservatorio Smart Working del Politecnico di MilanoLo Smart Working, o Lavoro Agile, è una nuova filosofia manageriale fondata sulla restituzione alle persone di flessibilità e autonomia nella scelta degli spazi, degli orari e degli strumenti da utilizzare a fronte di una maggiore responsabilizzazione sui risultati. Un nuovo approccio al modo di lavorare e collaborare all’interno di un’azienda che si basa su quattro pilastri fondamentali: revisione della cultura organizzativa, flessibilità rispetto a orari e luoghi di lavoro, dotazione tecnologica e spazi fisici’. 

In realtà, non vuol dire semplicemente “lavorare da casa“. I manager devono gestire il lavoro delle proprie persone in modo diverso e sono chiamati a incentivare e facilitare quotidianamente l’adozione di comportamenti lavorativi smart da parte dei collaboratori.Questi ultimi devono ridefinire il rapporto con il proprio capo e i propri colleghi e ripensare le proprie giornate lavorative costruendosi una nuova “routine”.

Emanuela Madini e Giulia Dei Pieri , esperte in smart working di P4I – Partners4Innovation (società che accompagna le aziende nei percorsi verso la digital transformation e lo smart working) hanno realizzato una breve guida, pubblicata da Digital4, un decalogo di consigli utili per gestire al meglio e nel modo più corretto il lavoro da remoto, sia lato management, sia lato collaboratore.

Molto importanti risultano da parte sia del collaboratore che del management l’impegno affinchè il lavoro venga svolto senza rimanere però impegnati 24 ore al giorno, cioè trovare l’equilibrio.

5 suggerimenti per i collaboratori

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Scopri come

Molti dei collaboratori si trovano ad approcciare il lavoro da remoto per la prima volta o, semplicemente, si trovano oggi ad applicarlo in maniera più continuativa rispetto al passato. Ecco cosa dovrebbero fare per renderlo più efficace e produttivo:

1. OBIETTIVI E ASPETTATIVE

Chiarisci con il tuo responsabile gli obiettivi e le aspettative nel breve termine, in modo da pianificare le attività e definire le scadenze, senza perdere di vista le priorità.

2. COMUNICAZIONE E COLLABORAZIONE

Renditi contattabile attraverso gli strumenti digitali a disposizione, scegliendo le modalità di comunicazione più adeguate (mail, telefono, Skype, …).

3. “ROUTINE” LAVORATIVA

Definisci una “routine” di abitudini che scandisca l’inizio e la fine della tua giornata lavorativa, senza dimenticare i momenti di pausa per recuperare energie e di socialità con i tuoi colleghi anche in modo virtuale (es. pause caffè in video conference).

4. SICUREZZA

Scegli la postazione di lavoro che garantisca la sicurezza fisica e sia idonea a prevenire problemi fisici e salvaguarda la riservatezza e la confidenzialità delle informazioni aziendali scegliendo il luogo più idoneo per garantire adeguati livelli di privacy.

5. GESTIONE DEL TEMPO

Gestisci il tuo tempo con attenzione, evitando distrazioni extra lavorative che potrebbero creare troppa dispersione nelle attività lavorative e il conseguente allungamento dei tempi di lavoro.

5 suggerimenti per i manager

Ed ecco le buon pratiche per i manager che devono lavorare a distanza con le loro persone ricercando nuove forme efficaci di collaborazione:

1. SOCIALITÀ E SENSO DI APPARTENENZA

Organizza dei momenti di socialità all’interno del team per favorire l’interazione positiva e creare coesione e senso di appartenenza (es. “caffè virtuali”)

2. STRUMENTI DIGITALI

Sperimenta diversi strumenti digitali e incentivane l’utilizzo da parte del tuo team

3. COMUNICAZIONE E ALLINEAMENTO

Tieni le persone costantemente allineate rispetto alle priorità di lavoro all’interno dell’area o a eventuali novità

4. OBIETTIVI E RISULTATI

All’inizio della settimana definisci gli obiettivi di team e il contributo atteso da ciascuna persona attraverso un team meeting virtuale; ricordati di non controllare il singolo task, ma valuta il risultato complessivo del lavoro

5. DISPONIBILITÀ

Ricordati che la tua disponibilità e quella delle tue persone non è H24.

Questi sono solo alcuni accorgimenti che vi raccomandiamo. Imparare a lavorare e a collaborare a distanza richiede tempo e impegno: continuando a sperimentare giorno dopo giorno, riuscirete a definire le modalità più adatte a ciascuno di voi.

Digital event, 29 aprile

Data Scientist: quali sono le competenze giuste? E quali gli attuali ambiti di applicazione?
Big Data
Intelligenza Artificiale

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Intelligenza artificiale e i principi di non discriminazione nei contratti assicurativi

Nell’ultimo approfondimento ci siamo occupati del rapporto tra Intelligenza Artificiale (“IA”) e mutualità dei rischi nell’industria assicurativa. Argomento ad esso strettamente contiguo è il potenziale effetto discriminatorio causato o enfatizzato dall’utilizzo dell’IA nell’industria assicurativa.

I pregiudizi algoritmici

Una prima considerazione generale da cui partire – al fine di aprire una riflessione – è che in settori diversi dalle assicurazioni si sono riscontrati sistemi di IA discriminatori, non perché il sistema fosse di per sé “cattivo” ma perché ereditava comportamenti sbagliati che poi ripeteva “ad libitum” nel futuro. Pensiamo – senza menzionare specifici precedenti – all’ipotesi di uso di un’IA per la selezione del personale di un’azienda: un sistema che si basi prevalentemente su dati del passato (“negli ultimi 20 anni sono stati assunti solo dirigenti maschi sopra i 40 anni”) può giungere a selezionare in maniera distorta i candidati (ossia, nell’esempio, l’IA selezionerà i curricula scartando tutte le donne e tutti coloro che hanno meno di 40 anni, a prescindere dalle loro competenze).

La tailorizzazione dei contratti assicurativi tramite intelligenza artificiale, i rischi

Fatta questa premessa, ci si chiede quindi se l’enfasi sulla personalizzazione del prodotto assicurativo, volto a rispondere alle esigenze assicurative del cliente (principio valorizzato dalla IDD), realizzata tramite l’uso di IA possa avere quale contraltare l’accentuare un effetto di eccessiva selettività, considerando che l’IA, lavorando per obiettivi, non ha la sensibilità per gestire eventi e casi “extra ordinari” rispetto a quelli già contemplati dal sistema; altro problema, completamente diverso ma che si origina dalle stesse caratteristiche dell’IA, è invece quello legato al fatto che un’estrema personalizzazione della tariffa possa risultare in una vera e propria condotta discriminatoria oppure in ogni caso condurre ad un’eccessiva selettività del processo (nei rischi da assumere o nel premio da applicare) o ad un’eccessiva tailorizzazione del testo contrattuale.

Si pensi ad esempio – per quanto concerne il primo tema – al cliente che non ricade nel target market positivo: l’intermediario avrebbe comunque la possibilità di vendere il prodotto, assicurandosi che comunque (i) il cliente non ricada nel target market negativo e (ii) il prodotto soddisfi comunque le esigenze assicurative del cliente. Una distribuzione assicurativa totalmente automatizzata, che non sia in grado di compiere questa analisi di secondo livello, potrebbe difatti scartare tout court il cliente dal paniere in quanto extra target market positivo e si limiterebbe a non permettergli di acquistare il prodotto.

