Innovazione nelle assicurazioni: brevetti e finanziamenti in calo, ecco perché

La contrazione della ricerca interna proprietaria e la parallela razionalizzazione dei finanziamenti early-stage descrivono uno scenario in cui l’innovazione assicurativa non si è arrestata, ma ha cambiato modello di approvvigionamento, spostandosi verso logiche collaborative ed ecosistemiche. Per mantenere la sostenibilità tecnica a fronte di rischi sistemici sempre più complessi, i vettori tradizionali devono evolvere verso piattaforme aperte e infrastrutture modulari vendor-agnostic. Questa transizione abilita l’inserimento di soluzioni tecnologiche avanzate direttamente nei flussi operativi core, trasformando radicalmente le dinamiche distributive e la capacità di valutazione predittiva del rischio.

La spinta collaborativa oltre il calo dei brevetti e dei finanziamenti

L’analisi delle metriche core relative alla ricerca e allo sviluppo nel comparto assicurativo evidenzia un rallentamento strutturale nell’attività di innovazione proprietaria.

I dati globali sui brevetti legati al settore assicurativo indicano una parabola discendente che, dopo aver toccato un picco nel 2020 con oltre 5.000 registrazioni, ha registrato una contrazione costante fino a ritornare, nel corso del 2025, a una quota prossima ai 2.200 depositi, allineandosi ai valori rilevati nel 2017 (WIPO Database, Insurance related patents). Questo decremento della proprietà intellettuale auto-generata coincide con una ridefinizione profonda dei flussi finanziari destinati ai nuovi entranti.

I finanziamenti early-stage (comprendenti i round angel, seed e pre-seed) hanno subito una marcata razionalizzazione sia in termini di volumi di capitale sia di numerosità delle operazioni complessive. Nel quadriennio compreso tra il 2021 e il 2025, il numero di deal è sceso progressivamente da oltre 600 a circa 200 all’anno. Sotto il profilo dei capitali raccolti, sebbene il 2024 abbia fatto registrare un minimo storico vicino ai 400 milioni di dollari, il 2025 ha mostrato un parziale consolidamento della dimensione media dei deal pur all’interno di un mercato più selettivo, attestandosi complessivamente sotto la soglia dei 600 milioni di dollari.

Questo scenario non indica un disimpegno tecnologico del settore, bensì un mutamento del modello di approvvigionamento dell’innovazione. Le compagnie assicurative stanno progressivamente riducendo lo sviluppo isolato di soluzioni interne, preferendo internalizzare competenze e applicativi sviluppati esternamente attraverso logiche di partnership e architetture d’ecosistema. L’indice di questa transizione è guidato dalla necessità di ottimizzare gli investimenti, mitigando il rischio di execution associato ai progetti tecnologici di frontiera.

Dall’indennizzo puro alla prevenzione: il vincolo dei sistemi legacy

La contrazione della ricerca interna si colloca in un momento storico in cui la natura stessa del rischio sta subendo un’evoluzione in termini di complessità e severità, spinta da variabili macroeconomiche, climatiche e cibernetiche. Per mantenere la sostenibilità tecnica delle polizze, i modelli operativi dei vettori tradizionali devono necessariamente evolvere da uno schema puramente indennitario – basato sul risarcimento ex-post del danno – verso architetture di protezione e prevenzione attiva volti alla riduzione predittiva del sinistro.

Il principale ostacolo a questa trasformazione d’impresa è rappresentato dall’obsolescenza tecnologica dei sistemi centrali. La gestione e il mantenimento delle piattaforme core legacy assorbono una quota critica delle risorse finanziarie dei dipartimenti IT, configurando un problema di allocazione del budget.

