Il Report EIOPA sull’analisi dei Big Data -2-

Il business assicurativo, intrinsecamente fondato sull’analisi statistica dei dati, ha progressivamente affinato i metodi di acquisizione ed analisi delle informazioni, con l’obiettivo di realizzare dataset sempre più granulari per modelli predittivi sempre più precisi e proposte commerciali sempre più mirate. Dallo studio EIOPA recentemente pubblicato, emerge che le fonti tradizionali di informazioni sulle caratteristiche, le abitudini, il comportamento e lo stile di vita dei consumatori vengono oggi combinate – ma, attenzione, non necessariamente sostituite – con nuove tipologie di dati provenienti dai dispositivi IoT (Internet of Things), dal web, dalle interazioni sui social, dalle transazioni tramite i conti bancari e le carte di credito. Grazie a questo processo – comunemente conosciuto come “arricchimento dei dati”, che include anche l’acquisizione di informazioni da fornitori terzi – è possibile effettuare analisi sempre più ampie e sofisticate per determinare, ad esempio, l’affidabilità creditizia, l’abilità alla guida o la sinistrosità del cliente.

Le fonti e i dati tradizionali…

I dati in ambito Motor e Salute vengono tradizionalmente raccolti e utilizzati con le modalità di seguito sintetizzate:

• Direttamente dal cliente
• Tramite gli intermediari assicurativi
• Nel corso di un’indagine medica o di un esame specialistico
• Alcune imprese utilizzano le statistiche sui costi della sanità
• Alcune tra le aziende interpellate hanno specificatamente dichiarato di non utilizzare dati sanitari nei loro processi di analisi dei Big Data
• Alcune imprese esternalizzano l’utilizzo di strumenti digitali in grado di processare una mole di dati decisamente maggiore di informazioni sulla salute rispetto alle tradizionali modalità di analisi
• Una azienda ha progettato di esportare la storia sanitaria dei suoi clienti nell’app sinistri per migliorare l’esperienza di utilizzo dei consumatori
• Anche in ambito Auto vengono raccolti dati sanitari per valutare le lesioni causate da incidenti automobilistici ed in fase precontrattuale alcune compagnie chiedono ai consumatori di fornire informazioni su specifiche condizioni mediche che potrebbero influire sulla loro capacità di guida.
• Quasi tutti i soggetti che hanno partecipato al questionario usano dati demografici (età, genere, occupazione, stato civile etc.), ottenendoli direttamente dai consumatori in fase precontrattuale e spesso integrandoli poi grazie a fonti esterne come le statistiche nazionali o società terze (per esempio classificazioni di tipo geospaziale, socioeconomico e demografico: potere d’acquisto, tipologie di famiglia, densità della popolazione etc.); si tratta di informazioni fornite ad un primo livello dal codice postale ed in maniera più dettagliata dai dati di geocodifica e sono comunemente usate per elaborare modelli tecnici di tariffazione e l’acquisizione dei rischi
• Le imprese raccolgono anche dati di genere, ma non sono autorizzate ad usarli per tariffazioni e assunzione rischi dal 2011, a seguito del pronunciamento della Corte Europea di Giustizia contro la differenziazione dei prezzi sulla base del sesso

I dati di esposizione al rischio sono la seconda categoria di dati tradizionali più comunemente usata dalle aziende assicurative, soprattutto per il settore Motor:

• I consumatori forniscono alcune notizie sulla propria auto quando chiedono un preventivo di polizza mentre informazioni più dettagliate sul veicolo (potere frenante, accelerazione, altezza, peso etc.) ed il suo valore corrente possono essere ottenute da fonti esterne private usando la targa del veicolo e/o il suo numero di registrazione al registro automobilistico. In alcuni Paesi queste informazioni non personali possono essere ottenute da fonti pubbliche
• La maggior parte delle aziende utilizza anche dati comportamentali che spesso vengono ottenuti in fase di acquisizione del cliente o sono forniti da fonti esterne come gli archivi criminali locali o nazionali. Questo tipo di informazioni può essere ottenuto anche successivamente
• In alcuni Stati l’oggetto della polizza è il veicolo (non il conducente) ed in tal caso dati come il numero di chilometri percorsi in un anno non sono considerati dati personali, perché il “comportamento” è del mezzo di trasporto

I dati tradizionali sui sinistri sono raccolti sia da fonti interne che esterne:

• Lo storico sinistri del cliente viene richiesto in fase di preventivazione per un’assicurazione Auto (es. bonus malus)
• È prassi comune per le compagnie verificare i dati forniti dal consumatore tramite fonti pubbliche, fornitori terzi di dati o occasionalmente periti o investigatori privati che possono accedere a fonti diverse come materiale fotografico, video di sorveglianza, rapporti di polizia, testimonianze, etc.; alcune imprese commissionano la gestione sinistri a terze parti specializzate
• I soggetti operanti nel settore Salute utilizzano anche informazioni come quelle sull’assenteismo degli impiegati e/o le statistiche sui trattamenti medici in diverse istituzioni sanitarie (per esempio dati non personali su costi e trattamenti)
• I dati sulla popolazione sono soprattutto raccolti in forma aggregata da fonti pubbliche come Istituti Nazionali di Statistica, Ministeri degli Interni, Autorità di Vigilanza, Associazioni attuariali o l’Organizzazione Mondiale della Sanità
• Alcuni marchi affidano in outsourcing l’analisi delle informazioni disponibili pubblicamente a società che effettuano analisi a livello di codici postali (dati sulla popolazione, dati di censimento etc.); analogamente, i dati di rischio sono soprattutto ottenuti da fonti pubbliche come l’Istituto Nazionale Meteorologico oppure direttamente dal consumatore; le imprese spesso affidano l’elaborazione dei modelli catastrofali a broker riassicurativa e altre società di servizi

Molte compagnie usano i report sulla solvibilità dei clienti sia nella gestione sinistri (compresa la prevenzione delle frodi) che per la tariffazione e l’assunzione. Questi report sono soprattutto ottenuti da fornitori terzi specializzati sebbene alcune imprese ottengano questo tipo di informazioni dal loro canale distributivo bancassicurativo.  Si tratta di informazioni comunemente associate ad altri tipi di dati interni (storico sinistri, la storia del pagamento premi per vecchi clienti) o talora fornite da Enti pubblici o privati.

Infine, dati tradizionali vengono forniti dagli autoriparatori e dai periti: le compagnie usano questi report per una varietà di scopi, dal definire gli andamenti nei costi di riparazione al migliorare la classificazione dei veicoli.

… si combinano con le nuove fonti e i nuovi dati

Dei 222 soggetti che hanno partecipato alla ricerca EIOPA, 50 già usano dati raccolti tramite dispositivi IoT, mentre altri 75 contano di farlo entro il prossimo triennio.

• Le compagnie usano i dati digitalizzati, acquisiti in diverse maniere, per molti scopi: analizzare il comportamento del conducente, prevenire le frodi, ottimizzare i viaggi dei clienti, elaborare modelli di quotazione/rischio in tempo reale. Le informazioni raccolte includono i trend nei canali distributivi usati, il numero dei contatti, il tempo speso dal cliente per leggere termini e condizioni di polizza, l’eventuale lettura prima di aprire un sinistro, le ricerche compiute prima di comprare una polizza o denunciare un sinistro etc. Queste informazioni posso essere usate anche per innescare pratiche automatizzate di marketing per targettizzare specifici clienti se alcuni elementi comportamentali ricorrono nel sito o app
• L’utilizzo di questo tipo di dati è più esteso nel settore Motor, data l’installazione delle black box sui veicoli o le app sui telefoni; esempi di informazioni raccolte tramite questi dispositivi includono dati di geolocalizzazione, velocità, chilometri percorsi, tempo di frenata, orario della giornata, tipologia di strada, forza di gravità etc. e possono essere integrate da dati esterni come limiti di velocità e classificazione stradale per verificare se il cliente tende a rispettare le regole di guida
• Un ridotto numero di compagnie operanti in ambito Salute usa dispositivi indossabili ed app per raccogliere informazioni sul consumatore legate ad attività fisica, numero di passi giornalieri, consumo calorico, pressione sanguigna etc.; i dati raccolti tramite questi strumenti sono utilizzati per lo sviluppo dei prodotti e la definizione delle strategie di vendita e distributive, e in alcuni casi per tariffazione, assunzione rischi e gestione sinistri
• Alcuni progetti dedicati all’Internet of Things sono attualmente in fase test: per esempio, una compagnia sta testando prodotti assicurativi salute IoT sui propri impiegati
• Le offerte telematiche spesso sono targettizzate per i giovani clienti: qualora installino dispositivi telematici sulla loro macchina hanno accesso ad assicurazioni Auto più convenienti
• Quando i dati sono usati per tariffazione e assunzione (per esempio nel caso delle polizze “paga quando guidi” o “paga per come guidi”),  al cliente di solito viene assegnato un punteggio (score) di guida o di salute derivante dalle informazioni raccolte tramite i dispositivi telematici
• I dati raccolti tramite le black box possono essere anche usati per offrire al cliente sistemi di chiamata automatica in caso di incidente: il sistema raccoglie dati sulla gravità dello scontro, e la sua geolocalizzazione e automaticamente invia una chiamata di emergenza, inoltrando queste informazioni anche al servizio gestione sinistri
• Informazioni rilevanti per la gestione sinistri (foto di parcelle mediche o di macchine danneggiate) vengono sempre più trasmesse tramite mezzi digitali