Il secondo tema è più complesso, ma non del tutto nuovo (almeno per quanto riguarda i canoni del ragionamento): si tratta difatti del dilemma tra una tariffa riguardante un insieme omogeneo di soggetti (tra cui si crea una mutualità) e la necessità per l’assicuratore di attribuire il premio più corretto per l’assicurato, previa applicazione di parametri di personalizzazione (che hanno il pregio peraltro di diminuire l’asimmetria informativa a carico dell’assicuratore). Il problema si ripropone ora, se possibile con una maggiore intensità, laddove i criteri di personalizzazione (pur definiti dall’assicuratore) sono affidati alla valutazione operata da un’IA. Oltre ad un problema di trasparenza nei confronti dell’assicurato in merito alle metodologie ed ai criteri utilizzati, l’uso di nuove tecnologie difatti, deve armonizzarsi con la legislazione vigente, ed in tema di contrasto alla discriminazione, la normativa europea e nazionale trova una molteplicità di fonti: dal “TUI” (Testo Unico sull’Immigrazione) alla normativa in materia di discriminazione razziale, dalla “Carta di Nizza” fino alla Direttiva del Consiglio 2004/113/EC con cui viene sancito il principio di non discriminazione di genere nell’accesso a beni e servizi.

Da un punto di vista dell’assicuratore che realizza il prodotto, in un’ottica di bilanciamento di interessi contrapposti (selezione ed assunzione dei rischi volti al mantenimento della stabilità finanziaria dell’impresa versus non discriminazione rispetto a modelli precostituiti) gli è consentito operare una discriminazione laddove ciò possa essere il frutto di una scelta basata su criteri obiettivi ed in presenza di cause giustificatrici.

Già infatti nel TUI (art. 55 quater, comma 2) veniva stabilito che sono consentite differenze proporzionate nei premi o nelle prestazioni individuali, ove il fattore sesso sia determinante nella valutazione dei rischi, in base a dati attuariali e statistici pertinenti ed accurati […] (come noto, il pincipio fu poi superato dal divieto sancito dal diritto comunitario, a seguito della pronuncia della Corte di Giustizia nel Test/Achats case C236/09). Così come è stato ribadito anche dalla Corte Costituzionale nella (pronuncia n. 432 del 2 dicembre 2005) che un trattamento discriminatorio, che non leda principi fondamentali della persona, può essere “giustificato” in presenza di una “specifica, trasparente e razionale causa giustificatrice idonea a spiegare, sul piano costituzionale, le ragioni poste a base della deroga”.

Peraltro, con riferimento all’RC Auto, il medesimo codice delle assicurazioni private prevede che le compagnie possano legittimamente e liberamente selezionare i fattori di rischio per la determinazione del premio, a condizione che tale metodologia sia giustificata da basi tecniche e statistiche, riferite almeno ai cinque anni precedenti, e certificate da un attuario (si vedano in proposito artt. 34 e 35 CAP).

La discriminazione (rectius: selezione) dell’assicuratore viene quindi svolta su base statistica a cui poi si aggiungono, per mitigarne o migliorarne l’efficienza, altri fattori che tengono conto del quadro normativo (si veda ad esempio l’obbligo a contrarre nella RCA) e del contesto sociale (si veda ad esempio allo sviluppo dei prodotti assicurativi cyber, visto l’incremento degli acquisti on line da parte dei consumatori).

L’uso cauto dell’Intelligenza Artificiale

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Secondo Gartner le aziende che non adotteranno l’AI entro il 2022 non saranno competitive
Intelligenza Artificiale

L’uso dell’IA può aiutare a selezionare meglio il paniere dei rischi, a formare classi di rischio più omogenee o a ripartire meglio il rischio all’interno della collettività degli assicurati, proprio perché riesce, meglio e più velocemente di quanto si possa fare “tradizionalmente” ad elaborare modelli statistico predittivi sulla base dei dati raccolti.

Fino a che punto si può tuttavia affidare ad un’IA la valutazione di una variabile di personalizzazione, o comunque l’assunzione di un rischio o il premio corretto da applicare allo stesso?
In proposito, convinti che non vi sia in assoluto incompatibilità tra l’uso dell’IA ed i processi assuntivi dei rischi, abbiamo alcuni suggerimenti:

1) l’utilizzo dovrà essere cauto allorquando si agisca su di un parametro rientrante nel novero dei dati sensibili, o nell’ambito dei parametri non utilizzabili ai fini discriminatori. Si pensi ad esempio:
(i) ad un sistema di IA che calcoli il premio sulla base dell’età apparente del cliente (rilevata attraverso webcam), correggendo quello che risulterebbe all’esito dell’età anagrafica effettiva. Laddove l’IA fosse strutturata in maniera tale da penalizzare sistematicamente una determinata etnia, si presenterebbe difatti un chiaro caso di discriminazione razziale sanzionato dalle normative sopra menzionate; ovvero
(ii) al caso in cui l’IA rilevi le abitudini alimentari del cliente, calcolando il premio (ex ante o in corso di contratto) in base alle stesse: si potrebbe sostenere che si tratti di una discriminazione indiretta di talune comunità e dunque di talune razze (secondo l’equivalenza nazionalità=razza statuita dalla nostra giurisprudenza)?
(iii) ad un’assicurazione tutela legale, che si basi, per la quantificazione del premio, sui dati raccolti circa la provenienza geografica ed etnica del cliente e sul suo patrimonio, poiché in base alle statistiche, si è rilevato che la popolazione carceraria ha una determinata percentuale di popolazione che proviene da determinate aree geografiche ed è priva di reddito (se non quello frutto di attività illecita).

Un tale uso dell’IA sarebbe evidentemente fallace, concretizzandosi quell’uso deterministico che invece si vuole scongiurare.
Del resto le normative da noi elencate sono (correttamente) di ambito applicativo molto ampio, dal momento che sanzionano non solo le ipotesi di discriminazione diretta, ma anche quelle di discriminazione indiretta (quali risulterebbero, verosimilmente, quelle degli esempi delinati).

Inoltre, è stato sollecitato anche da parte delle istituzioni europee una vigilanza “rinforzata” sull’uso di IA, soprattutto quando il trattamento dei dati si basa direttamente o indirettamente su dati “sensibili”, che possono includere l’origine razziale o etnica, le condizioni socio-economiche, le opinioni politiche, la fede religiosa o filosofica, l’appartenenza a un sindacato, i dati genetici, i dati biometrici, i dati sanitari o i dati relativi alla vita sessuale o all’orientamento sessuale e (nell’ambito “Orientamenti etici per un’IA affidabile”) si è espressamente ricordato che “l’uguaglianza implica che il funzionamento del sistema non possa generare risultati ingiustamente distorti (ad esempio, i dati utilizzati per istruire i sistemi di IA dovrebbero essere il più inclusivi possibile e rappresentare gruppi di popolazione diversi)”.

2) Il discorso precedente varrà naturalmente non soltanto con riferimento al premio, ma anche con riguardo al testo contrattuale di polizza, laddove il sistema di IA sia in grado di proporre un normativo di prodotto esattamente disegnato sulle specifiche caratteristiche del cliente (sul tema ci eravamo già espressi nel precedente articolo, laddove parlavamo dell’esigenza di testi contrattuali omogenei, in conformità al principio di mutualità).

3) Al fine di non giungere ad un meccanismo non conforme al principio di mutualità della classe di rischio, è opportuno che i parametri di personalizzazione, quando arrivino all’estremo dettaglio (ad es. perché correlati all’attività fisica effettivamente svolta e rilevata in corso di contratto) agiscano come un meccanismo premiale a favore del singolo assicurato, nei limiti della sostenibilità del fabbisogno tariffario.