• Infrastruttura e manutenzione: Fino al 70% dei budget IT aziendali viene destinato alla manutenzione ordinaria e alla conservazione di sistemi informativi stratificati e non interoperabili (WEF, Insurability Changing World 2026).
• Impatto sull’agilità operativa: Questa allocazione difensiva delle risorse riduce lo spazio di investimento per lo sviluppo di protocolli di resilienza e rallenta l’adozione di soluzioni software moderne.
• Asimmetria nell’adozione dell’AI: Il vincolo dei sistemi legacy genera un forte disallineamento tra la fase di sperimentazione e l’effettivo deployment industriale. Sebbene oltre il 60% delle compagnie attive nei rami Property & Casualty (P&C) abbia avviato progetti pilota o implementazioni parziali di soluzioni basate su intelligenza artificiale, meno del 15% dei vettori è riuscito a scalare tali tecnologie all’interno delle operazioni core di underwriting e gestione sinistri.

L’interoperabilità e il superamento dei vincoli architetturali dei sistemi legacy diventano quindi i prerequisiti fondamentali per abilitare il passaggio a modelli di risk management proattivi, spostando il focus degli investimenti IT dalla conservazione dell’esistente all’integrazione di servizi esterni a valore aggiunto.

L’architettura modulare come pilastro operativo dell’Insurance Cloud 2.0

La necessità di superare i vincoli imposti dai sistemi core legacy sta guidando l’evoluzione dei sistemi informativi verso un paradigma orientato ai servizi, definito “Insurance Cloud 2.0”. A differenza della prima generazione di adozione del cloud, focalizzata sulla migrazione infrastrutturale (rehosting) finalizzata alla riduzione dei costi di calcolo, questa seconda fase pone l’accento sulla creazione di valore di business e sull’agilità architetturale. Il pilastro abilitante di questa transizione è il passaggio da modelli monolitici e prodotto-centrici a ecosistemi flessibili e platform-driven, strutturati su tecnologie modulari e rigorosamente vendor-agnostic.

Nello scenario attuale, circa il 70% dei vettori assicurativi attribuisce priorità strategica alle architetture cloud ibride, e oltre il 90% dichiara di eseguire almeno una parte delle proprie operazioni fondamentali in ambiente cloud. Tuttavia, per tradurre questa capillarità infrastrutturale in capacità competitiva, l’architettura IT deve adottare un approccio di scomposizione e integrazione (Componentization & Integration). Questo approccio si basa su due direttrici tecniche fondamentali:

• Disaccoppiamento dei componenti core: Consiste nella separazione delle funzioni tradizionalmente aggregate all’interno del sistema centrale (come l’underwriting, la gestione dei sinistri e i motori di pricing) in moduli distinti, autonomi e intercambiabili.
• Strategia API-first ed ecosistemi a strati: L’interazione tra i moduli interni e i punti di contatto esterni viene orchestrata tramite interfacce di programmazione dei servizi (API), strutturate all’interno di un’infrastruttura stratificata.

Questa scomposizione logica si concretizza in un modello architetturale a cinque livelli indipendenti:

1. Livello 1: Experience Layer Interazioni avanzate tra client, broker e partner; percorsi personalizzati e omnicanale abilitati dall’AI su scala enterprise e soluzioni di embedded insurance.
2. Livello 2: Intelligence Layer Modelli predittivi, Large Language Models (LLM), intelligenza artificiale generativa e analisi predittiva applicata a clima, cyber, salute e telematica per il monitoraggio del rischio in tempo reale (Risk in Motion).
3. Livello 3: Modular Services Layer Sistemi modulari e indipendenti dedicati a underwriting, automazione dei sinistri, motori di tariffazione, rilevamento delle frodi e analisi preventiva del rischio.
4. Livello 4: Platform Layer Infrastruttura tecnologica vendor-agnostic basata su architetture API-first, partner plug-and-play, standard di interoperabilità dei dati e sistemi cloud ed edge.
5. Livello 5: Ecosystem & Partner Layer Strato di integrazione esterna con altre compagnie assicurative, piattaforme di mobilità o salute, provider di dati verticali, reti di distribuzione e istituzioni di ricerca.

