Assicurazioni e dati: il ruolo del data scientist

Quando ci muoviamo in rete o nella realtà fisica in compagnia dei nostri strumenti digitali come smartphone e smartwatch, o anche delle nostre auto connesse e dei nostri dispositivi IoT, lasciamo tracce delle nostre attività, delle nostre preferenze di acquisto e fruizione, dei nostri spostamenti.

Sono i cosiddetti dati, milioni e milioni di tracce che dicono qualcosa su di noi sia come singoli sia come gruppo. 

La raccolta, l’analisi e l’interpretazione dei dati è certamente una delle branche più fiorenti e in crescita degli ultimi anni: queste preziose tracce, per essere correttamente comprese e valorizzate, devono essere elaborate dalla combinazione di intelligenza umana e potenza di calcolo. 

Si parla molto, infatti, di data science, data analyst, small e big data. Quello di cui, forse, non siamo a conoscenza, è la vastità di applicazione di queste analisi, utili a studiare i comportamenti e a prevenire e risolvere molti problemi della nostra vita quotidiana.

Data scientist: un professionista che fa la differenza

In questo campo è molto importante la figura del data scientist, un esperto di dati che lavora in diversi settori, compreso quello assicurativo.

Il data scientist è una figura professionale in grado di studiare i big data delle assicurazioni raccolti dalle attività degli utenti per rispondere alle loro domande ed esigenze, sempre più complesse. Il suo obiettivo è quello anzitutto di comprendere i comportamenti delle persone o le variabili in campo nelle loro attività osservandone le tracce. Queste analisi vengono condotte e poi trasformate in report complessi che sono alla base dello sviluppo di prodotti e servizi sempre più efficienti, funzionali e in linea con quello che serve alle persone nella loro vita quotidiana.

Un data scientist che opera nel settore assicurativo ha una formazione specifica nelle discipline cosiddette STEM (Science, Technology, Engineering and Mathematics) come Fisica, Ingegneria, Statistica, Matematica o equivalenti. 

Nel dettaglio, un data analyst è in grado di padroneggiare l’utilizzo delle piattaforme di raccolta e classificazione dei big data, per poi applicare metodi analitici, statistici e matematici avanzati per la loro aggregazione e per poter restituire un senso complessivo alle estrazioni.

Gli obiettivi sono molteplici: questi studi sono funzionali a comprendere le esigenze delle persone e a capire come intervenire in modo adeguato ma anche studiare le applicazioni tecniche di apprendimento automatico e modelli predittivi per le intelligenze artificiali e sviluppare strategie innovative e avanzate.

Big data e assicurazioni: un settore in costante crescita

Il 93% delle grandi aziende sta facendo investimenti nel settore dei big data e le assicurazioni, nello specifico, sono al quinto posto (6%). Le compagnie assicurative hanno una lunga tradizione di raccolta e utilizzo dei dati, sempre nel rispetto della privacy dei clienti, per garantire loro servizi sempre più avanzati e competitivi anche sul fronte del prezzo. L’uso dei dati sta cambiando l’ottica di intervento delle compagnie assicurative spostandola dal campo degli interventi riparativi a quello della prevenzione e protezione.

Jeniot si colloca a pieno titolo in questo ambito, che sfrutta la potenza del mondo digitale per trasformare la compagnia assicurativa in un alleato quotidiano che ha l’obiettivo primario di prevenire i sinistri minimizzando i rischi e proteggere  sé stessi, i propri cari e i propri beni. Le assicurazioni possono quindi diventare il promotore di maggiore consapevolezza collettiva e individuale dei rischi e di un loro progressivo e intelligente abbattimento.  

Con l’avanzare della tecnologia le opportunità offerte da questo settore, grazie anche e soprattutto alla competenza dei data analyst e data scientist, sono sempre maggiori e questi scenari sopra descritti sono già realtà. Pensiamo, ad esempio, a quanto sia importante tracciare le abitudini degli automobilisti per offrire loro le soluzioni assicurative personalizzate.