Il Segretario Generale IVASS Stefano De Polis, intervenendo al convegno Personalized Pricing in Insurance: The Promises and Perils of Big Data organizzato da SDA Bocconi School of Management,ha portato il punto di vista del Regolatore su un aspetto molto delicato.
Abbiamo infatti più volte parlato di come la tariffazione personalizzata all’estremo e basata sull’analisi dei Big Data presenti luci ed ombre.
L’intervento di De Polis è disponibile a questo link.
Con il termine Big Data – sottolinea il Segretario – si fa riferimento all’insieme di tutte le informazioni acquisite con qualsiasi strumento, sia esso tradizionale o innovativo. Si tratta di una immensa mole di dati strutturati (che hanno un formato e una struttura predefiniti e possono essere immagazzinati i database organizzati) e non strutturati (in forma grezza, che non può essere direttamente identificata o utilizzata dai programmi informatici), generati continuamente.
Ora, tramite l’analisi dei Big Data si possono moltiplicare i parametri di misurazione del rischio. Un esempio portato da De Polis è la RCA “Nel momento in cui gli assicuratori dispongono di molte nuove e ricche variabili sul rischio individuale ne l caso della assicurazione auto la velocità, la distanza percorsa e molteplici ulteriori informazioni sugli stili di guida la chimera del premio attuarialmente equo, un paio di decadi fa pura teoria, si avvicina“.
La prima criticità che si pone è la fine del concetto di mutualità: se oggi la rischiosità viene spalmata su tutti i soggetti assicurati, rendendo l’assicurazione accessibile anche a quelli più rischiosi a fronte di un aumento del costo per quelli meno rischiosi, la personalizzazione del pricing può rendere inaccessibile la copertura a determinati segmenti in ragione dei costi troppo alti. D’altro canto, tale personalizzazione è ben gradita dai soggetti meno rischiosi, non disponibili a pagare un premio che ecceda il loro rischio effettivo. “In ambo i casi la sotto-assicurazione è un’ipotesi reale, e il bilanciamento tra due esigenze di fatto contrapposte – solidarietà vs pricing “efficiente” – appare complesso“.
Di questo argomento avevamo diffusamente parlato nell’articolo EIOPA e Big Data: Inclusione ed esclusione finanziaria dal settore assicurativo
