Allianz ha deciso di mettere un “cervello” nuovo dentro uno dei processi più delicati dell’assicurazione: la gestione dei sinistri. L’accordo globale con Anthropic, la società statunitense dietro il modello generativo Claude, nasce con un obiettivo dichiarato: accelerare le operazioni e ridurre il peso del lavoro manuale, a partire dall’intake documentale e dalle pratiche di liquidazione. In concreto, Claude diventerà parte integrante della piattaforma di intelligenza artificiale interna del gruppo e sarà disponibile “per tutti i collaboratori”, con l’ambizione di rendere le richieste più semplici gestibili “in pochi clic” e con liquidazioni “quasi istantanee” nei casi meno complessi (si fa spesso l’esempio dell’Rc auto). Ma, allo stesso tempo, Allianz insiste su un punto: nei casi sensibili o molto complessi la decisione finale resta all’essere umano, un principio “human-in-the-loop” che l’azienda presenta come argine a errori, bias e automatismi non spiegabili. È un passaggio non banale, perché sposta l’AI generativa dal perimetro sperimentale (chatbot informativi, assistenza interna) al cuore di una promessa di servizio: pagare prima, con meno frizioni, quando il cliente è nel momento peggiore – l’incidente, il danno, la necessità di cure.
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Come funziona la partnership Allianz-Anthropic
Nella nota ufficiale, Allianz e Anthropic raccontano la partnership come un cantiere su tre filoni: “workforce empowerment”, automazione operativa tramite agentic AI, e “trasparenza e compliance”. Tradotto: da un lato Claude viene integrato per supportare lo sviluppo software e il lavoro quotidiano (con “Claude Code” già usato da migliaia di sviluppatori del gruppo) e con l’adozione di Model Context Protocols per collegare in sicurezza fonti dati e applicazioni; dall’altro lato si lavora su agenti capaci di orchestrare workflow multi-step, dalla ricezione dei documenti fino alla gestione dei sinistri in ambiti come motor e health.
Il terzo filone è quello che, nel mondo assicurativo, pesa più di qualsiasi demo: la possibilità di costruire sistemi che registrino decisioni, razionali e fonti dati così da rendere ogni azione AI “tracciabile” e verificabile rispetto ai requisiti regolatori e ai rischi specifici del settore. È qui che l’accordo prova a differenziarsi dal semplice “mettiamo un Llm in produzione”: Allianz cerca un’AI che non sia solo veloce, ma anche auditabile.
Oliver Bäte, Chief Executive Officer (CEO) di Allianz SE, parla di “nuovi standard di accuratezza”; Dario Amodei, Chief Executive Officer e co-founder di Anthropic, ricorda che in assicurazione la posta in gioco è alta perché le decisioni hanno un impatto su milioni di persone.
Gestione sinistri: perché l’AI può fare la differenza
La domanda però è: perché proprio adesso? Perché la gestione sinistri è il punto in cui si incrociano costi operativi, customer experience e rischio reputazionale. La generative AI ha mostrato di poter “svuotare” rapidamente alcune attività ad alta intensità di tempo: riassumere documenti, estrarre informazioni, compilare moduli, generare bozze di comunicazioni al cliente, suggerire next step agli operatori. Non a caso, Bain ha parlato di un’opportunità enorme nella gestione sinistri P&C e, nei piloti citati, di incrementi di produttività fino al 50% su task specifici e potenziali riduzioni della “leakage” (perdite da inefficienze/errore) fino al 40%.
Anche BCG descrive l’area sinistri come uno dei luoghi dove la GenAI può cambiare davvero il gioco, proprio perché la filiera è frammentata e ricchissima di testo non strutturato.
E Swiss Re, da riassicuratore, ha raccontato lo sviluppo di strumenti che automatizzano e snelliscono parti del claims handling mantenendo il controllo decisionale agli esperti, segno che la traiettoria del mercato va verso “automazione + supervisione”, non verso l’autopilota puro.
In questo contesto, Allianz sta anche capitalizzando un percorso già avviato: nel 2024 ha lanciato un “Insurance Copilot” per i sinistri auto in Austria e racconta casi d’uso in cui l’AI riduce drasticamente i tempi (dalle fatture pet pagate in poche ore ad automazioni su claim specifici). La partnership con Anthropic è quindi meno un colpo di teatro e più un tentativo di scalare, con un alleato “safety-first”, ciò che era rimasto in verticale.
AI e assicurazioni: attenzione alle criticità
Il vero nodo, come sempre, è quello che sta tra promessa e realtà: governance e fiducia. Nel 2025 EIOPA ha pubblicato un’Opinion su governance e risk management dell’AI, chiedendo di chiarire responsabilità, controlli, gestione del modello, qualità del dato e sorveglianza lungo il ciclo di vita dei sistemi. È un richiamo a non trattare l’AI come un software qualsiasi: nei servizi finanziari e assicurativi, un errore può diventare discriminazione, esclusione, contenzioso. E la politica regolatoria europea resta “risk-based”: l’AI Act ha acceso i riflettori soprattutto su usi ad alto impatto (classicamente l’underwriting in ambito life/health), ma la pressione culturale e di vigilanza si estende anche a processi che influenzano l’accesso a servizi essenziali e la qualità dell’indennizzo. Nel Regno Unito, la FCA ha perfino avvertito che un uso spinto dell’AI potrebbe rendere alcune persone “uninsurable”, segnalando quanto sia sottile la linea tra personalizzazione e discriminazione. Ecco perché nella comunicazione di Allianz ricorre l’idea di trasparenza (log di decisioni e fonti) e di human-in-the-loop: non solo per prudenza tecnica, ma per sostenere la legittimità di un cambio di processo davanti a regolatori e clienti.
Allianz: tagli al personale a causa dell’AI?
Infine c’è la questione più politica: il lavoro. Allianz – anche attraverso le ricostruzioni riprese in Italia – sostiene che l’accordo non abbia “alcun legame” con ipotesi di tagli e che l’AI creerà nuovi ruoli, pur potendo impattare le posizioni basate su processi manuali. Ma la discussione è già aperta: Reuters, a fine novembre 2025, ha riportato che nella divisione Allianz Partners (travel) sarebbero stati valutati tagli fino a 1.500–1.800 posti in 12-18 mesi, soprattutto nei call center, proprio per l’avanzata dell’automazione. È il paradosso dell’AI “responsabile” nel mondo reale: si può progettare un sistema più controllabile e trasparente, e allo stesso tempo usare quel sistema per ridisegnare funzioni intere. Per il mercato – e anche per l’Italia, dove Allianz opera ma senza indicare (almeno pubblicamente) un calendario Paese per Paese – la partita vera sarà capire dove l’automazione si fermerà (semplice triage e document handling, o anche proposta di liquidazione?), quanto resterà umano (decisione finale sempre o solo nei casi “sensibili”?) e come verrà misurata la qualità: velocità sì, ma anche equità, contestazioni ridotte, customer satisfaction e riduzione delle frodi senza “false accuse” ai clienti. Se la promessa delle “liquidazioni quasi istantanee” reggerà, non sarà solo perché Claude è bravo a riassumere una pratica: sarà perché l’assicuratore avrà costruito un sistema end-to-end – dati, regole, audit, persone – capace di far convivere efficienza e fiducia.