In conclusione, un buon uso dell’IA deve essere accompagnato da presidi di controllo e verifica da parte di chi se ne avvale, al fine di verificare che i procedimenti ed i parametri adottati siano conformi alla normativa volte a scongiurare la discriminazione, diretta o indiretta. Punto di partenza utile, oltre alle singole norme specifiche del mercato assicurativo, è sicuramente costituito dagli Orientamenti etici per un’IA affidabile e dal decalogo di misure da adottare al fine di verificare che l’IA risulti equa e non discriminatoria.

L’articolo Intelligenza artificiale e i principi di non discriminazione nei contratti assicurativi proviene da InsuranceUp.


Smart Home, crescita del 40%, ma le assicurazioni sono ancora marginali

Il mercato italiano della Smart Home raggiunge nel 2019 un valore di 530 milioni di euro: siamo ancora lontani da Germania (2,5 miliardi di euro), Regno Unito (2,5 miliardi) e Francia (1,1 miliardi), ma l’incremento registrato è del 40% rispetto al 2018, in linea con la media europea. E fa ben sperare sul futuro del mercato Smart Home e IoT in Italia. Ce lo dice l’ultima ricerca sulla Smart Home dell’Osservatorio Internet of Things della School of Management del Politecnico di Milano, presentata recentemente.

Che ci rivela anche quali sono i prodotti Smart Home che stanno attraendo l’interesse dei consumatori  (soluzioni per la sicurezza, smart home speaker ed elettrodomestici coprono oltre il 60% del mercato) e i canali attraverso i quali tali oggetti entrano dentro le nostre case.

Il boom degli assistenti vocali spinge l’avanzata dei retailer online e multicanale come principale canale di vendita di oggetti connessi per la casa (47%), mentre la filiera tradizionale – composta da produttori, architetti, costruttori edili, distributori di materiale elettrico e installatori – mantiene un ruolo rilevante (39%) ma perde quote di mercato.

Rilevante si sta dimostrando il ruolo delle telco, che hanno registrato un incremento del 140% rispetto al 2018 (toccando quota 50 milioni di euro, ovvero 10% del mercato), grazie agli sforzi in termini di semplificazione dell’offerta (soluzioni gestibili da App e pagamenti mensili), apertura di nuovi servizi (come i dispositivi per localizzare gli animali domestici e i wearable per monitorare gli anziani) e integrazione dell’offerta tradizionale con i nuovi oggetti smart. Utility e assicurazioni, invece, non hanno compiuto il salto di qualità che ci si attendeva lo scorso anno, mantenendo un peso marginale nel mercato (appena il 4% complessivo).

Cosa possono fare di più le assicurazioni nella Smart Home?

Tradizionalmente le assicurazioni già si occupano delle nostre case, offrendo copertura per una serie di infausti eventi (danni, furti, ecc) secondo lo schema tipico del risarcimento a danno avvenuto e accertato.

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Come trasformarsi in una intelligent enterprise?
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La trasformazione digitale ha abilitato le compagnie assicurative a fare un salto qualitativo molto importante della propria value proposition, passando dalla semplice copertura del danno alla prevenzione dello stesso. Di questo passaggio sono complici i big data, gli analytics, l’intelligenza artificiale, l’internet of things, quest’ultima anche nella sua specificazione di oggetti connessi per la casa, categoria denominata appunto Smart Home. Grazie all’utilizzo di oggetti connessi a supporto di una polizza, le Compagnie possono innanzitutto fare meglio quello che già fanno, ovvero dare protezione, e farlo anche preventivamente.

Pensiamo, ad esempio, a polizze danni che integrano anche dispositivi in grado di rilevare fumi, infiltrazioni, umidità e altre potenziali fonti di pericolo;  o a sistemi di sicurezza e video sorveglianza dotati di AI e gestibili anche da remoto.

Ma queste cose sono quelle più banali, secondo gli analisti di McKinsey, quello della Smart Home sarà uno dei 4 ecosistemi tecnologici più importanti in futuro per le assicurazioni, quello in cui si potranno sviluppare maggiormente servizi innovativi, ad esempio, con riferimento alle tecnologie di Ambient Assisted Living, un settore che si collega poi alla connected health, particolarmente rilevante a causa dell’invecchiamento della popolazione. Le persone a mobilità limitata, ad esempio, sono sempre più alla ricerca di servizi innovativi che aiutino le loro attività quotidiane e consentano loro di perseguire uno stile di vita indipendente a casa. I potenziali clienti di questo segmento avranno probabilmente un atteggiamento positivo nei confronti dell’internet degli oggetti e delle tecnologie correlate, così come nei confronti degli assicuratori che agiscono come fornitori globali di questo tipo di nuovi pacchetti di servizi.

In effetti, sempre più aziende stanno lavorando al lancio di nuovi servizi per la Smart Home, sottolinea il report degli Osservatori: gli esempi sono numerosi e spaziano dal pronto intervento garantito da aziende di vigilanza in caso di tentativo di infrazione, al supporto per la riduzione dei consumi energetici, al riordino automatico dei prodotti di cui si stanno esaurendo le scorte, fino alla possibilità di migliorare l’assistenza agli anziani. Si moltiplicano, inoltre, alleanze e partnership fra gli operatori per offrire nuovi servizi che sfruttano la progressiva integrazione tra intelligenza artificiale e dati raccolti attraverso gli oggetti connessi.

Insieme al mercato crescono la consapevolezza dei consumatori e la diffusione degli oggetti smart nelle case: il 68% degli italiani ha sentito parlare almeno una volta di casa intelligente e il 40% possiede almeno un oggetto smart, con soluzioni per la sicurezza e smart home speaker in cima alle preferenze degli acquirenti. Ma crescono anche i timori dei cittadini per i rischi legati alla cyber security e alla violazione della privacy: il 54% è restio a condividere i propri dati personali (+3% rispetto al 2018).

L’articolo Smart Home, crescita del 40%, ma le assicurazioni sono ancora marginali proviene da InsuranceUp.


Google nel digital health (e nell’insurance) con Fitbit, ma c’è un ma

Google ha acquisito Fitbit (werable Device) per 2,1 miliardi. Un’operazione che secondo i commentatori, è indirizzata a un rilancio di Big G in un settore – l’hardware – dominato da Apple. E’ vero, ma perché le serve l’hardaware: il vero obiettivo dell’acquisizione di Fitbit è un altro, ovvero non rimanere indietro (sempre rispetto a Apple) nel settore dell’assistenza sanitaria, un mercato da 3,5 trilioni di dollari, in cui il competitor per eccellenza si sta ritagliando un posizionamento ben preciso e costruito ad arte partendo dal prodotto hardware.

Google, o meglio Alphabet, si sta impegnando da tempo nell’healthcare: ha dalla sua un dominio incontrastato nell’archiviazione e nell’analisi dei dati, la propria eccellenza nell’intelligenza artificiale e una partecipata, Verily Life Sciences, che ha l’obiettivo di combinare data science ed healthcare per una medicina più evoluta e di precisione.

Tutto ciò le ha permesso di attivarsi nell’insurtech: è infatti uno dei principali investitori dei ormai colossi Oscar, Applied System e Clover. Ma non solo: la sua supremazia tecnologica (e i dati) la rendno il partner tecnologico ideale per le assicurazioni. Un esempio: Verily  (la sussidiaria che si occupa di life science ed healthcare), la Compagnia assicurativa statunitense John Hancock (braccio assicurativo di Manulife Financial Corporation) e la clinica virtuale per il diabete Onduo hanno realizzato insieme una innovativa polizza per i diabetici.

Perché Fitbit è importante per Google

A Google manca quello che può essere considerato il touchpoint con il consumatore finale, rappresentato per Apple da iPhone, iPod e Apple Watch, fondamentale in ambito salute perchè rappresenta sia la fonte di dati che lo strumento per erogare servizi di digital health.

