In un mondo che ne ha sempre più bisogno, le assicurazioni vita sono in declino. Le compagnie assicurative del ramo vita stanno infatti vivendo un periodo di transizione senza precedenti: attualmente, gli assicurati di età superiore ai 65 anni detengono il 40% degli AUM, che per le 40 maggiori compagnie assicurative vita globali ammontano a 7.800 miliardi di dollari: questi asset, stima Capgemini nel suo World Life Insurance Report 2023, potrebbero essere trasferiti ai beneficiari entro il 2040.
“Il settore vita si trova oggi ad affrontare un significativo deflusso di attivi in gestione (AUM)“
La perdita di market share del settore vita, anche in termini di capitalizzazione di mercato (come evidenziato nel grafico seguente), sembra paradossale, in un mondo dove la popolazione vive sempre più a lungo e in maniera più attiva e il welfare pubblico si riduce.
La realtà è che il cambiamento del modo di vivere e della società, insieme a un uso sempre più estensivo della tecnologia, hanno cambiato profondamente le priorità e i bisogni della clientela che si affaccia alla pensione, mentre i prodotti assicurativi e i relativi modelli di vendita non si sono adeguati.
La ricerca di Capgemini evidenzia come i partner preferiti dai clienti per le scelte relative a pianificazione finanziaria e benessere nell’invecchiamento sono nell’ ordine: le banche (25%), i consulenti finanziari (24%), i funzionari governativi (19%) e infine, ultimi, gli agenti assicurativi, con il 13%.
I bisogni più forti della clientela vita oggi sono: la pianificazione finanziaria e la conservazione del tenore di vita, molto più del classico “bisogno di successione”, ossia il trasferimento intergenerazionale della ricchezza, su cui invece gli assicuratori tendono a concentrarsi.
Le altre ragioni dello “scollamento” tra domanda e offerta di assicurazioni vita sono:
L’avvento del digitale ha drammaticamente cambiato le basi del rapporto di fiducia con i clienti. Se un tempo i rapporti si basavano solo sugli incontri con gli agenti, i clienti erano fedeli e tendevano a restare per decenni, l’era digitale ha innescato una forte concorrenza. Oggi i consumatori possono informarsi e prendere decisioni in merito all’assicurazione prima ancora di contattare un agente; si aspettano opzioni online, prodotti ed esperienze personalizzate.
Gli agenti assicurativi hanno una profonda conoscenza dei clienti e della loro vita, e questo è ancora più rilevante in provincia e fuori dalle grandi città. Un agente assicurativo conosce non solo lo stato civile dei suoi clienti, ma sa quando avranno un figlio, compreranno una casa, andranno in pensione ecc. Inoltre, alle reti agenziali sono associati brand assicurativi importanti e riconosciuti dal pubblico.
La sfida per le assicurazioni di oggi è quella di soddisfare le esigenze specifiche dei consumatori – nei momenti e nei modi più rilevanti per loro.
La promessa dell’intelligenza artificiale è quella di creare un sistema “virtuoso”, fondendo la conoscenza degli agenti assicurativi con quella ottenibile dalle interazioni digitali.
I dati in possesso delle reti agenziali, spesso di qualità informativa superiore (pensiamo ad esempio a quelli derivanti dalla profilazione IDD) devono essere integrati con quelli derivanti dai diversi canali digitali. L’agente può avere a disposizione in ogni momento tutti i dati sul cliente, la sua storia, le sue interazioni e preferenze. L’identikit del cliente e la conoscenza dei suoi bisogni e obiettivi sono la base per un’interazione più personalizzata su tutti i canali.
Di fatto un’assicurazione vita o sulla salute non è altro che un “involucro legale e finanziario” per una promessa di sicurezza e serenità.
Una piattaforma di personalizzazione basata sull’IA, consente di definire in modo specifico i bisogni di ogni cliente, le sue principali attitudini, nonché misurare “quanto” questi bisogni di vita siano realmente soddisfatti dai prodotti di cui il cliente già dispone. Si può quantificare il wellness assicurativo del cliente. Ecco che l’assicuratore e il cliente possono lavorare insieme in un’ottica di pianificazione, con obiettivi condivisi.
Una ricerca di BCG di quest’anno sull’impatto dell’IA generativa su settore assicurativo stima che un agente assicurativo impiega circa il 35% del suo tempo nel recuperare informazioni sulle polizze esistenti, i temini dei contratti e altri tipi di documenti. Ebbene, con l’aiuto dell’IA la raccolta documentale e l’attività “burocratica” possono essere automatizzate, liberando gli agenti da incombenze macchinose e ripetitive e permettendo loro di dedicarsi maggiormente ai clienti.
Attraverso la raccolta sistematica di dati dei clienti e l’applicazione di tecniche di machine learning, gli assicuratori possono generare opzioni di polizza personalizzate: cioè in linea con le preferenze specifiche, lo stile di vita e il rischio di ciascun individuo.
Già esistono assicurazioni in ambito salute (e anche auto) che premiano con sconti i clienti che hanno comportamenti virtuosi in termini di lifestyle, che mangiano bene, non fumano e si esercitano con regolarità. Ciò che rende questa personalizzazione possibile, non è la generosità delle compagnie, ma il fatto che il rischio di un cliente virtuoso è decisamente inferiore.
Se date un occhiata ad aziende come il broker digitale USA ModernLife o anche un operatore Italiano come ViteSicure, si capisce che la strada per la personalizzazione dell’assicurazione vita non è così futuristica, ma è già realtà.
Se vi fate un giro sul nostro sito, potete scoprire che noi abbiamo realizzato una piattaforma basata sull’IA che grazie all’utilizzo dei dati consente una totale personalizzazione del servizio a favore di reti di consulenti bancari e assicurativi.
Già nel 2018, quando di IA e data analytics si parlava poco, il nostro team aveva disegnato una piattaforma per trasformare una rete di agenti specializzata nella vendita di polizze auto in pianificatori finanziari focalizzati su previdenza e prodotti vita. Il progetto non è stato portato a compimento per ragioni strategiche (la compagnia è stata acquisita) ma oggi un progetto del genere è più che mai realizzabile.
Noi in Wealthype ci occupiamo di questo e abbiamo già aiutato migliaia di advisor a lavorare meglio. Per una demo dei nostri tool, potete contattarci al link sottostante e scoprire come applicare le logiche del Machine Learning ai vostri processi aziendali.
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