L'AI permette ai liquidatori di sinistri di accedere istantaneamente a tutti i dettagli pertinenti di una polizza. Gli analisti antifrode possono individuare schemi sospetti in tempo reale e i clienti possono ricevere risposte personalizzate a domande complesse sulla propria copertura in pochi secondi, invece che in giorni.
Per ottenere questi risultati, le compagnie assicurative stanno investendo massicciamente nell'AI, salvo poi scoprire che il principale ostacolo al successo non è la tecnologia in sé, ma le fondamenta su cui poggia.
Il motivo è semplice: i modelli di AI dipendono da elementi che molte compagnie stanno ancora cercando di modernizzare, ossia l'infrastruttura cloud e le piattaforme dati. Quando queste basi non sono solide, anche le iniziative di AI più ambiziose faticano a superare la fase dei casi d'uso isolati.
La nostra ricerca globale, pubblicata nel report Cloud-led innovation in the era of AI: The new rules for driving value with cloud, mostra che la modernizzazione del cloud rappresenta la priorità numero uno per le compagnie assicurative nei prossimi due anni. Quasi tutti gli intervistati del settore (98%) affermano che la diffusione dell'AI e dell'Agentic AI ha aumentato la necessità di investire nel cloud, mentre il 95% riconosce che gli attuali livelli di investimento nel cloud mettono a rischio le iniziative di AI, cloud-native e modernizzazione.
Riusciranno a modernizzarsi abbastanza rapidamente da adottare l'AI su scala aziendale in modo sicuro ed efficiente?
L'AI sta cambiando ciò che le compagnie assicurative chiedono al cloud
Per anni i programmi di trasformazione cloud nel settore assicurativo sono stati associati principalmente alla modernizzazione dell'infrastruttura, all'ottimizzazione dei costi e alla migrazione dai sistemi legacy.
I carichi di lavoro dell'AI, però, richiedono architetture e modelli operativi differenti. L'Agentic AI, l'automazione intelligente e il processo decisionale in tempo reale dipendono dalla disponibilità dei dati e da un'integrazione fluida tra i sistemi assicurativi core. Se provi a offrire un'esperienza di gestione dei sinistri basata sull'AI quando i dati dei clienti sono distribuiti tra sistemi che non comunicano tra loro, il potenziale dell'AI si scontra rapidamente con i limiti della tecnologia sottostante.
Inoltre, nessuna compagnia parte da zero. Le assicurazioni stanno introducendo l'AI mentre gestiscono un ecosistema complesso di sistemi, normative ed esigenze operative, tra cui:
- piattaforme legacy per la gestione delle polizze;
- ecosistemi frammentati per la gestione dei sinistri;
- complessi obblighi normativi;
- operazioni ad alta intensità di dati;
- aspettative sempre maggiori di servizi in tempo reale.
Poiché la strategia cloud influisce direttamente su ciò che è possibile realizzare con l'AI, la modernizzazione del cloud viene oggi considerata un investimento strategico capace di sbloccare il valore dell'AI attraverso innovazione, crescita, agilità operativa e una migliore esperienza per i clienti.
Il divario nell'esecuzione è di natura operativa
Sebbene le compagnie assicurative comprendano l'importanza strategica dell'AI, continuano a incontrare difficoltà nel trasformarla in realtà operativa. Modernizzare applicazioni e piattaforme dati richiede tempo e integrare ambienti cloud e on-premise rappresenta una sfida significativa.
Il nostro report evidenzia che, a livello globale e in tutti i settori, la preparazione dei dati e le difficoltà legate all'analisi sono tra le principali cause di insoddisfazione per le organizzazioni che cercano di sviluppare applicazioni di AI cloud-native.
Questo mette in evidenza un aspetto fondamentale: per le compagnie assicurative il successo dell'AI dipende dall'allineamento operativo dell'intera organizzazione. È quindi necessario un nuovo approccio per coordinare le iniziative relative a cloud, dati e modernizzazione in tutta l'azienda. Strategie di AI sviluppate separatamente dai programmi di modernizzazione possono infatti generare architetture frammentate, investimenti duplicati e colli di bottiglia operativi.
Secondo il nostro report, il 58% dei leader dell'AI nel settore assicurativo intende ricostruire le applicazioni integrando l'AI direttamente nel loro nucleo, anziché affidarsi a strumenti di AI aggiunti successivamente o ad automazioni superficiali. Tra tutte le altre organizzazioni del settore, solo il 15% adotta questo approccio.
Governance, sicurezza e fiducia sono fondamentali
Il settore assicurativo è uno dei più regolamentati e basati sulla fiducia a livello mondiale. Per questo motivo, i sistemi di AI devono garantire spiegabilità, governance, tracciabilità, protezione dei dati e resilienza operativa.
Non sorprende quindi che le preoccupazioni relative a sicurezza, governance, rischio e conformità degli agenti autonomi rappresentino oggi il principale ostacolo all'adozione dell'Agentic AI in soluzioni basate sul cloud.
Le decisioni relative all'architettura cloud stanno assumendo un'importanza sempre più strategica. Il luogo in cui vengono eseguiti i carichi di lavoro continua a essere determinante, soprattutto quando entrano in gioco cloud privati e sovrani. Allo stesso tempo, le compagnie assicurative devono creare ambienti di AI di livello enterprise capaci di bilanciare innovazione e governance su larga scala.
Tutti gli intervistati del settore assicurativo coinvolti nella nostra ricerca prevedono un aumento dell'adozione del cloud privato e il 45% dichiara che lo avrà implementato entro il 2027. Questo rende il settore assicurativo uno di quelli con i più elevati tassi di adozione previsti.
- Leggi anche: Riprogettare l'architettura per il futuro: perché i cloud privati e sovrani guidano l'era dell'AI.
La modernizzazione deve diventare guidata dalla piattaforma
Le compagnie assicurative gestiscono contemporaneamente molteplici ambiti di business. La gestione dei sinistri, la sottoscrizione delle polizze, la distribuzione e il coinvolgimento dei clienti dipendono tutti dall'accesso condiviso a dati affidabili, sistemi interoperabili e ambienti di esecuzione sicuri. Senza una maggiore integrazione tra questi livelli, le iniziative di AI rischiano di rimanere bloccate nella fase pilota.
Per questo motivo, mentre pianificano l'implementazione dell'AI su scala aziendale, le compagnie riconoscono sempre più la necessità di adottare un approccio basato su piattaforme integrate che uniscano infrastruttura cloud, funzionalità di AI, framework di governance, processi operativi ed ecosistemi dei dati.
Il nostro report mostra che circa una compagnia su tre sta già sviluppando piattaforme centralizzate e cloud-native per gestire la crescente domanda di AI.
Trasforma il cloud nel livello di esecuzione dell'AI
Man mano che il cloud diventa il livello di esecuzione dell'AI nel settore assicurativo, le compagnie devono integrare modernizzazione, governance, preparazione dei dati e strategia AI in un'unica visione operativa.
Solo così sarà possibile scalare l'AI in modo sicuro, responsabile ed efficace in tutta l'organizzazione, trasformandola nella base dell'innovazione e della crescita di lungo periodo.
Cosa fare ora
Consulta il report di NTT DATA Cloud-led innovation in the era of AI: The new rules for driving value with cloud per scoprire il livello di maturità cloud della tua organizzazione.