L’underwriter, da sempre il cuore dell’assicurazione, ha sempre fatto affidamento su esperienza e intuito per valutare rischi e stabilire premi. Oggi, però, la partita cambia radicalmente. Non basta più digitalizzare le procedure: l’intelligenza artificiale e i dati in tempo reale stanno trasformando completamente il modo di lavorare. Non si tratta solo di automatizzare, ma di interpretare informazioni complesse in modo immediato, per prendere decisioni più precise e personalizzate. Deloitte definisce questo salto “intelligenza contestuale”, un’evoluzione che stravolge il ruolo tradizionale dell’underwriter.
Assicurazioni nel 2026: tra sfide globali e nuove richieste
Il settore assicurativo si trova davanti a cambiamenti importanti. L’invecchiamento della popolazione, l’urbanizzazione e i fenomeni climatici estremi spingono a rivedere i metodi di sempre. Il report 2025 di Capgemini sul settore property and casualty racconta un mercato in trasformazione. I rischi si fanno più concentrati e complessi, mettendo sotto pressione i modelli statici usati finora. Anche se la maggior parte delle compagnie vede il potenziale delle tecnologie avanzate — dall’analisi in tempo reale all’IA generativa — poche riescono davvero a usarle sul campo. I vecchi modelli previsionali faticano a capire fenomeni non lineari, come ondate di calore o danni imprevedibili da eventi naturali. Solo un quarto dei dirigenti assicurativi si sente pronto con sistemi avanzati di predictive modelling. Diventa quindi fondamentale puntare su soluzioni tecnologiche per restare competitivi e sostenibili.
L’IA come alleato dell’underwriter, non come sostituto
I primi passi nella digitalizzazione dell’underwriting hanno riguardato soprattutto l’automatizzazione di compiti ripetitivi e poco strategici. Oggi, però, l’innovazione punta a un’intelligenza aumentata, che supporta l’underwriter senza sostituirlo. Le piattaforme moderne raccolgono dati da fonti interne ed esterne, leggono documenti complessi con il Natural Language Processing e sintetizzano grandi quantità d’informazioni in tempo reale. Così emergono segnali di rischio che prima sfuggivano, e si ottengono suggerimenti su prezzi e accettazione del rischio. Deloitte parla di “underwriter’s edge”, un modello in cui la tecnologia libera il professionista dall’onere delle operazioni manuali, lasciandogli spazio per decisioni strategiche. Il risultato sono valutazioni più veloci, coerenti e affidabili.
Generative AI: una rivoluzione nella gestione delle pratiche complesse
L’ultimo passo avanti arriva dalla generative AI. Questi modelli superano i limiti degli algoritmi tradizionali, perché sanno lavorare su dati non strutturati di vario tipo: relazioni tecniche, cartelle cliniche, report finanziari, ma anche informazioni raccolte dal web o da comunicazioni interne. Sul campo, questo si traduce in tempi molto più brevi per esaminare pratiche assicurative complesse. Deloitte sottolinea come la generative AI affianchi l’underwriter nella stesura di report, nell’estrazione automatica di informazioni chiave e nella formulazione di consigli pratici. Non si tratta di affidare alle macchine decisioni delicate, ma di fornire all’esperto un quadro chiaro e rapido su cui basarsi. Così la qualità delle scelte migliora, con l’uomo sempre al centro.
Il “secondo cervello” digitale: l’esempio di MagnumXP nel ramo vita
Un esempio concreto di questa sinergia tra uomo e macchina arriva dal ramo vita. Swiss Re ha creato MagnumXP Underwriting Assistant, una piattaforma che usa l’intelligenza artificiale per affinare la valutazione del rischio sanitario. Questo sistema aiuta l’underwriter a individuare i dati più importanti e a gestire situazioni complesse, diventando un vero “secondo cervello” digitale. Lo scopo è rendere più coerenti le decisioni e snellire il lavoro, riducendo i tempi senza perdere il valore dell’esperienza umana. Un caso che mostra come la tecnologia stia evolvendo da semplice strumento a partner intelligente nel processo assicurativo.
Dati in tempo reale e modelli dinamici: il futuro dell’underwriting
Un altro salto in avanti arriva dall’uso di dati raccolti da dispositivi connessi, sensori e wearable. Nel settore auto, per esempio, la telematica monitora in diretta il comportamento del guidatore, permettendo valutazioni del rischio molto più precise rispetto ai metodi tradizionali. Nel campo della salute, smartwatch e altri dispositivi tracciano lo stile di vita e le condizioni fisiche dell’assicurato, arricchendo il profilo personale. Nell’industria, i sensori IoT su macchinari forniscono informazioni continue sulle condizioni operative, utili a valutare i rischi in tempo reale. Studi recenti evidenziano come la combinazione tra IA e dati alternativi consenta di sviluppare modelli flessibili, personalizzati e costantemente aggiornati. L’assicurazione si trasforma così da prodotto standard a servizio cucito su misura, con una gestione del rischio più precisa e vicina alla realtà.
I rischi dell’IA: trasparenza, bias e frodi
L’uso crescente dell’intelligenza artificiale nell’underwriting porta anche nuove sfide. Tra le più serie ci sono i rischi di discriminazioni causate dagli algoritmi, la mancanza di trasparenza nelle decisioni automatiche e i pregiudizi nascosti nei modelli predittivi. Per questo serve sempre una supervisione attenta e sistemi che assicurino chiarezza e controllo sulle scelte. Fondamentale è anche la qualità dei dati: informazioni incomplete o sbagliate possono portare a valutazioni errate, con conseguenze negative per clienti e compagnie. Infine, cresce il problema delle frodi facilitate dall’IA stessa. Nel 2025, secondo Aviva, sono aumentati i casi di documenti falsificati e prove contraffatte generate dall’intelligenza artificiale nelle richieste di risarcimento. Per contrastare questo fenomeno, le compagnie si affidano a sistemi di rilevamento delle anomalie basati su IA.
L’underwriter del domani: un ruolo sempre più strategico
La tecnologia non ha cancellato la figura dell’underwriter, ma ne ha cambiato il ruolo e le competenze. Le attività manuali e ripetitive lasciano spazio a esperti capaci di interpretare dati complessi, valutare rischi nuovi e gestire processi decisionali in cui uomo e macchina lavorano insieme. Deloitte sottolinea che le realtà più avanzate stanno già sperimentando modelli in cui questa collaborazione è continua e ben orchestrata. Gli underwriter devono prepararsi a un ruolo più analitico e manageriale, concentrato su eccezioni e sulla verifica delle indicazioni generate dagli algoritmi. Mai come oggi l’underwriting è stato così sofisticato e dinamico. Il cambiamento in corso punta a trovare un equilibrio tra tecnologia e competenza umana, per gestire al meglio i rischi assicurativi di oggi e domani.