Per oltre un secolo l’underwriting ha rappresentato il cuore pulsante dell’industria assicurativa. La capacità di valutare il rischio, determinare il premio e decidere se accettare o meno una copertura ha costituito il principale vantaggio competitivo delle compagnie. Oggi, però, questo paradigma sta cambiando rapidamente.
L’intelligenza artificiale, l’analisi avanzata dei dati, la generative AI, l’Internet of Things e l’accesso a fonti informative sempre più ricche stanno trasformando radicalmente il lavoro degli underwriter. Non si tratta semplicemente di automatizzare processi esistenti: la vera rivoluzione consiste nella possibilità di costruire modelli di rischio più dinamici, personalizzati e aggiornati in tempo reale.
Secondo Deloitte, l‘underwriting sta attraversando una transizione che porta dalla semplice automazione alla cosiddetta “contextual intelligence”, ossia la capacità di integrare dati strutturati e non strutturati per supportare decisioni più accurate e contestualizzate.
Indice degli argomenti
L’underwriting tradizionale non basta più
Le trasformazioni economiche, climatiche e demografiche stanno mettendo sotto pressione i modelli assicurativi tradizionali.
Il World Property and Casualty Insurance Report 2025 di Capgemini evidenzia come l’invecchiamento della popolazione, l’urbanizzazione crescente e la concentrazione dei rischi stiano modificando profondamente il panorama assicurativo mondiale. Secondo il report, molti operatori riconoscono il valore di tecnologie come advanced underwriting, analytics in tempo reale e generative AI, ma solo una minoranza ha raggiunto livelli di maturità significativi nell’adozione di queste soluzioni.
A complicare ulteriormente il quadro interviene il cambiamento climatico. Una ricerca citata da Reuters e basata su dati Capgemini mostra come i modelli previsionali tradizionali facciano sempre più fatica a interpretare eventi estremi e rischi emergenti. Solo poco più di un quarto dei dirigenti assicurativi intervistati ritiene che la propria organizzazione disponga di capacità avanzate di predictive modelling.
In questo scenario, la tecnologia diventa una leva imprescindibile per mantenere sostenibilità tecnica e competitività.
Dall’automazione all’intelligenza aumentata
La prima fase della trasformazione digitale dell’underwriting è stata caratterizzata dalla robotizzazione delle attività ripetitive.
Oggi l’evoluzione è diversa. L’intelligenza artificiale non sostituisce l’underwriter, ma ne amplia le capacità decisionali.
I sistemi più avanzati sono in grado di:
- raccogliere automaticamente dati provenienti da fonti interne ed esterne;
- leggere documenti complessi attraverso tecnologie di Natural Language Processing;
- sintetizzare grandi quantità di informazioni;
- identificare pattern di rischio invisibili all’analisi tradizionale;
- suggerire decisioni di pricing e accettazione.
Deloitte definisce questo modello come “underwriter’s edge”: un approccio in cui l’intelligenza artificiale diventa un supporto continuo al professionista umano, liberandolo dalle attività a basso valore aggiunto e consentendogli di concentrarsi sulle decisioni più strategiche.
Il risultato è un underwriting più rapido, più coerente e potenzialmente più accurato.
La generative AI entra nella valutazione del rischio
L’arrivo della generative AI rappresenta probabilmente la novità più significativa degli ultimi anni.
A differenza degli algoritmi tradizionali, i modelli linguistici avanzati possono comprendere e sintetizzare enormi quantità di dati non strutturati: relazioni tecniche, documentazione medica, report finanziari, comunicazioni aziendali e persino contenuti provenienti dal web.
Nel settore assicurativo questo significa ridurre drasticamente il tempo necessario per analizzare una pratica complessa.
Secondo Deloitte, la GenAI può assistere gli underwriter nella produzione di report, nell’estrazione automatica di informazioni rilevanti e nella formulazione di raccomandazioni operative, accelerando il processo decisionale senza rinunciare al controllo umano.
