L’intelligenza artificiale generativa nelle assicurazioni: come la stanno usando davvero le compagnie europee secondo EIOPA
In un mercato assicurativo che cambia rapidamente, capire come le compagnie stanno usando le nuove tecnologie non è più una curiosità: è diventato un tema concreto di organizzazione, controllo dei rischi e qualità del servizio. Il nuovo report pubblicato da EIOPA ha l’obiettivo di spiegare la diffusione dell’intelligenza artificiale generativa nel settore assicurativo europeo.
Il documento prende in esame un fenomeno ormai molto visibile: l’ingresso dell’AI generativa nelle attività delle compagnie. EIOPA spiega che questa tecnologia può migliorare l’efficienza interna, velocizzare alcuni processi e rendere più fluida l’interazione con i clienti. Allo stesso tempo, però, porta con sé rischi nuovi: errori nelle risposte generate, problemi di sicurezza informatica, dubbi sulla protezione dei dati e difficoltà di controllo dei risultati. Proprio per questo l’Autorità europea ha deciso di monitorare in modo più da vicino come il mercato si sta muovendo.
Il report si basa su una survey svolta nel 2025 su 347 imprese di assicurazione in 25 Paesi UE e SEE. L’indagine raccoglie informazioni sul livello di adozione, sulle aree di utilizzo, sui principali ostacoli, sui modelli di governo interno e sui rischi percepiti. A completare il quadro, EIOPA richiama anche i risultati di un’indagine Eurobarometro sulla fiducia dei consumatori verso questi strumenti.
Una tecnologia già diffusa, ma ancora in una fase iniziale
Il primo messaggio del report è molto chiaro: l’intelligenza artificiale generativa non è più un tema da osservare da lontano. EIOPA rileva che il 65% delle imprese assicurative dichiara di usare già attivamente sistemi di AI generativa, ma aggiunge subito una precisazione importante: nella maggior parte dei casi si tratta ancora di progetti in fase sperimentale o di test, più che di soluzioni pienamente mature e diffuse in tutta l’organizzazione. In altre parole, il settore si è mosso, ma è ancora nella fase in cui prova, misura e corregge.
La spinta principale non arriva tanto dalla voglia di “fare innovazione” in astratto, quanto da esigenze molto concrete. Secondo il report, le compagnie stanno adottando questi strumenti soprattutto per migliorare l’efficienza dei processi interni e ridurre i costi, seguiti dall’obiettivo di migliorare i contatti con il cliente e supportare meglio alcune decisioni operative. Questa è una chiave di lettura importante anche per gli intermediari: la prima ondata di adozione non riguarda tanto la relazione commerciale in senso stretto, quanto il funzionamento interno delle imprese.
Accanto alle opportunità, restano però ostacoli molto concreti. Le difficoltà più segnalate sono la protezione dei dati, la sicurezza, gli adempimenti normativi e la mancanza di competenze specialistiche. Il report insiste su questo punto: l’AI generativa può portare benefici, ma richiede presìdi molto più robusti rispetto a un normale progetto informatico.
Dove si concentra oggi l’uso dell’AI generativa
Uno dei dati più interessanti del report riguarda la distribuzione concreta dei casi d’uso. EIOPA ha raccolto 957 casi d’uso segnalati dalle imprese intervistate. Di questi, il 64% riguarda attività interne, mentre il 36% riguarda applicazioni rivolte al cliente. Questo significa che oggi l’AI generativa viene usata soprattutto “dietro le quinte”, per rendere più rapidi e ordinati i processi interni, più che per sostituire direttamente il contatto umano con il cliente.
Le aree in cui la presenza è più forte sono il servizio clienti, la gestione dei sinistri e l’area commerciale e distributiva. Il report segnala che il 40% delle imprese dichiara già utilizzi nell’assistenza clienti, il 32% nella gestione sinistri e il 22% nelle attività di vendita e distribuzione. Guardando ai prossimi tre anni, il fronte su cui le compagnie prevedono la crescita maggiore è però quello del contrasto alle frodi, seguito ancora dalla gestione sinistri e dalla distribuzione.
Questo dato è interessante perché racconta bene la fase attuale del mercato: prima si usa l’AI per velocizzare, ordinare e supportare il lavoro umano; poi, una volta costruiti i controlli necessari, si pensa a estenderla ad ambiti più delicati e complessi.
Aree con maggiore crescita attesa nei prossimi 3 anni: contrasto alle frodi (64%), gestione sinistri (59%), vendita e distribuzione (54%).
Non solo chatbot: gli usi concreti raccontati dalle compagnie
Il report è utile anche perché non si ferma alle percentuali, ma descrive diversi esempi pratici. Nell’assistenza clienti, per esempio, molte compagnie stanno sperimentando chatbot e strumenti vocali per gestire richieste semplici, dare supporto iniziale e indirizzare il cliente. Ma EIOPA osserva che l’uso non si limita al rapporto esterno: spesso questi sistemi servono anche agli operatori interni, aiutandoli a trovare informazioni più velocemente o a riassumere richieste complesse.
Nella gestione dei sinistri, uno degli usi più ricorrenti riguarda l’estrazione automatica di dati da documenti non strutturati, come fatture, referti o altra documentazione. Questo riduce il lavoro manuale e velocizza alcune verifiche. Tuttavia il report sottolinea un punto molto netto: in molti casi le imprese precisano che questi strumenti devono supportare l’operatore umano, non sostituirlo. È il cosiddetto approccio “human in the loop”, cioè con controllo umano costante nelle fasi più delicate.
