Il tema è centrale: come applicare algoritmi ai dati per arrivare a modelli di predictive insurance? Non è facile, ma è la sfida che lancia l’Open-F@b Call4Ideas , il contest internazionale che premierà le tre idee più innovative su salute, famiglia, casa e mobilità.
Dedicato a start-up, technology provider, professionisti, sviluppatori e studenti, promosso da BNP Paribas Cardif, in collaborazione con InsuranceUp.it, il portale in Italia dedicato all’innovazione digitale nel settore assicurativo, la call for ideas porta l’open innovation nel mondo assicurativo cercando di intercettare idee innovative da applicare ai prodotti assicurativi di BNP Paribas.
Secondo un’analisi di BNP Paribas Cardif , la polizza Habit@t che utilizza strumenti telematici riduce del 20% la frequenza di sinistri (perdite d’acqua, incendi, ecc.), abbassa del 15% il costo medio dei sinistri collegati ai danni e aumenta l’utilizzo da parte dei clienti di servizi legati alla polizza.
Un’esperienza positiva che può essere replicata in altri settori, come quello della salute, dove la spesa sanitaria privata degli italiani nel 2016 ha toccato i 37 miliardi di euro (dati Istat). Una cifra record che potrebbe essere notevolmente ridotta grazie all’avvento della Smart Health Insurance, attraverso l’utilizzo di Wearable device e servizi integrati di assistenza che consentono il monitoraggio costante dello stato di salute e la prevenzione di malattie.
Sulla stessa linea il settore Motor, dove i dati del rapporto ACI-Istat rilevano che i costi sociali generati nel 2016 dai 175.791 incidenti stradali con lesioni a persone hanno raggiunto i 17 miliardi di euro.
Qui l’utilizzo di sistemi di rilevazione telematica, come le black box, ha già generato un calo della frequenza dei sinistri. Secondo l’ultimo rapporto ANIA, la riduzione di sinistrosità tra il 2012 e il 2015 è stata per i veicoli dotati di scatola nera quasi doppia di quella registrata dai veicoli senza alcun dispositivo (-14,3% vs -7,7%).
Alla base di tutto la piattaforma di analisi dati, il vero cuore del sistema: raccogliere, analizzare, utilizzare i dati richiede una piattaforma robusta, sicura e soprattutto aperta, con la capacità di integrare velocemente nuovi servizi (spesso ideati da startup). Perchè in fondo anche il miglior alogoritmo di intelligenza artificiale se non ha dati di buona qualità in entrata non potrà mai produrre buone decisioni in uscita…