L’intelligenza artificiale e i Big Data possano diventare strumenti che le assicurazioni utilizzano per far pagare di più soggetti meno digitalizzati o anziani, a parità di rischi, con un altro cliente più smaliziato
Queste pratiche si presentano spesso quando in fase di rinnovo c’è un cliente di lunga data, che va incontro a un aumento del premio e a “un’ingiusta penalizzazione”
Cos’è lecito considerare quando si stabilisce un prezzo per una polizza? Fra gli elementi che permettono alle assicurazioni di definire un premio adeguato rientrano sicuramente i rischi dell’assicurato, la sua probabilità di andare incontro a un sinistro. Ma una grande capacità di profilazione automatica permette oggi alle compagnie assicurative di adeguare le sue tariffe anche sulla base di fattori completamente diversi. Ad esempio, la probabilità che l’assicurato si guardi intorno per cercare offerte migliori.
Succede così, che l’intelligenza artificiale e i Big Data possano diventare strumenti che le assicurazioni utilizzano per far pagare di più soggetti meno digitalizzati o anziani, a parità di rischi, con un altro cliente più smaliziato. Ad averlo denunciato è l’Eiopa, l’autorità di vigilanza europea sul settore, che ha invitato le controparti di vigilanza nazionale a sorvegliare con attenzione un fenomeno dagli effetti potenzialmente “iniqui” e “preoccupanti”.
Fedeltà punita: come funziona il pricing differenziato
Esattamente, però, quali sono le pratiche di prezzo che puniscono alcuni clienti più di altri? Ad esempio, “aumentare ripetutamente per lo stesso cliente il prezzo del prodotto assicurativo in fase di rinnovo, sulla base della ‘bassa probabilità di abbandono’”, oppure, “in base alla sua bassa elasticità al prezzo (nota anche come “disponibilità a pagare’)”.
E ancora, “consigliare o spingere un potenziale cliente ad acquistare un prodotto assicurativo (in alcuni casi incluso in un pacchetto di prodotti finanziari e non finanziari) rispetto a un altro a causa di un prezzo iniziale molto basso, per poi applicare aumenti di prezzo improvvisi, inaspettati, significativi e ripetuti per i clienti al momento del rinnovo, sulla base di ragioni non correlate al rischio di sottoscrizione o al costo del servizio”.
Su queste ed altre pratiche riscontrate dall’Eiopa, note come “price walking”, un prezzo che si adegua a valutazioni che nulla hanno a che fare con i rischi assicurativi, l’Autorità ritiene che si tratti di “un trattamento iniquo, in quanto penalizza ingiustamente specifiche categorie di clienti… in particolare, i gruppi più vulnerabili”. Ad esempio, “i clienti più anziani, quelli con un basso livello di istruzione o con un basso reddito”, così come quelli “con accesso limitato ai canali digitali o ad altre fonti di informazione”, sono ritenuti “ad alto rischio di essere colpiti in modo sproporzionato da queste pratiche”.
Più nel dettaglio, queste pratiche si presentano spesso quando in fase di rinnovo c’è un cliente di lunga data, che va incontro a un aumento del premio e a “un’ingiusta penalizzazione” che colpisce “‘clienti fedeli’, in particolare di quelli appartenenti a gruppi più vulnerabili”.
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Un fenomeno non nuovo, ma in ascesa grazie all’IA
Quelle descritte fin qui non sono tecniche di pricing nuove, ha precisato l’Eiopa, “tuttavia, la crescente sofisticazione degli strumenti analitici e l’automazione dei processi, insieme alla diffusione di nuove tecnologie come l’Intelligenza Artificiale (Ia) e alla maggiore disponibilità di nuovi set di dati (Big Data), consentono di adattare sempre più i premi a comportamenti e caratteristiche personali, anche se non correlati ai rischi di sottoscrizione”.
Il problema è ulteriormente aggravato dal fatto che è possibile sempre di più utilizzare i nuovi strumenti tecnologici per adeguare i prezzi su larga scala, impattando un “crescente numero di clienti e sollevando importanti preoccupazioni”.
A causa di queste criticità, sono già stati avviati studi o azioni regolatorie in Germania, Italia, Irlanda, Svezia e Olanda.
Che l’Intelligenza artificiale sia ormai assai diffusa anche fra le assicurazioni operanti in Italia l’aveva messo in luce un recente studio dell’Ivass: nel nostro Paese il 43% delle compagnie fa già uso di una qualche forma di intelligenza artificiale nei suoi processi e il 27% utilizza almeno un algoritmo di machine learning nei processi con impatto diretto sulla clientela (queste ultime compagnie rappresentano il 78% del mercato nel ramo danni).