Geocodifica: oltre la frontiera dei CAP

I codici postali tradizionali, finora utilizzati come indicatori di salute, criminalità, densità della popolazione o etnia per elaborare tariffe e assunzioni sono stati sostituiti o combinati con dati più accurati di “micro-zonazione”, forniti tanto da società esterne quanto dalle app e altri dispositivi telematici:

• Una compagnia usa i dati di geocodifica forniti da un venditore terzo per estrarre informazioni socio-demografiche in base alle aree territoriali
• Le imprese inoltre utilizzano questi dati per analizzare le aree con costi sinistri particolarmente alti
• Alcuni soggetti intervistati hanno spiegato come il luogo di residenza o di lavoro del cliente influenzi i rischi applicabili
• Le coordinate di longitudine e latitudine di un indirizzo fisico sono anche utilizzate per misurare la distanza da altri punti di interesse come scuole, negozi, stazioni, ospedali, principali nodi ferroviari, etc.: alcune aziende usano questa accurata geocodifica per ottimizzare il network di autoriparatori e la rete distributiva
• Alcune imprese usano anche la geolocalizzazione ottenuta dai conducenti di carri attrezzi che arrivano sui luoghi degli incidenti

Conti correnti e carte di credito, ricche fonti di informazioni

I dati dei movimenti su conti correnti bancari e carte di credito – ottenuti sia da fonti interne che esterne – sono già usati da 20 aziende in 9 Paesi, mentre altre 19 in altri 9 Stati programmano di farlo nel prossimo triennio. Alcuni esempi:

• Un’azienda ha dichiarato di usare la segmentazione dei clienti basata sulle informazioni di shopping raccolte dalle carte fedeltà dei negozi al dettaglio
• Un’impresa ha descritto come usi le informazioni estratte da conto corrente bancario e carta di credito per predire l’abbandono del cliente
• Una compagnia sta pianificando di raccogliere questa informazione da terze parti facendo leva sulle maggiori possibilità di accedere ai dati bancari offerte dalla Direttiva sui servizi di pagamento (comunemente nota come ‘PSD 2’) recentemente approvata
• Un soggetto intervistato usa un fornitore esterno per prevenire le frodi verificando se una carta di credito è stata usata con nomi differenti
• È possibile creare differenti segmentazioni basate su informazioni bancarie, abitudini di acquisto e/o di utilizzo dei dispositivi mobile
• Alcuni modelli di business bancassicurativi utilizzano questo tipo di informazioni per offrire sconti nell’assicurazione Motor basati su meccanismi a punteggio.

E ancora non è tutto!

In aggiunta ai dati digitali provenienti dai loro siti web, le aziende assicurative possono usare altri tipi di media-dati raccolti online da terze parti. Informazioni aggregate come le ricerche svolte online ed i siti visitati (come quelle fornite da google analytics e gli strumenti di seo) sono frequentemente usati dalle aree Marketing per elaborare le campagne commerciali, mentre quelle derivanti dai web comparatori possono essere utilizzate per migliorare le vendite e le strategie distributive. Anche qui, alcuni esempi:

• Un’azienda utilizza i dati esterni forniti da agenzie di rating o negozi per costruire accurati profili socio-demografici a livello di codice postale, domestico e individuale
• Alcune imprese usano informazioni offerte dai tools di web analytics e monitoraggio dei social media per analizzare il comportamento degli utenti per elaborare tariffe e assunzioni
• Una azienda nel ramo Salute ha dichiarato di usare già dati genetici, e 9 realtà in 7 stati membri lo faranno entro i prossimi 3 anni

Alcuni soggetti monitorano i post pubblici sui social media per migliorare i servizi antifrode.