È il tema del momento. Ma occorre tenere ben distinta l’Intelligenza Artificiale Generativa (ChatGPT), con cui si creano contenuti e immagini dall’Intelligenza Artificiale “pura” che gestisce i data lake ed è il motore della data governance.
Con la nostra piattaforma di Insurance information governance I2G lavoriamo in ottica #datadriven nell’ambito assicurativo con l’AI applicata alla data governance per dare:
- supporto alla compliance e alla normativa di settore
- agevolare il processo di underwriting, ovvero la sottoscrizione delle polizze
- favorire la rilevazione delle frodi
- “guidare” lo sviluppo del prodotto che risponda alla customer experience,
- assicurare assistenza virtuale
- facilitare l’automazione dei processi di gestione e liquidazione dei sinistri.
Ma in che modo lavora I2G?
Come piattaforma “intelligente”, I2G profila il dato, lo “segmenta”, lo trasforma in informazione e conoscenza e lo incrocia con il bisogno del cliente. Il tutto a servizio del business assicurativo. Si va così a creare un hub informativo ad alto valore aggiunto per la Compagnia. I2G si connette agevolmente ai sistemi gestionali di Compagnia – portafoglio, sinistri, contabilità e finanza – gestisce registri, modulistica di vigilanza e banche dati. È in grado di generare una data quality e data governance raffinata, supportando la compliance, il controllo di gestione e il bilancio assicurativo.
I punti di forza di I2G:
- ANALISI DEL BISOGNO utile ad anticipare i bisogni del cliente, sfruttando la leva dell’informazione del dato come vantaggio competitivo. La funzionalità di analisi del bisogno consente di proporre al proprio cliente un’offerta mirata in termini di prodotti e pricing.
- MODULO B2S. Il cruscotto per il controllo diagnostico preventivo dei dati da inviare a IVASS. Consente di identificare rapidamente gli errori di invio, fornisce una descrizione puntuale dell’errore facilitandone la correzione prima dell’invio definitivo all’autorità di vigilanza
- INTEGRABILITÀ. Il data lake che si va a generare è integrabile con altri data base pubblici che arricchiscono i dati aumentando potenzialità e accuratezza delle informazioni
- PERSONALIZZAZIONE: l’associazione dei metadati consente di definire il “glossario semantico” della Compagnia. Il motore di regole, inoltre, permette di definire, descrivere e costruire i controlli che devono essere applicati ai dati.
Siamo lavorando per completare la piattaforma con un motore di machine learning che sia di supporto all’analisi del bisogno. Saremo così in grado di regolarizzare i dati in base al risultato che si vuole ottenere selezionando i migliori algoritmi di classificazione e predizione, il tutto attraverso un’interfaccia semplice, fruibile direttamente dall’utente.