In buona sostanza, senza questo touchpoint, Google potrebbe essere tagliata fuori completamente da un rapporto diretto con il mercato salute consumer. Non che non abbia da fare business nel B2B, per esempio con le assicurazioni, ma è ovvio che anche sotto questo punto di vista un device personale che registri e permetta di accedere a dati dell’utente costantemente aggiornati è insostituibile.

Si capisce dunque perché Fitbit è importante per Google: nonostante il suo wearable device non sia diffuso come l’Apple Watch ha comunque venduto 100 milioni di dispositivi in grado di raccogliere dati di altissima qualità.

Rispetto allo sviluppo di business con le compagnie assicurative avere un dispositivo wearable, già diffuso, offre nuove opportunità.

Ci si può spingere anche più avanti con le ipotesi: e cioè che grazie a Fitbit Google possa decidere di vendere le proprie polizze.

Già anni fa la società aveva tentato di entrare nel retail assicurativo: nel 2015, Google aveva ha acquisito le licenze per vendere assicurazioni in 26 stati US e collaborato con diversi vettori, e acquisito Compare.com (un comparatore) che venne trasformato in Google Compare e che non funzionò, nel 2016 venne chiuso. 

In questi anni di investimenti nell’insurtech, ha affinato la sua conoscenza del mercato assicurativo e ora che ha a disposizione un werable device potrebbe essere tentata di riprovarci. D’altro canto, gli studi confermano che i consumatori sono pronti e anche impazienti di acquistare polizze dai tech giant come Google.

Le criticità dell’operazione Google-Fitbit

“Con l’acquisizione di Fitbit si prospetta una concentrazione pericolosa nel controllo dei dati – ha detto Antonello Soro Garante Privacy a CorCom –. Si va nella direzione di una sempre più spinta concentrazione nell’economia digitale, direzione opposta a quella tra l’altro indicata anche dalla risoluzione del Parlamento europeo del 2017 contraria a questi processi. Il controllo di un così grande patrimonio informativo produce – come nel caso degli altri giganti del web – un potere abnorme nella disponibilità di pochi soggetti privati che incide negativamente sulla tenuta delle democrazie nel pianeta.”

Persino negli Stati Uniti, dove certamente la legislazione in materia di tutela dei dati è molto più blanda rispetto all’Europa in cui vige il GDPR, Google è da tempo nel mirino delle autorità per i medesimi motivi.

In un commento pubblicato da Agenda Digitale, Stefano Quintarelli, presidente Comitato d’Indirizzo Agenzia per l’Italia Digitale, dice: “L’acquisizione dell’azienda di wearable Fitbit da parte di Google apre scenari politici e regolamentari che l’unione europea dovrà decidersi ad affrontare. Intanto c’è un tema di consenso: chi ha acquistato un dispositivo indossabile Fitbit ha dato a questa azienda, e non a Google, il consenso per il trattamento dei dati. Per cui, io utente mi aspetto che Google chieda nuovamente il mio consenso per poterglielo eventualmente rifiutare dato che si tratta di dati sensibili, attinenti alla salute che non voglio vengano uniti al profilo e a tutte le informazioni di varia natura – dagli acquisti agli spostamenti – che Google ha di me. La concentrazione delle informazioni è un rischio. Qual è il livello a cui vogliamo arrivare? Fino a dove deve arrivare Google prima che si ritenga che concentrare troppa informazione è un problema? La concentrazione delle informazioni è un rischio. Qual è il livello a cui vogliamo arrivare? Fino a dove deve arrivare Google prima che si ritenga che concentrare troppa informazione è un problema? Questo regime regolatorio deve cambiare e la Commissione europea dovrebbe aprire una serie riflessione”.

L’articolo Google nel digital health (e nell’insurance) con Fitbit, ma c’è un ma proviene da InsuranceUp.


Roberto Ascione (Healthware) “La digital health è il futuro della salute”

Un recente report di Acumen Research and Consulting stima il valore del mercato globale della digital health in circa 511 miliardi di dollari entro il 2026, con una crescita esponenziale nei prossimi anni. L’industria include tecnologie di mobile health, telemedicina, soluzioni per migliorare l’efficienza delle organizzazioni sanitari, tecnologie cloud.

La percezione di tutto questo, per i non addetti ai lavori, è spesso molto sfumata e la crescita esponenziale di cui si parla è determinata dal fatto che la strada della digital health fino all’ultimo ‘paziente’ del pianeta è ancora lunga.

Tuttavia, la digital health è già entrata nelle nostre vite più di quanto si pensi: le cartelle sanitarie digitali, lo smartwatch che monitora il nostro cuore, il video-consulto medico, l’app che ci aiuta a mangiare più sano, a fare sport, a dormire meglio, per elencare alcune delle cose più comuni.

Non vi è dubbio che la sanità e la salute personale siano settori in cui l’arrivo delle nuove tecnologie, software e hardware, stanno contribuendo a realizzare un cambio di paradigma, un salto epocale, possiamo ben dire. Che non è limitato agli avanzamenti nella medicina, anch’essi molto legati al digitale, ai dati, a internet e via dicendo; si tratta proprio di nuove opportunità di assistenza e cura delle persone, che rendono il sistema salute più efficace, accessibile, umano, sostenibile.

Il sistema sanitario (pubblico e privato) si è sempre destreggiato tra due, fino a oggi, opposte esigenze: dare il servizio e far quadrare i conti. Conti che nel sistema sanitario sono enormi. La digital health può riuscire a far trovare la quadra, facendo tornare i conti e migliorando il servizio sanitario. E può riuscirci perché nel digital health, come in altri settori ‘digital’, alla fine la tecnologia è solo uno strumento, potente, ma uno strumento, che abilita anche nuovi modelli di business, nuovi player, nuovi ecosistemi.

Tra i player più rilevanti dello scenario digital health internazionale c’è Healthware, società nata in Italia dall’iniziativa di Roberto Ascione, basata a Salerno e con uffici principali a Milano, Londra e New York, che opera nella consulenza strategica, dei progetti, applicazioni e servizi innovativi per il settore della salute e sta espandendo già da alcuni anni la sua offerta nell’ambito della digital health e, più recentemente, dei digital therapeutics. Lo scorso gennaio ha raccolto 10 milioni di euro di investimenti venture capital da FII Tech Growth (Fondo italiano d’investimento) proprio per finanziare i suoi sviluppi e la sua crescita.

Cosa fa Healthware

“Healthware si occupa di digital health da molto tempo, siamo nati in Italia oltre 20 anni fa, ora siamo presenti in diversi paesi in Europa e negli Stati Uniti. – ci racconta Ascione – In sintesi, l’idea di Healthware è quella di applicare tecnologia, data science, innovazione, al miglioramento della salute delle persone, quindi noi supportiamo medici, aziende del settore life science, startup, consumatori di salute, cioè pazienti, e più recentemente il mondo dell’health insurance, aiutandoli a utilizzare queste tecnologie per creare soluzioni, esperienze, in generale risolvere problemi che la salute delle persone ha e che le tecnologie possono sicuramente migliorare”.

Da circa un anno Healthware è entrato anche a far parte dell’ecosistema salute BNP Paribas Cardif, con cui sta collaborando per lo sviluppo di nuove soluzioni in ambito digital health.

