SCOR punta sull’intelligenza artificiale per rendere più efficiente il proprio underwriting e sostenere la crescita, ma avverte che l’espansione dell’AI apre nuove questioni di governance, cyber risk e responsabilità. Secondo il riassicuratore francese l’AI rappresenta una rilevante opportunità competitiva, purché sia accompagnata da controlli, limiti operativi e un’attenta gestione delle coperture assicurative.

Durante un incontro con i media organizzato nel corso del Rendez-Vous di Monte Carlo, il Group Chief Executive Officer di SCOR, Thierry Léger, e il Chief Executive Officer di SCOR Global P&C, Jean-Paul Conoscente, hanno indicato l’intelligenza artificiale tra le principali forze destinate a modificare il funzionamento dell’industria riassicurativa.

Per SCOR, l’intelligenza artificiale non costituisce soltanto un’innovazione tecnologica da adottare: è una leva per migliorare l’utilizzo dei dati, rafforzare la capacità di sottoscrizione e rendere scalabile l’attività di un gruppo che intende valorizzare la propria competenza specialistica. Al tempo stesso, però, la tecnologia amplia il perimetro dei rischi assicurabili e pone interrogativi rilevanti sul piano della supervisione delle decisioni automatizzate e della responsabilità per gli effetti prodotti dagli strumenti di AI.

Thierry Léger ha descritto l’intelligenza artificiale come un elemento centrale nella strategia futura del gruppo. In una compagnia orientata ai dati e caratterizzata dalla presenza di competenze tecniche specialistiche, l’AI viene vista come uno strumento capace di aumentare qualità, rapidità ed efficienza delle attività già svolte.

L’obiettivo non è sostituire indiscriminatamente il giudizio umano, ma potenziarlo. In questa prospettiva, l’intelligenza artificiale può supportare l’analisi delle informazioni, l’elaborazione dei dati assicurativi e riassicurativi, la valutazione dei rischi e la formulazione delle decisioni di underwriting.

Léger ha però sottolineato il carattere ambivalente della tecnologia. Se da un lato l’AI può rafforzare le capacità operative degli assicuratori, dall’altro può diventare un fattore di aggravamento del rischio cyber. L’evoluzione degli strumenti disponibili può infatti rendere gli attacchi più rapidi, sofisticati e scalabili, aumentando le difficoltà di valutazione, prevenzione e copertura delle esposizioni.

Per il riassicuratore, dunque, l’AI deve essere affrontata “a occhi aperti”: cogliendo i vantaggi di produttività e sviluppo, ma senza sottovalutare le conseguenze in termini di rischio operativo, sicurezza informatica, responsabilità e adeguatezza dei presidi interni.

Secondo Léger, l’area più delicata è la governance. Il tema si collega alla crescente diffusione di forme di AI agentica: sistemi capaci non soltanto di elaborare informazioni e proporre soluzioni, ma anche di svolgere compiti in modo sempre più autonomo.

Léger richiama l’emergere di una sorta di “dipendenti virtuali”, destinati a supportare le decisioni di sottoscrizione e, potenzialmente, a sviluppare una capacità decisionale indipendente. Il punto non è soltanto tecnologico. Per un settore che ha costruito il proprio modello operativo su un secolo di esperienza, giudizio professionale, selezione del rischio e accountability umana, l’automazione delle decisioni pone una questione fondamentale: chi definisce le regole, chi controlla l’algoritmo e chi risponde quando l’esito prodotto dall’AI si dimostra errato o dannoso?

La risposta indicata da SCOR è imperniata su limiti, framework e supervisione. L’AI può essere integrata nell’underwriting, ma deve operare all’interno di confini analoghi a quelli che il gruppo applicherebbe al lavoro di un dipendente. L’idea è quindi quella di una sottoscrizione “AI-augmented”, nella quale la tecnologia rafforza il processo decisionale, senza sottrarlo a una struttura di governo e responsabilità.

Un ulteriore profilo riguarda l’aumento del contenzioso connesso all’intelligenza artificiale. Léger ha richiamato dati che mostrano una crescita significativa delle controversie tra il 2022 e il 2026: oggi si contano già centinaia di casi, ma, secondo il manager, si tratta soltanto della fase iniziale di un fenomeno destinato a crescere rapidamente.