L’indipendenza dei singoli strati consente alle compagnie di agganciare (couple) o sganciare (decouple) soluzioni applicative e partner di distribuzione in tempo reale. Tale flessibilità mitiga il rischio di vendor lock-in e permette di rispondere a dinamiche di mercato e rischi sistemici che evolvono troppo rapidamente per i sistemi chiusi.

Sotto il profilo operativo, l’adozione di soluzioni middleware in modalità Platform-as-a-Service (PaaS) – come dimostrato dall’adozione su scala enterprise della piattaforma InsureMO (NTT DATA, Insurtech Global Outlook 2026) – evidenzia l’efficacia di questo approccio. Agendo come strato intermedio tra i vecchi sistemi transazionali e i canali digitali di front-end, queste soluzioni consentono di gestire decine di migliaia di API e componenti di prodotto. Ciò ottimizza i tempi di rilascio sul mercato (time-to-market) senza richiedere la sostituzione immediata e radicale delle piattaforme core sottostanti.

La convergenza tra cloud e intelligenza artificiale su scala enterprise

Il consolidamento di un’architettura modulare e cloud-native rappresenta la precondizione tecnica indispensabile per abilitare l’integrazione e la scalabilità dell’intelligenza artificiale all’interno dei processi assicurativi core. La relazione tra l’infrastruttura di gestione dei dati e i modelli di calcolo avanzati configura una vera e propria simbiosi operativa: se il cloud fornisce le doti di scalabilità, elasticità computazionale e conformità normativa necessarie, l’intelligenza artificiale agisce come moltiplicatore di efficacia delle funzionalità applicative.

• Fase 1: Cloud Foundation (Il Fondamento) Garantisce un’infrastruttura di calcolo ibrida o multi-cloud, scalabile e pienamente conforme alle normative di settore.
• Fase 2: Secure Data Layer (L’Abilitatore) Fornisce l’accesso a dati in tempo reale, protetti da una governance rigorosa e pronti per i sistemi di analytics.
• Fase 3: Enterprise AI (Il Moltiplicatore) Innesca i modelli di AI Generativa, algoritmi di Machine Learning avanzati e assistenti/bot intelligenti operativi.
• Fase 4: Business Outcomes (Il Valore Estratto) Si traduce nei risultati finali per il business: velocizzazione nella liquidazione dei sinistri, massima precisione nel pricing del rischio, balzo qualitativo nella Customer Experience (CX) e agilità operativa diffusa.

La transizione verso modelli guidati dall’intelligenza artificiale applicata ai processi aziendali (Put AI at the core) trasforma il patrimonio informativo della compagnia in un asset strategico, governato in tempo reale anziché analizzato ex-post. All’interno di questo ecosistema simbiotico, l’introduzione dell’intelligenza artificiale generativa (GenAI) opera su una doppia dimensione:

• Catalizzatore della modernizzazione legacy: I modelli di GenAI vengono utilizzati per analizzare, documentare e rimediare in modo automatizzato al codice dei vecchi sistemi informativi. Questo processo accelera i cicli di rilascio del software e riduce drasticamente i rischi operativi legati alla migrazione verso ambienti cloud nativi.
• Motore di ottimizzazione dei processi core: La disponibilità di un livello di dati sicuro, governato e pronto per la fase di analisi consente di alimentare modelli di machine learning e bot intelligenti integrati nei flussi di lavoro aziendali.

Questo approccio strutturato permette di superare la frammentazione tipica delle implementazioni sperimentali (i progetti pilota), creando le condizioni di stabilità necessarie per scalare l’AI a livello enterprise. L’integrazione nativa tra le risorse cloud e le capacità computazionali avanzate si traduce in impatti misurabili sulle metriche industriali tradizionali, determinando una riduzione dei costi amministrativi di gestione dei sinistri (LAE), un incremento dell’accuratezza nella tariffazione del rischio e una maggiore agilità nell’adeguamento dei prodotti alle dinamiche di mercato.

