Nel settore assicurativo, l’AI (Intelligenza Artificiale) sta rimodellando i processi aziendali, dalla sottoscrizione alla gestione dei sinistri e al coinvolgimento dei clienti. L’AI ha anche il potenziale per aumentare il valore dell’assicurazione per la società, consentendo servizi di protezione e mitigazione.
Nonostante i vantaggi che l’AI offre sia ai clienti che agli assicuratori, tuttavia, vi sono preoccupazioni legate alla privacy e al rischio di potenziali discriminazioni, nonché al ritardo tra il ritmo di sviluppo delle tecnologie AI e i corrispondenti quadri normativi. La recente comparsa di strumenti di AI generativa più sofisticati ha esacerbato queste preoccupazioni e ha stimolato una serie di iniziative normative in diverse giurisdizioni.

Un nuovo rapporto dell’Associazione di Ginevra fornisce una panoramica sull’evoluzione del panorama normativo dell’AI per gli assicuratori. Il rapporto analizza i diversi approcci alla regolamentazione dell’AI ed esplora il loro impatto sul settore assicurativo.

Facendo il punto su questi sviluppi, il rapporto fornisce considerazioni chiave per i regolatori e i responsabili politici che incoraggiano l’innovazione garantendo al contempo un’adeguata protezione dei clienti. In particolare, il rapporto rileva che i quadri normativi assicurativi esistenti, neutrali dal punto di vista tecnologico, possono essere sfruttati per gestire i rischi legati all’AI specifici del settore assicurativo, mentre la regolamentazione intersettoriale potrebbe ostacolare l’innovazione.

L’Associazione individua una serie di raccomandazioni per i responsabili politici e le autorità di regolamentazione in materia di regolamentazione assicurativa per l’Intelligenza Artificiale.

  1. Definire attentamente l’AI.
    È in corso un dibattito sulla definizione dell’AI a fini normativi. Una definizione praticabile dovrebbe limitare l’AI alle applicazioni di autoapprendimento, concentrandosi sull’apprendimento automatico per evitare un’eccessiva regolamentazione delle pratiche assicurative consolidate.
  2. Applicare la normativa esistente.
    Nell’affrontare i rischi legati all’AI, è fondamentale che le autorità di regolamentazione si basino sui quadri normativi esistenti, neutrali dal punto di vista tecnologico, e aggiornino le linee guida sull’applicazione di tali regolamenti nel contesto dell’AI.
  3. Sviluppare una regolamentazione basata sui principi.
    Il rapido sviluppo dell’AI rende la sua regolamentazione un compito complesso e in evoluzione. La regolamentazione basata sui principi su cui si basa la normativa attuale ha un approccio più promettente per gestire i rischi dell’AI senza soffocare l’innovazione e la concorrenza.
  4. Considere le caratteristiche specifiche dell’IA nel settore assicurativo.
    A causa della reversibilità delle decisioni nel settore assicurativo e della comprovata efficacia dei quadri normativi esistenti, la regolamentazione intersettoriale sarà molto meno efficace rispetto a settori meno regolamentati, come quello tecnologico, o in aree in cui le decisioni sull’AI sono irreversibili con conseguenze potenzialmente gravi.
  5. Concentrarsi sui risultati dei clienti.
    Sebbene i quadri di governance dei dati possano svolgere un ruolo importante nel garantire l’equità attuariale ed evitare discriminazioni, è importante non enfatizzare eccessivamente la regolamentazione dei singoli fattori di tariffazione utilizzati per valutare i rischi e determinare i premi. Un approccio equilibrato alla governance dei dati, incentrato sui risultati dei clienti, contribuirà a promuovere l’innovazione in modo equo e non discriminatorio.
  6. Collaborare a livello internazionale.
    Le giurisdizioni dovrebbero collaborare per sviluppare l’uso dell’AI nelle assicurazioni. L’armonizzazione delle normative e delle linee guida consentirebbe agli assicuratori di superare le sfide poste dall’AI e di sfruttarne le opportunità.