La stessa comunità professionale degli underwriter sottolinea che il vero valore non risiede nella sostituzione dell’esperienza umana, ma nella capacità della tecnologia di sintetizzare informazioni frammentate e migliorare la qualità delle decisioni.
Il caso delle assicurazioni vita: verso il “secondo cervello” digitale
Uno dei casi d’uso più interessanti arriva dal comparto vita.
Swiss Re ha sviluppato MagnumXP Underwriting Assistant, una piattaforma che utilizza tecnologie di AI per supportare la valutazione dei rischi sanitari e accelerare l’analisi delle pratiche.
L’obiettivo dichiarato non è sostituire l’underwriter, ma fornirgli una sorta di “secondo cervello” capace di individuare informazioni rilevanti, comprendere casi complessi e velocizzare il processo decisionale. La piattaforma consente di ridurre significativamente i tempi di valutazione e di aumentare la coerenza delle decisioni tra differenti professionisti. (Swiss Re)
Si tratta di un esempio concreto di come l’intelligenza artificiale stia evolvendo da semplice strumento di automazione a vero partner cognitivo.
Dati in tempo reale e underwriting dinamico
Un’altra frontiera riguarda l’utilizzo di dati provenienti da sensori e dispositivi connessi.
Nel ramo auto, la telematica consente già di raccogliere informazioni sul comportamento di guida, permettendo una valutazione del rischio molto più granulare rispetto al passato.
Nel settore salute e vita, smartwatch e wearable device possono fornire indicazioni sullo stile di vita degli assicurati.
Nel mondo industriale, sensori IoT installati su macchinari e impianti consentono di monitorare continuamente il livello di rischio, passando da una logica statica a una dinamica.
Secondo recenti studi accademici, l’integrazione di AI e fonti dati alternative sta aprendo la strada a modelli di underwriting adattivi, in grado di costruire profili di rischio personalizzati e aggiornati in tempo reale.
L’assicurazione tende così a trasformarsi da prodotto standardizzato a servizio personalizzato.
Nuovi rischi, nuove sfide
Le stesse tecnologie che rendono più efficiente l’underwriting introducono però nuove criticità.
L’utilizzo crescente dell’intelligenza artificiale aumenta il rischio di discriminazioni algoritmiche, opacità decisionale e bias nei modelli.
Diversi studi sottolineano la necessità di garantire trasparenza, spiegabilità e supervisione umana nelle decisioni automatizzate che riguardano clienti e assicurati.
Esiste inoltre il tema della qualità dei dati.
Modelli sofisticati costruiti su informazioni incomplete o errate rischiano infatti di produrre risultati fuorvianti.
Infine emerge una nuova minaccia: le frodi alimentate dall’intelligenza artificiale.
Secondo Aviva, nel 2025 è cresciuto in modo significativo l’utilizzo di strumenti AI per creare documenti falsificati, immagini manipolate e prove artefatte utilizzate nelle richieste di risarcimento. Per contrastare il fenomeno, le compagnie stanno adottando sistemi avanzati di analisi e rilevazione delle anomalie basati anch’essi sull’intelligenza artificiale.
L’underwriter del futuro sarà un professionista aumentato
La trasformazione tecnologica non sta decretando la fine della professione dell’underwriter. Al contrario, ne sta ridefinendo il ruolo.
Le attività manuali e ripetitive saranno sempre più automatizzate, mentre crescerà il valore delle competenze legate all’interpretazione dei dati, alla valutazione strategica dei rischi e alla supervisione degli algoritmi.
Secondo Deloitte, le compagnie più mature stanno già costruendo modelli operativi nei quali esseri umani e sistemi intelligenti collaborano in modo continuo lungo l’intero processo decisionale.
L’underwriter del futuro sarà quindi meno concentrato sulla raccolta delle informazioni e più focalizzato sulla comprensione dei rischi emergenti, sulla gestione delle eccezioni e sulla validazione delle raccomandazioni prodotte dall’intelligenza artificiale.
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