Open Insurance e dinamiche distributive: la ridefinizione dei modelli B2B2C e Direct-to-Consumer

La transizione verso modelli di Open Insurance non risponde unicamente a logiche di efficienza tecnologica, ma è accelerata dall’evoluzione del quadro normativo comunitario in materia di economia dei dati. L’introduzione di normative strategiche come il European Data Act stabilisce l’obbligo giuridico di garantire l’interoperabilità dei sistemi e la condivisione trasparente e standardizzata delle informazioni generate dall’utilizzo di prodotti e servizi interconnessi. Questo intervento legislativo scardina i silos informativi tradizionali dei vettori storici, conferendo all’assicurato la piena sovranità e portabilità dei propri dati di polizza, di sinistro e di rischio.

Per i decision maker del settore assicurativo, la conformità a queste normative impone un ripensamento profondo dell’architettura di distribuzione. Il modello distributivo convenzionale di tipo B2B2C – basato storicamente su accordi verticali stabili (come la bancassicurazione) o sul posizionamento presso reti fisiche di agenzie e broker – presenta precisi limiti strutturali:

• Asimmetria nella relazione con il cliente: Nei canali intermediati tradizionali, il vettore mantiene una relazione indiretta con l’utente finale. La titolarità e il controllo dei dati strategici restano spesso in capo ai partner distributivi o alle reti di vendita.
• Rigidità di catalogo: L’offerta si limita a pacchetti rigidi o prodotti standardizzati, caratterizzati da scarse possibilità di personalizzazione dinamica e da un ridotto livello di interazione digitale continuativa.

L’applicazione del Data Act e la standardizzazione delle API aperte agiscono da catalizzatori per l’emergere di modelli evoluti ad accesso diretto (Emerging DTC Model). L’apertura e la condivisione dei dati all’interno di un ecosistema digitale integrato abilitano lo sviluppo di relazioni trasparenti fondate sulla fiducia e sulla portabilità delle informazioni. Le compagnie che adottano architetture aperte ottengono la capacità di analizzare direttamente i flussi informativi relativi al ciclo di vita del cliente, abilitando decisioni informate e a ridosso del punto di interazione. Questo spostamento degli equilibri operativi permette di superare la frammentazione distributiva, riducendo i costi di intermediazione e sbloccando logiche di monetizzazione dei dati basate su coperture on-demand, micro-polizze e strategie di cross-selling predittivo applicate alle reali necessità dell’utente.

Assicurazione invisibile e contestuale nel commercio digitale

La disponibilità di canali aperti e di infrastrutture API-first ridefinisce le modalità di ingaggio del cliente attraverso il paradigma dell’Invisible Insurance. L’assicurazione cessa di essere un prodotto acquistato separatamente in un momento successivo per diventare un servizio nativo, integrato direttamente all’interno dei flussi d’acquisto e delle piattaforme finanziarie, di mobilità o di e-commerce gestite da terze parti. Questo slittamento concettuale sposta l’interazione commerciale dal tradizionale approccio basato sulla vendita occasionale di un prodotto a una logica di protezione continua, contestuale e legata all’esperienza d’uso.

Sotto il profilo analitico, lo sviluppo dei mercati globali evidenzia come la diffusione dell’embedded insurance consenta di intercettare segmenti di domanda altrimenti non presidiati dai canali tradizionali.

L’integrazione tecnologica all’interno dei processi checkout di partner terzi si sviluppa su direttrici applicative chiare:

• Sincronizzazione dei flussi transazionali: Come rilevato dall’integrazione transfrontaliera tra AXA Partners e il provider bolttech nel mercato europeo, la combinazione di servizi di assistenza specialistici e piattaforme di distribuzione tecnologica permette di abilitare opzioni di up-sell e cross-sell contestuali in settori verticali quali telecomunicazioni, finanza digitale, retail e mobilità.
• Integrazione nei flussi finanziari di nuova generazione: L’esperienza condotta nel mercato asiatico attraverso l’accordo tra il gruppo Chubb e la fintech Smartpay dimostra l’efficacia dell’embedded insurance applicata ai sistemi di pagamento digitale di tipo Buy Now, Pay Later (BNPL). L’attivazione della copertura assicurativa avviene in tempo reale durante la transazione digitale, eliminando la necessità di moduli cartacei separati o passaggi offline e riducendo a zero le frizioni all’acquisto.
• Personalizzazione basata sui bisogni immediati: Le soluzioni integrate consentono l’emissione istantanea di polizze parametrate sul rischio specifico del viaggio, del programma culturale o del bene acquistato, ottimizzando la pertinenza temporale dell’offerta.

