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Impatto dell’IA: ridistribuzione o aumento della domanda assicurativa?

L’intelligenza artificiale non sta solo trasformando i processi assicurativi: sta ridefinendo la natura stessa della domanda di protezione. Nuovi rischi emergono, altri si trasformano, mentre l’innovazione tecnologica modifica il comportamento di imprese, intermediari e clienti. In questo scenario, il settore assicurativo non è più chiamato soltanto a innovare i propri strumenti operativi, ma a comprendere come l’AI stia ridistribuendo – e in alcuni casi ampliando – il fabbisogno assicurativo.

Il 2026 segna l’inizio di una fase in cui l’impatto dell’intelligenza artificiale diventa strutturale: cambia il profilo dei rischi, evolve la domanda di coperture e si rafforza il ruolo della governance, della trasparenza e della capacità di valutazione prospettica. Per il mondo assicurativo e per gli intermediari, comprendere questa trasformazione non è più un esercizio teorico, ma una necessità strategica.

L’adozione crescente dell’intelligenza artificiale sta generando un effetto duplice sul mercato assicurativo: da un lato redistribuisce la domanda esistente, dall’altro crea nuovi bisogni di protezione. Automazione, modelli predittivi, sistemi decisionali avanzati e infrastrutture digitali stanno modificando l’esposizione al rischio delle imprese e, di conseguenza, il ruolo dell’assicurazione come strumento di stabilità e resilienza.

Alcuni rischi tradizionali tendono a ridursi grazie alla maggiore capacità di prevenzione e analisi, mentre altri – come quelli legati a responsabilità algoritmica, errori decisionali automatizzati, cybersecurity e governance dei dati – assumono un peso crescente. Questo spostamento non riguarda solo le compagnie, ma coinvolge direttamente intermediari, funzioni di controllo e compliance, chiamati a interpretare scenari nuovi, più dinamici e regolatoriamente complessi.

In questo contesto, diventa centrale comprendere se l’AI porterà a una semplice riallocazione della domanda assicurativa o a una sua espansione complessiva. La risposta dipenderà dalla capacità del settore di sviluppare prodotti adeguati, modelli di valutazione coerenti e framework di governance in grado di garantire trasparenza, responsabilità e fiducia.

 

 

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AI Act e segnalazione incidenti gravi: linee guida Commissione UE

La Commissione europea ha posto in consultazione la bozza di linee guida che attuano l’art. 73 dell’AI Act (Draft Guidance on Incident Reporting for High-Risk AI Systems), per cui i fornitori di sistemi di IA ad alto rischio saranno tenuti, da agosto 2026, a segnalare gli incidenti gravi alle autorità nazionali.

L’obbligo di cui all’art. 73 del Regolamento UE 2024/1689 (AI Act) è volto ad individuare tempestivamente i rischi, garantire la responsabilità, consentire interventi rapidi e rafforzare la fiducia del pubblico nelle tecnologie di intelligenza artificiale.

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14 Apr

Navigare il panorama normativo dell’Intelligenza Artificiale: il ruolo dell’AI Act nel settore assicurativo e finanziario in Europa

L’Actuarial Association of Europe (AAE) ha pubblicato a marzo un documento di discussione che esplora le implicazioni dell’AI Act, concentrandosi sull’impatto per le aziende del settore assicurativo. L’obiettivo di questa analisi è comprendere meglio le sfide e le opportunità che questa regolamentazione comporta, oltre a delineare i requisiti di conformità per le imprese coinvolte.

1. L’AI Act e la classificazione del rischio
Il cuore dell’AI Act si basa su un approccio regolatorio basato sul rischio. L’UE ha introdotto una suddivisione delle applicazioni di IA in quattro categorie di rischio, ognuna delle quali comporta diversi livelli di obblighi normativi. Le categorie sono:

  • IA a rischio minimo, che include tecnologie come i filtri antispam e i suggerimenti di ricerca, non soggette a restrizioni particolari.
  • IA a rischio limitato, che comprende sistemi interattivi come chatbot e assistenti virtuali, per cui è richiesto un livello minimo di trasparenza e informativa agli utenti.
  • IA ad alto rischio, che include applicazioni utilizzate in settori critici come sanità, trasporti, finanza e assicurazioni. Questi sistemi richiedono audit rigorosi, governance strutturata e supervisione umana.
  • IA a rischio inaccettabile, che copre pratiche vietate, come il social scoring o la manipolazione cognitiva subliminale.

Questa classificazione implica che molte delle applicazioni di IA utilizzate nel settore finanziario e assicurativo rientrino nella categoria ad alto rischio. Di conseguenza, le imprese dovranno adeguarsi a un quadro normativo stringente, con implicazioni significative per la governance aziendale.

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