Ora le compagnie hanno bisogno dell’Exponential underwriter

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Ora le compagnie hanno bisogno dell’Exponential underwriter.

Nel contesto attuale emergono diversi trend di mercato che pongono una riflessione per le compagnie assicurative sulla necessità di trasformare l’approccio all’underwriting.

In primo luogo, fonti e tipologie di dati si stanno evolvendo e stanno crescendo in modo esponenziale (volume di dati generati previsti al 2025 pari a ca. 6 volte i dati generati nel 2018, anche a fronte di un raddoppio del numero di dispositivi IoT connessi che passeranno da ca. 22 miliardi nel 2018 a ca. 40 nel 2025)[1], offrendo l’opportunità di passare da un approccio di valutazione del rischio basato essenzialmente su dati storici ad uno che integra e valorizza informazioni real time e predittive (es. servizi di monitoraggio real time e previsione delle condizioni climatiche per gestione di rischi CatNat). A questo, si aggiunge lo sviluppo e il progressivo affermarsi di soluzioni di automazione e di AI, come abilitatore di una gestione sempre più efficiente delle attività core (es. raccolta dati automatica da DB interni ed esterni). Infine, la natura dei rischi stessi sta evolvendo, con nuovi rischi emergenti (es. cyber) e l’aggravarsi di rischi pre-esistenti (es. CatNat).

Tutto questo pone le condizioni per un’evoluzione dell’Underwriter in logica “esponenziale”, attraverso un approccio che preveda un forte abbinamento tra tecnologia e competenza/esperienza, essenziale per comprendere i fenomeni, e che richiede un’evoluzione del ruolo dell’Underwriter.

Un recente studio di Deloitte[2] indica che l’evoluzione verso l’“Exponential underwriter” passa attraverso l’interpretazione di ruoli innovativi e complementari all’interno della Compagnia:

  • Technology trailblazer: collaborazione con team IT per automatizzare sempre più i processi di underwriting, testando le performance di automazione
  • Data pioneer: supporto all’identificazione ed all’implementazione di nuovi data set nei modelli predittivi di valutazione del rischio, migliorandone l’accuratezza
  • Deal maker: supporto alla funzione commerciale nella gestione delle negoziazioni, e alla fabbrica prodotto nell’identificazione di segmenti di rischio attrattivi/ soluzioni di offerta specifiche
  • Portfolio optimizer: analisi costante dei rischi in portafoglio, alla luce dell’evoluzione del contesto esterno, e identificazione di nuove soluzioni (es. polizze parametriche) e partner innovativi al fine di ottimizzare il profilo di rischio complessivo
  • Risk detective: valutazione del rischio per casistiche non standardizzabili e ad elevato grado di complessità (es. rischi industriali)

Ogni Compagnia dovrà trovare il giusto equilibrio in coerenza con le proprie caratteristiche e le condizioni del mercato in cui opera.

Alla base di questa evoluzione necessaria dei ruoli dell’Underwriter risiede un’evoluzione del mix di competenze secondo una logica:

  • Tradizionale, finalizzata ad evolvere le competenze tecniche sia di natura assicurativa (es. analisi dei dati, rating e pricing, gestione del rischio, …) che di natura tecnologica (es. automazione, data analytics e analisi finanziaria evoluta, …)
  • “Manageriale”, finalizzata ad accrescere la capacità di comprensione dei fenomeni e di indirizzare i cambiamenti necessari (es. leadership, customer e stakeholder management, market sensing, …)

In questo contesto, l’analisi Deloitte condotta, a livello internazionale, su circa 25.000 “job description” pubblicate delle principali compagnie assicurative dal 2018 al 2020[3], evidenzia un orientamento alla ricerca di candidati che presentano molte delle competenze cruciali per il ruolo di “Exponential underwriter”. Resta però un gap rilevante sulla ricerca di candidati con competenze “esponenziali” di natura tecnica in termini di gestione dei dati e delle nuove tecnologie (a meno del 5% dei profili annualmente ricercati dal 2018 al 2020 sono state richieste queste competenze)

In ultima analisi, per garantire una trasformazione efficace del modello di underwriting è opportuno strutturare un approccio pragmatico e progressivo, lungo 4 direttrici:

  • Strategy and governance: vision del modello di “Exponential underwriting” chiaramente definita con buy-in degli stakeholder chiave di compagnia
  • Culture and talent: ruoli, responsabilità, percorsi di carriera e processi di recruiting coerenti con le competenze richieste dall’ ”Exponential underwriter”
  • Data and analytics: gestione combinata di serie storiche e dati real time/ predittivi per una misurazione più accurata del rischio, anche in logica preventiva
  • Technology: adozione di processi e soluzioni tecnologiche volti a migliorare l’experience, automatizzando quanto più possibile i task operativi

La stretta interconnessione tra le 4 direttrici impone una gestione integrata della trasformazione, che determini linee guida e interventi evolutivi su tutti gli ambiti, con particolare focus su quelli meno maturi.

Gli assicuratori che continueranno ad utilizzare logiche e meccanismi di underwriting tradizionali corrono diversi rischi che spaziano da fenomeni di selezione avversa con impatto sugli indicatori tecnici di redditività, alla difficoltà di mantenere la preferenza da parte dei business partner (es. rete distributiva), fino alla complessità nell’attrazione e retention dei talenti.

In conclusione, in un contesto in forte evoluzione che impone un ruolo delle assicurazioni più ampio verso i clienti, è innegabile che un approccio strutturato all’evoluzione del ruolo chiave dell’underwriter, coniugando innovazione tecnologica, competenze ed esperienza assicurativa, risulti necessario per fornire una maggiore capacità di lettura dei fenomeni attuali e futuri, rendendoli più governabili e permettendo la definizione di servizi in linea con l’evoluzione dei bisogni di protezione del mercato.


[1] Elaborazione Deloitte su dati Statista

[2] The rise of the exponential underwriter

[3] Deloitte’s Human Capital Data Lake

Luigi Onorato,  Insurance Sector Leader e FSI Innovation Leader di Deloitte Italia

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