La validazione architetturale di questo approccio è supportata dall’operatività di player specializzati operanti come intermediari d’ecosistema, tra i quali Cover Genius. Agendo come abilitatori tecnologici globali, queste piattaforme integrano le coperture all’interno dei flussi di colossi digitali nei trasporti (Uber), nei viaggi (Ryanair, Booking Holdings) e nel commercio elettronico (Amazon, Shopee). L’infrastruttura d’ecosistema analizza in tempo reale i dati transazionali e la tipologia di utenza per formulare raccomandazioni di copertura su misura, ottimizzando la gestione dei sinistri mediante la verifica immediata dei dati e la liquidazione automatizzata. L’assicurazione integrata e invisibile sfrutta quindi gli effetti di rete (network effects) delle grandi piattaforme digitali per abbattere i costi marginali di distribuzione, elevando gli standard di customer experience ai livelli di portabilità e reattività tipici dell’open banking.

Le tecnologie di frontiera alla prova del valore

La maturazione delle architetture basate su intelligenza artificiale sta determinando un passaggio dai sistemi predittivi tradizionali e dai copiloti conversazionali a strutture operative autonome, classificate come AI agentica. A differenza dei modelli linguistici standard limitati alla sintesi o alla generazione di testi, gli agenti autonomi integrano capacità di pianificazione, scomposizione degli obiettivi e interazione diretta con i sistemi transazionali interni del vettore, operando sotto la supervisione strategica dell’elemento umano. Questa evoluzione risponde alla necessità di elaborare volumi informativi complessi e non strutturati che superano le capacità delle analisi statistiche classiche.

Nello scenario dell’underwriting e della gestione dei sinistri, l’applicazione industriale di questa tecnologia si orienta verso l’automazione end-to-end dei flussi documentali e decisionali. I vettori assicurativi utilizzano tali soluzioni per risolvere tre nodi critici della catena del valore:

• Accelerazione delle istruttorie e analisi dei rischi: Come evidenziato dall’adozione di strumenti di intelligenza artificiale per l’underwriting da parte di Zurich North America in collaborazione con la piattaforma specializzata Sixfold, il lavoro degli analisti viene ottimizzato tramite la generazione automatizzata di report sui rischi strutturati secondo l’appetito al rischio specifico del vettore. Questo approccio riduce i tempi di lettura delle sottomissioni e di validazione dei documenti, standardizzando i formati e i toni della narrativa di underwriting.
• Automazione dei sinistri rami Property & Casualty (P&C): L’utilizzo di modelli integrati, come i sistemi Z-PROPERTY e Z-FIRE sviluppati dall’insurtech ZestyAI e implementati da NEXT Insurance, consente di combinare l’analisi dei dati storici con l’elaborazione di dati geospaziali e immagini aeree. Questa multimodalità permette di formulare valutazioni di rischio ad alta precisione a livello di singola proprietà per i rischi legati al clima, mantenendo i flussi di quotazione interamente digitali anche in assenza di sopralluoghi fisici o dati storici completi.
• Orchestrazione autonoma e abbattimento del Loss Adjustment Expenses (LAE): L’integrazione di agenti capaci di operare cross-platform permette di gestire sinistri a basso tocco (low-touch) o senza intervento umano (touchless) nei rami salute e vita. Gli agenti convalidano la perdita in tempo reale, interrogano i database per mitigare i tentativi di frode e dispongono il pagamento immediato, riducendo le spese di liquidazione e migliorando i parametri di produttività operativa.