“Noi di Healthware pensiamo che il mondo assicurativo possa avere un grande ruolo nello sviluppo della salute digitale, anche in Paesi che hanno una struttura sanitaria di stampo sociale come l’Italia o la Francia, per esempio. – spiega Ascione – Perciò siamo molto contenti della partnership con BNP Paribas Cardif che ha iniziato un percorso nel settore della digital health e dell’health insurance e con cui stiamo sviluppando una serie di concept innovativi rispetto all’utilizzo delle tecnologie sia da un punto di vista della gestione di alcune patologie, sia da un punto di vista della gestione di quella che noi chiamiamo ‘consumer health’, ovvero la gestione preventiva della salute in persone che non hanno ancora patologie e che, appunto con il supporto di soluzioni digital health, possono evitare di averne”.

Come cambierà il sistema salute con la digital health? Quali saranno i vantaggi?

“Io credo che la digital health cambierà profondamente la gestione della salute. Siamo abituati a una medicina uguale per tutti, o che ragiona per grandi gruppi di individui. L’avvento del digitale nella salute offre una grande opportunità di personalizzazione: la grande disponibilità di dati offre la possibilità di adattamento di una serie di soluzioni al bisogno del singolo individuo. Poiché la nostra salute è molto variabile individualmente, questa personalizzazione della medicina, dei trattamenti, delle cure ci aspettiamo che darà grandi risultati.

Sotto un altro punto di vista, con la digital health ci sarà una maggiore sostenibilità dei sistemi sanitari, in questo momento particolarmente gravati da un accesso indiscriminato ai sistemi stessi e da processi poco efficienti: se da un lato il nuovo approccio alla salute promosso dalla digital health ci aiuterà a essere più sani e quindi dover ricorrere meno al sistema sanitario, dall’altro il paziente troverà un sistema più efficiente, perché i sistemi sanitari potranno utilizzare meglio i dati, le informazioni di cui dispongono, per snellire i processi, permettere al paziente un accesso ‘più rapido, nel posto giusto, al momento giusto’.

Ci sono, dunque, due piani di vantaggi, quelli da un punto di vista individuale e quelli da un punto di vista ‘economico’ più generale, di sostenibilità dei sistemi sanitari”.

Quando si parla di dati, non si può tralasciare quanto riguarda gli aspetti etici. Il vostro partner BNP Paribas Cardif è molto sensibile su questo argomento, ha abbracciato un approccio etico all’uso dei dati che mira soprattutto a utilizzare i dati stessi per ‘restituire valore’ al cliente. La sua call di open innovation Open-F@b Call4Ideas 2019 è stata dedicata alla Human Data Science.

“Il concetto che BNP Paribas Cardif sta portando avanti con la Human Data Science è molto interessante e molto vicino anche al nostro pensiero, al nostro background in Healthware. Non a caso nel mio recente libro ‘Il futuro della salute’ parlo di come la tecnologia porterà a umanizzare le cure, non avremo una fredda tecno-medicina, ma un aumento di empatia, di umanizzazione, grazie alla maggiore personalizzazione e anche al maggior tempo che i medici avranno a disposizione per dedicarsi ai pazienti. Il tema della Human Data Science è centrale, è un pilastro su cui si costruisce la promessa della digital health, quella di migliorare l’accesso e la personalizzazione delle cure, anche di patologie croniche; i dati sono parte del motore che renderà questo possibile.

I temi dell’etica e della privacy sono l’altro pilastro: la data ethics è molto importante in ogni settore, ma forse ancora di più in ambito salute, la salute è quanto di più personale possiamo avere e i dati sono particolarmente sensibili.

Da questo punto di vista in Europa siamo fortunati, un passo avanti rispetto ad altre parti del mondo, perché il GDPR ha fornito un framework di riferimento utile non solo ai singoli individui, ma anche per gli operatori che fanno innovazione, perché ha chiarito quali sono i procedimenti da seguire per rispettare degli standard di sicurezza piuttosto elevati.

Eppur vero, che tutti noi abbiamo in qualche modo imparato a trovare un compromesso tra l’utilizzo dei nostri dati da parte di terzi e il valore che ne ricaviamo in cambio: credo che l’ambito salute sia quello in cui possiamo ricavare maggior valore e in cui come individui dovremo accettare qualche compromesso, se dall’altra parte c’è un’azienda che rispetta le normative vigenti e restituisce valore.

Io sono positivo da questo punto di vista, è chiaro che ci saranno delle problematiche durante il percorso ma abbiamo la cornice normativa, un grande livello di sensibilità, una condivisione della dimensione ‘etica’ dell’utilizzo dei dati. La digital health è il futuro della salute”.

Roberto Ascione interverrà con la presentazione “Data-driven medicine will humanize healthcare” all’evento ‘Final Challenge’  di BNP Paribas Cardif, in cui saranno premiati i vincitori dell’edizione 2019 di Open-F@b Call4Ideas,  dedicata alla Human Data Science. Appuntamento a Milano il prossimo 21 novembre, qui la pagina con l’agenda e il form di registrazione.

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Data enrichment, cos’è e perché serve alle assicurazioni

Arricchimento dei dati, o Data Enrichment: come suggeriscono i termini è un’aggiunta di dati a quelli di cui già si dispone. Ma è un’aggiunta all’insegna della qualità: l’obiettivo è da un lato quello di ottimizzare, affinare, migliorare l’insieme dei dati grezzi per ottenere insight, cioè analisi, utili alle attività di una società (ma non solo); dall’altro, quello di tenere ‘pulito’ un database, soggetto tipicamente a molti errori e obsolescenza.

A cosa serve il data enrichment

Uno dei temi che affrontano aziende e organizzazioni quando si parla di Big Data è quello di come trasformare i propri dati in valore e farne una leva strategica. I cosiddetti analytics sono oramai una parte centrale di molte attività aziendali come la segmentazione dei clienti, la competitive intelligence, il rilevamento delle frodi, il design di nuovi prodotti o servizi. Ma i dati che ogni organizzazione acquisisce attraverso i propri canali (piattaforme tecnologiche e processi), non sono però sufficienti, così molte aziende stanno cercando di arricchire i record di dati interni con quelli provenienti da fonti esterne. Il vecchio modello di acquisto statico di dati da uno o più fornitori è considerato oramai inefficiente a causa sia della veloce obsolescenza dei dati stessi, sia per la rapida crescita di nuove forme di acquisizione dinamiche di dati utili disponibili online, che possono essere acquisite al patrimonio aziendale attraverso tool, processi e soluzioni di data enrichment.

Tipicamente il processo di data enrichment riguarda la profilazione degli utenti e dei clienti di un’azienda, è un processo quindi molto utile nel marketing e nello sviluppo di nuovi prodotti, perché consente di conoscere meglio il target di clientela. Questo vale anche in ambiti come quello sanitario o nel pharma, dove grazie all’uso dei dati e dei processi di data enrichment si possono raggiungere migliori conoscenze e migliori risultati.

Si consideri l’esempio (si legge in questo paper di Accenture Technology Labs) in cui la banca dati dei consumatori di un’impresa abbia il nome e l’indirizzo dei suoi consumatori. Essere in grado di utilizzare fonti di dati pubblicamente disponibili come LinkedIn o Facebook per trovare informazioni come dettagli e interessi, può aiutare l’azienda a raccogliere informazioni aggiuntive per attività come la segmentazione dei clienti.