Tra gli altri esempi riportati da EIOPA ci sono strumenti per riassumere testi lunghi, assistenti per programmatori, sistemi interni di ricerca nelle linee guida aziendali e soluzioni che aiutano a recuperare rapidamente informazioni utili per underwriting, gestione documentale e supporto alla rete commerciale.
Cresce l’adozione, ma con molta prudenza
Un altro aspetto centrale del report riguarda il livello di autonomia lasciato a questi strumenti. Oggi prevalgono modelli “assistiti”, cioè sistemi che operano sotto supervisione umana e che non prendono decisioni in autonomia completa. EIOPA osserva però che, nel medio termine, molte imprese si aspettano un passaggio graduale verso modelli più autonomi. Questo rende ancora più importante costruire fin da subito regole chiare, controlli robusti e responsabilità ben definite.
Il rischio più citato dalle compagnie è quello delle cosiddette allucinazioni, cioè risposte errate o inventate generate dal sistema. A questo si aggiungono i rischi di sicurezza informatica, i problemi di protezione dei dati e la difficoltà di spiegare in modo chiaro come il sistema è arrivato a un determinato risultato. È un passaggio molto rilevante anche per chi distribuisce prodotti o dialoga con il cliente: se uno strumento produce un contenuto inesatto o fuorviante, il problema non è solo tecnologico, ma anche operativo, reputazionale e in alcuni casi di conformità normativa.
Per questo motivo molte imprese stanno aggiornando le proprie regole interne. EIOPA segnala che il 49% delle imprese ha già sviluppato una politica dedicata all’intelligenza artificiale: un dato che, rispetto al 2023, risulta raddoppiato. Il punto interessante è che il report invita a non fermarsi ai modelli di controllo tradizionali: l’AI generativa richiede attenzione specifica anche alla fase in cui il sistema viene interrogato, istruito e monitorato nei risultati prodotti.
Il nodo dei fornitori esterni
Un’altra evidenza forte del report riguarda il modo in cui le compagnie costruiscono queste soluzioni. Nella maggior parte dei casi non sviluppano tutto da sole, ma acquistano strumenti pronti o lavorano su modelli forniti da terzi. Questo aumenta il peso della gestione dei fornitori, perché una parte importante dei rischi si sposta fuori dall’azienda. EIOPA lo dice chiaramente: la dipendenza da soggetti esterni è elevata e la gestione del rischio fornitore diventa quindi centrale.
Il report spiega anche che molte imprese utilizzano basi dati esterne combinate con informazioni interne, ad esempio tramite sistemi che recuperano documenti aziendali e li usano come riferimento per generare risposte più pertinenti. Questa strada consente di mantenere un maggiore controllo sui contenuti e ridurre il rischio di errori, senza dover riaddestrare completamente il modello.
Per il settore assicurativo questo significa una cosa molto concreta: non basta valutare se lo strumento “funziona”. Bisogna chiedersi chi lo alimenta, su quali dati si basa, chi risponde in caso di errore, come vengono gestiti gli aggiornamenti e quali verifiche si possono fare nel tempo.
Implicazioni per il settore assicurativo
Il report EIOPA non dice che l’AI generativa stravolgerà subito il settore. Dice però una cosa forse ancora più importante: la trasformazione è già iniziata e sarà sempre più difficile restarne fuori. La vera differenza non la farà chi adotta prima uno strumento, ma chi riuscirà a usarlo con equilibrio, controlli adeguati e obiettivi chiari.
Per chi opera nell’intermediazione e nella compliance emergono almeno quattro indicazioni pratiche:
1) L’AI generativa, almeno oggi, serve soprattutto a supportare il lavoro umano. Non sembra esserci, nel breve periodo, una sostituzione ampia delle persone nei processi più delicati. Questo è un messaggio importante anche verso il cliente: la tecnologia può aiutare, ma nelle attività più sensibili resta fondamentale il controllo umano.
2) Il tema centrale non è solo l’efficienza, ma la qualità del presidio. Se aumentano gli strumenti automatici, aumentano anche le aspettative su protezione dei dati, sicurezza, tracciabilità e chiarezza dei risultati. Per molte strutture assicurative questo significherà rafforzare policy interne, formazione e controlli sui fornitori.
3) L’uso verso il cliente, almeno per ora, resta più prudente dell’uso interno. Questo conferma che nel rapporto commerciale la fiducia, la chiarezza e la capacità di spiegare restano decisive. In un settore come quello assicurativo, dove il cliente deve comprendere bene cosa sta acquistando e come funziona una copertura, l’automazione non può mai trasformarsi in opacità.
4) Il mercato si sta spostando da una fase di curiosità a una fase di governo vero e proprio. Il fatto che quasi metà delle imprese abbia già adottato una policy dedicata all’AI mostra che il tema non viene più trattato come una sperimentazione marginale, ma come un ambito da gestire con regole precise.
Conclusioni
Il nuovo report EIOPA sull’intelligenza artificiale generativa ci consegna un’immagine piuttosto netta: le compagnie europee stanno già usando questi strumenti, ma lo stanno facendo con prudenza, concentrandosi soprattutto sulle attività interne e mantenendo, almeno per ora, un presidio umano forte. L’adozione cresce, ma insieme crescono anche i temi da governare: errori nei contenuti, protezione dei dati, rischio informatico, controllo dei fornitori e chiarezza delle responsabilità.
Per il settore assicurativo il punto non è scegliere tra entusiasmo e diffidenza. Il punto è capire come usare bene questa tecnologia, senza perdere di vista ciò che conta davvero: affidabilità, trasparenza e tutela del cliente. Ed è proprio qui che, nei prossimi anni, si giocherà una parte importante della credibilità del mercato.