Sotto il profilo della sicurezza e della governance dei modelli, la scalabilità di queste soluzioni richiede l’adozione di protocolli di protezione specifici per l’IA, capaci di monitorare i flussi informativi in tempo reale. L’impiego di suite di sicurezza dedicate, quali le soluzioni sviluppate da DeepKeep, risponde all’esigenza di mitigare i rischi di allucinazione, i bias cognitivi, i leak di dati sensibili e i fenomeni di Shadow AI all’interno dei flussi aziendali, garantendo la conformità e la controllabilità del processo decisionale automatizzato.

Simulazione del rischio territoriale e ottimizzazione del capitale con algoritmi avanzati

La gestione delle tutele contro i grandi rischi sistemici, come la volatilità climatica e i fenomeni sismici, richiede una potenza di calcolo e modelli di simulazione probabilistica che superano le capacità dell’informatica classica. In questa direzione, l’evoluzione dei modelli di calcolo si sta muovendo verso la convergenza tra le reti di sensori fisici (IoT), la tecnologia dei gemelli digitali (Digital Twins) e l’applicazione di algoritmi quantistici.

L’integrazione dei modelli geospaziali ed ecologici si articola sulla strutturazione di repliche digitali del territorio (Territory Digital Twin) per monitorare i comportamenti del rischio in tempo reale. Questo ecosistema architetturale aggrega sorgenti di dati eterogenee, tra cui rilievi LiDAR, immagini satellitari ad alta frequenza fornite da operatori specializzati come ICEYE o Planet, serie storiche meteorologiche fornite dalla NASA e dati provenienti da sensori a terra. La raccolta e l’elaborazione continuativa di queste metriche consentono ai vettori di sviluppare quattro capacità operative fondamentali:

• Sviluppo di coperture parametriche di precisione: L’azione congiunta tra vettori riassicurativi (come Liberty Mutual Re) e provider tecnologici (come Safehub) permette la creazione di soluzioni basate su sensori sismici installati direttamente sugli edifici assicurati. Al superamento di una determinata soglia fisica di accelerazione al suolo rilevata dai sensori, il payout viene attivato in tempo reale. Questo approccio riduce il rischio di base (basis risk), eliminando il disallineamento tra il danno reale e l’indennizzo calcolato su stime macro-zonali.
• Monitoraggio e gestione delle catastrofi in tempo reale: Le simulazioni predittive delle inondazioni o degli incendi boschivi consentono di inviare alert preventivi agli assicurati, ottimizzando l’allocazione delle squadre di emergenza e velocizzando le procedure di triage dei sinistri sulla base di dati oggettivi di osservazione della Terra.
• Tariffazione micro-zonale e dinamica: La modellazione continua consente di aggiornare i premi assicurativi e di calcolare l’esposizione al rischio climatico con granularità a livello di singolo edificio, superando la rigidità dei modelli statistici tradizionali.
• Ottimizzazione del portafoglio riassicurativo mediante calcolo quantistico: L’esplorazione del calcolo quantistico ibrido – sviluppata attraverso casi d’uso come i Proof of Concept (PoC) di telematica avanzata realizzati da Aioi Nissay Dowa USA tramite Amazon Braket e l’hardware IonQ, o le architetture software quantistiche di Terra Quantum – consente di processare problemi di ottimizzazione combinatoria complessi. L’impiego di reti tensoriali e algoritmi di Quantum Machine Learning permette di calcolare scenari catastrofali e allocazioni di capitale ottimizzate su milioni di variabili simultanee, migliorando gli obiettivi di ottimizzazione tecnica e riducendo l’esposizione ai rischi non modellati.

L’adozione integrata di queste tecnologie di frontiera permette alle compagnie di spostarsi stabilmente da una posizione difensiva di mero rimborso del danno a un ruolo attivo di presidio e incremento della resilienza dei sistemi economici e infrastrutturali.