I vantaggi del data enrichment (esempi)

Profilazione dei clienti dettagliata

La profilazione dei clienti (cosiddetti personas) a 360° è diventata un Santo Graal in ambito consumer, specialmente in settori verticali come la vendita al dettaglio e la sanità, dice ancora il documento di Accenture. Spesso le aziende invitano i clienti per registrarsi a programmi reward o li convolgono sui social media con l’obiettivo di avere accesso a informazioni di base su un cliente, come nome, e-mail, indirizzo e account dei social media. Tuttavia, nella grande maggioranza dei casi, tali informazioni sono incomplete e non sono uniformi. Ad esempio, per un cliente John Doe, un’azienda potrebbe avere il nome, l’indirizzo e un numero di telefono, mentre per Jane Doe, le informazioni disponibili saranno nome, e-mail e un account Twitter. Sfruttando le informazioni di base e completando le lacune, la profilazione ha però molte applicazioni, tra cui:

– promozioni personalizzate e mirate: più informazioni ha un’azienda sui propri clienti, meglio può personalizzare le offerte e le promozioni. Ma non solo: in ambito assicurativo ‘sapere di più’ sul cliente permette di agire in un’ottica di preventive insurance, di personalizzare servizi e pricing, di creare modelli alternativi come le polizze peer-to-peer, on demand, micropolizze, ecc.;

– migliore segmentazione e analisi: il fornitore potrebbe aver bisogno di maggiori informazioni sui propri clienti, al di là di ciò che hanno nel profilo, per una migliore segmentazione e analisi. Per una compagnia, conoscere meglio i clienti significa capire meglio i loro bisogni assicurativi, soddisfarli con polizze innovative e raggiungerli attraverso i canali più efficaci;

– rilevazione delle frodi: il fornitore potrebbe aver bisogno di maggiori informazioni sui propri clienti per individuare le frodi. I provider in genere creano profili dettagliati dei clienti per prevedere i loro comportamenti e rilevare le anomalie. In ambito assicurativo, il claim management è reso molto più efficente dall’uso di dati di qualità.

Gli strumenti del data enrichment

Il data enrichment è una bella sfida e molto dipende dalla qualità dei dati esistenti nei database aziendali. Se le informazioni esistenti sono errate o troppo incomplete, sarà molto più difficile trovare un ordine nel caos, modellare i dati, utilizzarli per analisi e per scopi specifici.

Il lavoro per ottimizzare un database con processi di data enrichment è certosino e molte volte richiede lavoro manuale, ma sono sempre più numerosi i tool, i software che hanno questo scopo e si differenziano in base allo scopo che si intende raggiungere. I sistemi più basici sono quelli di web scraping, i sistemi più completi, sicuri ed evoluti sono messi a punto da software house e tech startup (enrichment providers).

I vari sistemi aziendali e non aziendali attraverso i quali i dati vengono raccolti vanno integrati, e i dati stessi mappati e riorganizzati.

Avere in mente lo scopo preciso verso il quale è indirizzato il data enrichment è importante per capire quali fonti di dati utilizzare: per fare un esempio banale, se si intende arricchire il profilo professionale del cliente si potrà usare come fonte di dati Linkedin, ma non Facebook; quest’ultimo social network sarà invece maggiormente utile se si intende sapere di più sui gusti personali, gli hobby, le vacanze, le abitudini, la sensibilità e anche il temperamento delle persone.

In ambito assicurativo è molto importante raccogliere informazioni che contribuiscono all’analisi di comportamenti, anche quelli più irrazionali, ed è per questo motivo che una nuova fonte di dati alla quale prestare attenzione è il gaming.

I dati sono una caratteristica chiave di tutti i tipi di giochi, non solo per l’attività di gioco in sé, ma per ciò che possono apportare anche alla data science al di fuori del gioco. Durante il gioco si raccolgono costantemente dati, e si tratta di dati che hanno molto a che fare con le emozioni, le attitudini, i comportamenti e la sfera più istintiva dei giocatori.

BNP Paribas Cardif sta portando avanti il concetto di Human Data Science, dove l’analisi dei dati si avvale anche delle conoscenze che arrivano dal settore delle scienze umane. Questo tipo di approccio richiede un grande sforzo in direzione dell’arricchimento dei dati ed è per questo che l’edizione 2019 del contest Open-F@b Call4Ideas promosso dalla Compagnia assicurativa, la cui raccolta di candidature si è chiusa lo scorso 28 ottobre, cercava startup, soluzioni, progetti in grado di arricchire la catena del valore dei dati tramite il Data Enrichment. 

L’arricchimento dei dati in ambito assicurativo

L’elaborazione dei dati dell’attività assicurativa ha tradizionalmente riguardato dati demografici, dati sull’esposizione o dati comportamentali, ma oggi, queste serie di dati tradizionali sono sempre più spesso combinate con nuovi tipi di dati, come i dati dell’internet degli oggetti (Internet of Things – IoT), i dati che arrivano dai social network e i comportamenti online, i dati dei conti bancari e delle carte di credito, al fine di effettuare analisi più sofisticate e complete, in un processo comunemente noto come “data enrichment”. Che attraverso intelligenza artificiale e analytics, forniscono alle Compagnie lo strumento per rivoluzionare processi, costi operativi, offerte, relazione con il cliente.

Privacy, Gdpr e data enrichment

L’arricchimento dei dati non riguarda l’accesso a dati privati. Piuttosto, l’attenzione si concentra su raccolta e uso di dati che sono già pubblici e sul loro collegamento. I fornitori di sistemi di data enrichment offrono generalmente un tracciamento verificabile di come vengono catturati i dati grezzi.

Diverso è il diritto di controllare ed elaborare tali dati, rispetto al quale sono le disposizioni contenute nel GDPR a stabilire quali tipi di consensi siano necessari per il loro trattamento.

La corretta gestione dei dati è qualcosa che tuttavia va oltre la compliance e riguarda l’approccio etico ai dati che ogni azienda intende promuovere nelle proprie attività.

(Cover image credits: Garry Killian)

L’articolo Data enrichment, cos’è e perché serve alle assicurazioni proviene da InsuranceUp.


Data enrichment, cos’è e perché serve alle assicurazioni

Arricchimento dei dati, o Data Enrichment: come suggeriscono i termini è un’aggiunta di dati a quelli di cui già si dispone. Ma è un’aggiunta all’insegna della qualità: l’obiettivo è da un lato quello di ottimizzare, affinare, migliorare l’insieme dei dati grezzi per ottenere insight, cioè analisi, utili alle attività di una società (ma non solo); dall’altro, quello di tenere ‘pulito’ un database, soggetto tipicamente a molti errori e obsolescenza.

Il Data Enrichment è uno degli ambiti d’interesse di BNP Paribas Cardif nell’edizione 2019 del contest Open-F@b Call4Ideas, le candidature possono essere inviate fino al 28 ottobre, qui tutti i riferimenti per partecipare.

A cosa serve il data enrichment

Uno dei temi che affrontano aziende e organizzazioni quando si parla di Big Data è quello di come trasformare i propri dati in valore e farne una leva strategica. I cosiddetti analytics sono oramai una parte centrale di molte attività aziendali come la segmentazione dei clienti, la competitive intelligence, il rilevamento delle frodi, il design di nuovi prodotti o servizi. Ma i dati che ogni organizzazione acquisisce attraverso i propri canali (piattaforme tecnologiche e processi), non sono però sufficienti, così molte aziende stanno cercando di arricchire i record di dati interni con quelli provenienti da fonti esterne. Il vecchio modello di acquisto statico di dati da uno o più fornitori è considerato oramai inefficiente a causa sia della veloce obsolescenza dei dati stessi, sia per la rapida crescita di nuove forme di acquisizione dinamiche di dati utili disponibili online, che possono essere acquisite al patrimonio aziendale attraverso tool, processi e soluzioni di data enrichment.

Tipicamente il processo di data enrichment riguarda la profilazione degli utenti e dei clienti di un’azienda, è un processo quindi molto utile nel marketing e nello sviluppo di nuovi prodotti, perché consente di conoscere meglio il target di clientela. Questo vale anche in ambiti come quello sanitario o nel pharma, dove grazie all’uso dei dati e dei processi di data enrichment si possono raggiungere migliori conoscenze e migliori risultati.

