Il futuro dell’IA nell’industria assicurativa Il report McKinsey L’architettura del sistema basato sull’Intelligenza Artificiale
Il futuro dell’IA nell’industria assicurativa Il report McKinsey L’architettura del sistema basato sull’Intelligenza Artificiale. Il report McKinsey sull’impiego dell’Intelligenza Artificiale da parte delle Compagnie assicurative, descrive l’AI capabilities stack come un insieme di quattro layer (strati, o livelli) principali che costituiscono l’architettura necessaria per sviluppare, scalare e distribuire applicazioni di intelligenza artificiale all’interno delle compagnie assicurative.
Il primo layer è definito “Reimagined engagement” e riguarda la trasformazione delle interazioni con i clienti. Le compagnie possono offrire esperienze multimodali e omnicanale, con comunicazioni iper-personalizzate che migliorano il coinvolgimento e la soddisfazione della clientela. Questo livello punta a ridefinire il modo in cui gli assicurati interagiscono con i servizi, attraverso interfacce avanzate e conversazioni naturali, integrate nei vari canali digitali.
Il secondo layer è quello dell’”AI-powered decision-making”. In questa dimensione l’AI non si limita ad automatizzare processi ripetitivi, ma abilita capacità di ragionamento e decisione complesse. Viene utilizzata per ottimizzare il pricing, rendere dinamiche le decisioni di underwriting e migliorare l’accuratezza nella gestione dei sinistri. Le tecnologie citate includono i sistemi multi-agente e il multistep reasoning, che consentono di affrontare problemi articolati e distribuire le decisioni in più fasi.
Il terzo layer riguarda l’”Infrastructure”. Questo strato comprende la modernizzazione dei sistemi legacy e l’adozione di architetture tecnologiche in grado di supportare pipeline di machine learning su larga scala. L’infrastruttura è costruita per garantire sicurezza, resilienza e scalabilità, integrando spesso soluzioni di cloud ibrido e strumenti per la distribuzione rapida dei modelli AI.
Il quarto layer è la “Data platform”, che rappresenta la base dello stack. Qui rientrano l’architettura dati unificata, la governance, la sicurezza e le funzionalità di feature engineering necessarie per rendere i dati utilizzabili dall’AI. La piattaforma dati permette di integrare informazioni provenienti da più fonti, strutturate e non strutturate, e di trasformarle in asset pronti per alimentare gli algoritmi.
Solo attraverso l’integrazione completa di questi quattro layer, spiega McKinsey, è possibile costruire un ecosistema AI realmente scalabile e capace di generare valore in maniera duratura.