Il contenzioso può riguardare molteplici aree: utilizzo improprio dei dati, violazione della proprietà intellettuale, discriminazione algoritmica, errori decisionali automatizzati, danni derivanti da output inesatti o ingannevoli, cyber incident, uso fraudolento della tecnologia e contestazioni sulla corretta supervisione aziendale.

Per il mercato assicurativo, il problema è anzitutto di qualificazione del rischio. Non è ancora definitivamente definito quale linea di business debba rispondere, caso per caso, alle nuove esposizioni legate all’AI. Léger ha osservato che la copertura potrebbe collocarsi oggi lungo più rami, tra cui il cyber e la D&O, cioè la responsabilità civile degli amministratori e dei dirigenti.

È una valutazione che riflette la natura trasversale del rischio. Un evento connesso all’intelligenza artificiale può generare, contemporaneamente, una violazione informatica, una perdita economica, una contestazione verso il management, un danno reputazionale, un’interruzione operativa o una pretesa risarcitoria avanzata da clienti, controparti o autorità. Sarà quindi l’evoluzione dei sinistri, delle clausole contrattuali e della giurisprudenza a chiarire quali coperture risponderanno alle diverse fattispecie.

Per SCOR, il rischio AI si inserisce in un più ampio spazio di crescita per l’assicurazione del mondo non fisico. Léger ha stimato che, nel cyber, soltanto una quota compresa indicativamente tra il 5% e il 10% del mondo non fisico risulti oggi assicurata. Ne deriverebbe un protection gap potenziale compreso tra l’80% e il 95%.

La stima va letta come indicazione della dimensione ancora insufficiente della protezione assicurativa rispetto all’economia digitale, più che come un dato puntuale sull’intero mercato. Tuttavia, evidenzia con chiarezza il potenziale che SCOR individua nello sviluppo delle coperture dedicate a cyber risk, tecnologie digitali e nuove responsabilità connesse all’intelligenza artificiale.

Il paradosso è che la velocità dell’innovazione rende il rischio insieme più interessante e più difficile da assicurare. Quando anche revisori, esperti tecnici e assicuratori faticano a seguire l’evoluzione degli strumenti e delle minacce, risulta più complesso definire dati affidabili, scenari di perdita, accumuli potenziali, condizioni di copertura e premi tecnicamente adeguati.

Proprio questa difficoltà, tuttavia, può aprire opportunità per operatori capaci di combinare competenze assicurative, capacità modellistica, accesso ai dati e strumenti tecnologici avanzati.

SCOR ha già avviato l’impiego operativo dell’intelligenza artificiale nell’attività di underwriting. Léger ha richiamato, in particolare, uno strumento di sottoscrizione per il rischio terrorismo basato sull’AI, prossimo all’entrata in funzione.

L’utilizzo della tecnologia dovrebbe consentire alla compagnia di aumentare la propria capacità operativa senza replicare in misura proporzionale risorse e strutture. Per un riassicuratore relativamente piccolo, ma dotato di un ampio portafoglio e di una presenza internazionale significativa, la possibilità di utilizzare processi di underwriting potenziati dall’AI rappresenta un fattore di scala.

L’applicazione non dovrebbe fermarsi al terrorismo. Jean-Paul Conoscente ha confermato l’intenzione di utilizzare l’intelligenza artificiale anche nell’underwriting dei rischi property catastrophe, con un avvio previsto dal 2027. L’obiettivo dichiarato è ottimizzare l’allocazione del capitale tra aree geografiche diverse, supportando l’identificazione delle opportunità nelle quali la remunerazione del rischio risulti più adeguata.

L’AI potrà quindi diventare uno strumento complementare ai modelli catastrofali, all’analisi dell’esposizione, alla segmentazione geografica e alla valutazione del rapporto tra capitale assorbito e rendimento atteso.

L’intelligenza artificiale si inserisce, nella strategia di SCOR, in un disegno più ampio di allocazione dinamica del capitale lungo il ciclo assicurativo e riassicurativo. Conoscente ha indicato che il gruppo intende incrementare l’impiego di capitale nei rami nei quali ravvisa condizioni tariffarie tecnicamente favorevoli e, viceversa, ridurre l’esposizione nelle linee di business più problematiche.

In tale impostazione, dati, tecnologia e AI hanno una funzione precisa: rendere più efficace la selezione dei rischi e permettere al riassicuratore di crescere in modo disciplinato. L’AI non viene quindi presentata come un fattore autonomo di espansione, ma come un abilitatore della capacità di underwriting, della precisione tariffaria e dell’allocazione del capitale.

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