Si consideri l’esempio (si legge in questo paper di Accenture Technology Labs) in cui la banca dati dei consumatori di un’impresa abbia il nome e l’indirizzo dei suoi consumatori. Essere in grado di utilizzare fonti di dati pubblicamente disponibili come LinkedIn o Facebook per trovare informazioni come dettagli e interessi, può aiutare l’azienda a raccogliere informazioni aggiuntive per attività come la segmentazione dei clienti.

I vantaggi del data enrichment (esempi)

Profilazione dei clienti dettagliata

La profilazione dei clienti (cosiddetti personas) a 360° è diventata un Santo Graal in ambito consumer, specialmente in settori verticali come la vendita al dettaglio e la sanità, dice ancora il documento di Accenture. Spesso le aziende invitano i clienti per registrarsi a programmi reward o li convolgono sui social media con l’obiettivo di avere accesso a informazioni di base su un cliente, come nome, e-mail, indirizzo e account dei social media. Tuttavia, nella grande maggioranza dei casi, tali informazioni sono incomplete e non sono uniformi. Ad esempio, per un cliente John Doe, un’azienda potrebbe avere il nome, l’indirizzo e un numero di telefono, mentre per Jane Doe, le informazioni disponibili saranno nome, e-mail e un account Twitter. Sfruttando le informazioni di base e completando le lacune, la profilazione ha però molte applicazioni, tra cui:

– promozioni personalizzate e mirate: più informazioni ha un’azienda sui propri clienti, meglio può personalizzare le offerte e le promozioni. Ma non solo: in ambito assicurativo ‘sapere di più’ sul cliente permette di agire in un’ottica di preventive insurance, di personalizzare servizi e pricing, di creare modelli alternativi come le polizze peer-to-peer, on demand, micropolizze, ecc.;

– migliore segmentazione e analisi: il fornitore potrebbe aver bisogno di maggiori informazioni sui propri clienti, al di là di ciò che hanno nel profilo, per una migliore segmentazione e analisi. Per una compagnia, conoscere meglio i clienti significa capire meglio i loro bisogni assicurativi, soddisfarli con polizze innovative e raggiungerli attraverso i canali più efficaci;

– rilevazione delle frodi: il fornitore potrebbe aver bisogno di maggiori informazioni sui propri clienti per individuare le frodi. I provider in genere creano profili dettagliati dei clienti per prevedere i loro comportamenti e rilevare le anomalie. In ambito assicurativo, il claim management è reso molto più efficente dall’uso di dati di qualità.

Gli strumenti del data enrichment

Il data enrichment è una bella sfida e molto dipende dalla qualità dei dati esistenti nei database aziendali. Se le informazioni esistenti sono errate o troppo incomplete, sarà molto più difficile trovare un ordine nel caos, modellare i dati, utilizzarli per analisi e per scopi specifici.

Il lavoro per ottimizzare un database con processi di data enrichment è certosino e molte volte richiede lavoro manuale, ma sono sempre più numerosi i tool, i software che hanno questo scopo e si differenziano in base allo scopo che si intende raggiungere. I sistemi più basici sono quelli di web scraping, i sistemi più completi, sicuri ed evoluti sono messi a punto da software house e tech startup (enrichment providers).

I vari sistemi aziendali e non aziendali attraverso i quali i dati vengono raccolti vanno integrati, e i dati stessi mappati e riorganizzati.

Avere in mente lo scopo preciso verso il quale è indirizzato il data enrichment è importante per capire quali fonti di dati utilizzare: per fare un esempio banale, se si intende arricchire il profilo professionale del cliente si potrà usare come fonte di dati Linkedin, ma non Facebook; quest’ultimo social network sarà invece maggiormente utile se si intende sapere di più sui gusti personali, gli hobby, le vacanze, le abitudini, la sensibilità e anche il temperamento delle persone.

In ambito assicurativo è molto importante raccogliere informazioni che contribuiscono all’analisi di comportamenti, anche quelli più irrazionali, ed è per questo motivo che una nuova fonte di dati alla quale prestare attenzione è il gaming.

I dati sono una caratteristica chiave di tutti i tipi di giochi, non solo per l’attività di gioco in sé, ma per ciò che possono apportare anche alla data science al di fuori del gioco. Durante il gioco si raccolgono costantemente dati, e si tratta di dati che hanno molto a che fare con le emozioni, le attitudini, i comportamenti e la sfera più istintiva dei giocatori.

BNP Paribas Cardif sta portando avanti il concetto di Human Data Science, dove l’analisi dei dati si avvale anche delle conoscenze che arrivano dal settore delle scienze umane. Questo tipo di approccio richiede un grande sforzo in direzione dell’arricchimento dei dati ed è per questo che l’edizione 2019 del contest Open-F@b Call4Ideas promosso dalla Compagnia assicurativacerca startup, soluzioni, progetti in grado di arricchire la catena del valore dei dati tramite il Data Enrichment. Le candidature possono essere inviate fino al 28 ottobre, qui tutti i riferimenti per partecipare.

L’arricchimento dei dati in ambito assicurativo

L’elaborazione dei dati dell’attività assicurativa ha tradizionalmente riguardato dati demografici, dati sull’esposizione o dati comportamentali, ma oggi, queste serie di dati tradizionali sono sempre più spesso combinate con nuovi tipi di dati, come i dati dell’internet degli oggetti (Internet of Things – IoT), i dati che arrivano dai social network e i comportamenti online, i dati dei conti bancari e delle carte di credito, al fine di effettuare analisi più sofisticate e complete, in un processo comunemente noto come “data enrichment”. Che attraverso intelligenza artificiale e analytics, forniscono alle Compagnie lo strumento per rivoluzionare processi, costi operativi, offerte, relazione con il cliente.

Privacy, Gdpr e data enrichment

L’arricchimento dei dati non riguarda l’accesso a dati privati. Piuttosto, l’attenzione si concentra su raccolta e uso di dati che sono già pubblici e sul loro collegamento. I fornitori di sistemi di data enrichment offrono generalmente un tracciamento verificabile di come vengono catturati i dati grezzi.

Diverso è il diritto di controllare ed elaborare tali dati, rispetto al quale sono le disposizioni contenute nel GDPR a stabilire quali tipi di consensi siano necessari per il loro trattamento.

La corretta gestione dei dati è qualcosa che tuttavia va oltre la compliance e riguarda l’approccio etico ai dati che ogni azienda intende promuovere nelle proprie attività.

(Cover image credits: Garry Killian)

L’articolo Data enrichment, cos’è e perché serve alle assicurazioni proviene da InsuranceUp.


Human Data Science, come tirare fuori il meglio dai dati a vantaggio dei clienti

Ascoltare i dati è importante…ma anche l’esperienza e l’intuizione. Dopo tutto, che cos’è l’intuizione al suo meglio, se non una grande quantità di dati di ogni tipo filtrati attraverso un cervello umano piuttosto che un modello matematico?” Potrebbe essere la citazione di un guru della data science, invece a usare queste parole, molto prima che si parlasse di Big Data, era Andrew Lang, scrittore scozzese morto nel 1912 noto per le sue fiabe folkloristiche, pensatore e soprattutto etnologo. Un umanista che ha studiato l’uomo e la sua complessità, le sue relazioni, osservando dati, modelli di comportamento, correlazioni tra popoli con lo scopo di capire di più l’uomo stesso.

