Franke und Bornberg testa la consulenza AI sulla Hausratversicherung (assicurazione del contenuto dell’abitazione) e ne evidenzia punti di forza nella prima orientazione, ma limiti nella valutazione delle tariffe e dei bisogni individuali
L’agenzia di rating indipendente tedesca Franke und Bornberg ha messo alla prova una soluzione di intelligenza artificiale generativa – nello specifico ChatGPT – per verificare se possa sostituire un intermediario nella scelta di una polizza di assicurazione del contenuto dell’abitazione (Hausratversicherung). Nel test, condotto il 19 marzo 2026, all’AI è stato chiesto di porre fino a cinque domande per determinare il bisogno assicurativo e, sulla base di queste, di raccomandare fino a tre prodotti. Il risultato mostra luci e ombre: buone capacità nella strutturazione del bisogno, ma limiti evidenti nella valutazione comparativa dei prodotti e nella considerazione di fattori individuali.
Le analiste Vivian Fiegel e Simone Najderek evidenziano anzitutto come la risposta di ChatGPT sia stata metodologicamente ben strutturata. L’AI ha chiesto superficie dell’abitazione, valore del contenuto, presenza di rischi specifici (bici di valore, attrezzature per l’home office, piano terra con maggior rischio furto), oltre alle preferenze rispetto a rapporto prezzo‑prestazioni e livello di franchigia. Da queste poche domande è emerso un profilo di rischio piuttosto plausibile: appartamento di 90 mq, contenuto di valore, bicicletta sopra i 1.000 euro, tecnologia per home office e posizione al piano terra con aumentato rischio di effrazione, unitamente al desiderio di una copertura equilibrata tra costo e prestazioni.
Sulla base del profilo, ChatGPT ha suggerito tre prodotti di Hausratversicherung (indicati come A, B e C), motivando le scelte con argomenti come buon rapporto prezzo‑prestazioni, copertura in caso di colpa grave, alta soglia per i beni di valore e flessibilità di estensione delle garanzie. Solo in modo sporadico, però, l’AI ha segnalato limitazioni rilevanti, ad esempio il fatto che il furto di biciclette in un caso fosse coperto solo tramite modulo aggiuntivo. Quando Franke und Bornberg ha confrontato le raccomandazioni con i propri ranking e con le condizioni contrattuali, è emersa una divergenza importante: l’ordine A–B–C suggerito dall’AI non coincideva con la valutazione tecnica, secondo cui B è complessivamente superiore a C, mentre A è quello più debole, proprio su criteri cruciali per il profilo (furto bici, colpa grave, clausole di rinuncia alla sottoassicurazione).
Un altro aspetto critico riguarda la dimensione prezzo. Le tre soluzioni mostravano premi annuali diversi, sia in assenza di sinistri precedenti sia in presenza di pregressi. L’AI non ha considerato l’effetto dei sinistri pregressi sulla tariffa: nel caso di danneggiato con “Vorschäden”, il premio del prodotto A aumenta sensibilmente fino a diventare il più caro dei tre, pur non essendo il migliore dal punto di vista delle coperture. Anche meccanismi individuali di sconto e altri fattori di pricing non sono stati presi in considerazione, il che riduce la qualità del giudizio sul rapporto prezzo‑prestazioni.
Nel bilancio finale, le analiste attribuiscono a ChatGPT una “fondamentalmente adeguata” raccomandazione di prodotto: con cinque domande è stato possibile costruire un profilo di rischio utilizzabile, e la struttura delle domande, la logica delle motivazioni e l’attenzione a rischi rilevanti (furto bici, effrazione, colpa grave) sono valutate positivamente. Tuttavia, emergono limiti significativi: l’indagine dei bisogni resta superficiale, mancano domande di approfondimento, e la valutazione dei prodotti non tiene conto delle differenze di dettaglio nelle condizioni né di elementi come sinistri pregressi e modalità di pricing individuale. Inoltre, sistemi di AI “pubblici” non hanno accesso diretto e costantemente aggiornato ai testi di polizza, alle condizioni di sottoscrizione e agli aggiornamenti tariffari, e possono fornire risposte diverse a parità di input, con problemi di riproducibilità.
La conclusione di Franke und Bornberg è chiara: l’AI generativa può già oggi fungere da “primo consigliere digitale” e offrire una prima orientazione nel mondo dei prodotti, ma non sostituisce una consulenza davvero adeguata al bisogno, che richiede una raccolta dati più approfondita, una conoscenza specialistica dei prodotti e l’integrazione delle circostanze individuali della vita del cliente. L’istituto ha peraltro esteso il test ad altre quattro linee di business e intende pubblicare i risultati in una serie dedicata, segno che il tema del ruolo della AI nella consulenza assicurativa è destinato a rimanere al centro del dibattito.
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