La relazione tra il dato e l’elemento umano è di grande attualità: la trasformazione digitale ci ha regalato la possibilità di generare, archiviare e utilizzare quantità di dati spropositate, difficili anche da immaginare, quantificate in unità di misura che facciamo fatica a imparare: dal byte allo zettabyte e allo yottabyte. Siamo tutti generatori più o meno consapevoli di dati. Ognuno di noi ne produce oltre 1.7 megabytes al secondo, complici le piattaforme social, le app, i motori di ricerca, l’ecommerce, i siti web e le recensioni, ecc. In più ci sono tutti i dati che lasciamo alle aziende: la banca, l’assicurazione, le organizzazioni sanitarie, il datore di lavoro. Fino a che punto siamo consapevoli delle tracce digitali che disseminiamo e dell’uso che ne viene fatto?

Human Data Science è il tema della sesta edizione del contest Open-F@b Call4Ideas, promosso da BNP Paribas Cardif in collaborazione con InsuranceUp (qui la pagina per candidarsi). Di open data ed etica dei dati abbiamo parlato con Daniele De Vita, Chief Analytics Officer della compagnia assicurativa.

Daniele De Vita, Chief Analytics Officer di BNP Paribas Cardif

“Il principale tema di riflessione rispetto all’uso dei dati è sicuramente l’etica. – esordisce De Vita – Se ne sta parlando tanto, anche in ambito assicurativo, in tanti modi diversi, sia a livello di modellistica, dove di fondamentale importanza è limitare il più possibile i “pregiudizi” che possono influenzare le intelligenze artificiali, ma soprattutto a livello di trattamento, dove l’urgenza è fare un uso del dato a vantaggio della persona e non viceversa. Non è un caso infatti che Cardif abbia scelto di posizionare la struttura di Analytics all’interno della Direzione di Customer Experience, perché il nostro fine ultimo è proprio quello di riuscire ad offrire valore aggiunto al cliente.
Inoltre, uno dei temi più conosciuti e di diretta esperienza, parlando di etica, è senza dubbio la privacy: in Europa siamo stati tra i primi a renderci conto dell’esigenza di una regolamentazione e, forse sulla nostra scia, cominciano ora ad arrivarci anche altrove. Da gennaio del prossimo anno, per esempio, in California entrerà in vigore un omologo “light” del nostro GDPR, il Consumer Privacy Act, un passo in avanti per la terra delle grandi società tecnologiche”.

“Il terzo tema importante è quello della consapevolezza: siamo tutti produttori di dati, attraverso i social, le piattaforme, i motori di ricerca e una serie di altri elementi, regaliamo informazioni su di noi che vengono utilizzate in maniera più o meno etica, cosa che non è chiara a tutti. In BNP Paribas Cardif il tema della consapevolezza è molto sentito ed è strettamente correlato alla finalità per la quale si utilizzano i dati, nel nostro caso migliorare il servizio e i prodotti che offriamo, ai nostri clienti o ai nostri dipendenti. La missione è quella di restituire il valore: se io prendo i tuoi dati, tu devi essere consapevole delle informazioni che mi stai dando e io li uso per restituirti qualcosa per te vantaggiosa, cioè valore. Valore che può essere espresso, per esempio, come una maggiore attenzione alla salute del cliente. Poterlo seguire in un percorso di benessere utile a prevenire problemi e possibili malattie, offrirgli assistenza sempre più personalizzata e istantanea”.

Parlare di approccio etico ai dati in un’industria in cui il dato è alla base del business, non è banale: impone rigore, coerenza e anche innovazione. BNP Paribas Cardif ha accolto da qualche tempo il concetto di Human Data Science, un approccio ‘umano’ all’analisi e modellazione dei dati.

“La Human Data Science è la scienza dei dati, l’analisi statistica, il machine learning, contaminato dalle scienze umane e sociali, come la psicologia o il marketing stesso. – continua De Vita – In tutte le aziende si prendono decisioni sulla base dell’esperienza e, spesso, delle proprie intuizioni: in ogni dipartimento aziendale l’esperienza è una risorsa che tutti i giorni è messa sul tavolo e guida molte scelte. Se riusciamo a integrare questo elemento con il dato oggettivo, con l’informazione che emerge dai dati stessi, si arriva a decisioni, scelte, soluzioni ancora migliori. Si potrebbe dire che l’elemento ‘human’ fa da guida, ma deve essere supportato dagli analytics”.

“La riflessione da cui siamo partiti per questo contest di open innovation è stata proprio quella di cercare di tirar fuori il meglio da questi due mondi, human e big data, e andare in questo modo a confermare la nostra natura di ‘compagno di viaggio’ per il cliente finale. Come Compagnia noi siamo B2b2c, quindi arriviamo al consumatore attraverso i nostri partner distributivi, ma ogni cosa che facciamo, dal design dei prodotti e dei servizi al miglioramento dei processi, lo facciamo avendo sempre in mente lui, il nostro cliente, quello che compra la polizza e per il quale lavoriamo al fine di migliorare la sua esperienza”.

Ma come si traduce la Human Data Science in vantaggio per il cliente finale? Attraverso Open-F@b Call4Ideas 2019 BNP Paribas Cardif offre la possibilità a start-up, scale-up, imprese innovative e giovani studenti di contribuire con le proprie idee e soluzioni alla costruzione di questo nuovo paradigma.

“Ci interessano prioritariamente soluzioni e idee per il data enrichment, in particolare cerchiamo modalità innovative per l’arricchimento dei dati, ad esempio attraverso la gamification. – spiega De Vita – Ci interessa anche molto tutto ciò che è legato alle analisi emozionali e alle neuroscienze, ambiti di studio che applicati alla modellazione dei dati ci permettono di conoscere sempre meglio i nostri clienti e i comportamenti umani. Questo, inquadrato in un’ottica di etica dei dati, ci permette di migliorare i servizi, di consigliare i clienti, di proteggerli meglio dagli eventi meno positivi della vita, evitando di sfruttare quanto sappiamo di lui (che può essere tanto) per orientare attività di marketing invadenti. Riprendendo quanto già detto in precedenza, vorremmo essere un compagno di viaggio dei nostri clienti, e aggiungo, un compagno quieto e che non rompe le scatole, ma ti fa notare se ti stai addormentando alla guida”.

“Siamo molto sensibili anche sulle applicazioni blockchain, – conclude De Vita – una tecnologia che può essere utile alle assicurazioni in molti ambiti, dalla riduzione dei costi di amministrazione al miglioramento del risk management, alla creazione di processi più sicuri e solidi. Tutto quello che facciamo sfocia in un modo o nell’altro nel cliente, l’obiettivo finale è sempre portargli del valore, e in questo senso non si tratta solo di realizzare ‘il prodotto nuovo’ o raffinare il marketing, si tratta di ‘servirlo’ in modo migliore, passando anche dall’innovazione dei processi”.

“Un esempio: pensiamo al claim management, dove il concetto di human data science ci porta sicuramente verso una customer experience più fluida, semplice, rispettosa anche dei sentimenti del cliente. Questo aspetto è stato in passato trascurato, ma se pensiamo che un sinistro parte sempre da un fatto negativo avvenuto al cliente (che si tratti di tamponamento stradale in una polizza auto o di un decesso in una polizza vita) è evidente che offrire una copertura assicurativa che scatta e risarcisce nel modo più semplice e veloce possibile, ha per il cliente stesso un valore altissimo in quel momento di difficoltà”.

Ricordiamo che Open-F@b Call4Ideas 2019 sarà aperta alle candidature sino al prossimo 28 ottobre, le modalità di partecipazione su questa pagina.

L’articolo Human Data Science, come tirare fuori il meglio dai dati a vantaggio dei clienti proviene da InsuranceUp.