Data Governance: un fattore decisivo nel settore delle assicurazioni

Le moderne società assicurative elaborano grandi quantità di dati sensibili e degni di particolare protezione e nel farlo devono garantire in ogni momento il rispetto dell’integrità, della qualità e della sicurezza di tali informazioni. La Data Governance rientra nella responsabilità del livello manageriale e comprende un framework strategico che consente di utilizzare i dati in modo efficace e responsabile.

Nell’ambito della Data Governance, le assicurazioni definiscono le basi per la gestione e l’utilizzo dei propri dati, le quali non solo consentono di rispettare i requisiti normativi, ma costituiscono anche il fondamento per decisioni aziendali affidabili e coerenti e il mezzo per rafforzare la fiducia dei clienti e di altri stakeholder del settore.

Il quadro di riferimento della Data Governance riunisce direttive, standard, processi e ruoli che garantiscono un’elevata qualità dei dati. Allo stesso tempo, esso assicura una gestione conforme alla legge e un’archiviazione affidabile dei dati. Un solido Data Governance Framework comprende:

• Organizzazione: strutturazione di flussi di dati, ruoli e responsabilità
• Tecnologia: impiego di strumenti e piattaforme adeguati
• Architettura: trattamento dei dati uniforme e sicuro
• Linee guida: regole di comportamento relative al trattamento dei dati
• Processi: procedure per la generazione, il trattamento e la cancellazione dei dati
• Compliance: rispetto delle disposizioni di legge e monitoraggio del trattamento dei dati

Il contributo della Data Governance nella quotidianità assicurativa

In Svizzera le assicurazioni dipendono in maniera preponderante da dati e normative. I seguenti esempi ne illustrano l’importanza, elencando i motivi principali per cui la Data Governance è oggi decisiva per gli assicuratori come base per la gestione degli affari:

1. Compliance normativa: gli assicuratori devono rispettare disposizioni di legge severe. Una Data Governance efficace contribuisce al rispetto di queste regole garantendo che i dati siano gestiti in modo sicuro e conforme alla legge.
   Esempio: una compagnia assicurativa leader ha implementato un Data Governance Framework per garantire il rispetto delle disposizioni in materia di protezione dei dati e ha ridotto significativamente le violazioni della compliance.
2. Miglioramento del processo decisionale: grazie a una base di dati unitaria e coerente, gli assicuratori possono prendere decisioni migliori. Dati di elevata qualità consentono valutazioni del rischio più precise e calcoli dei premi concreti.
   Esempio: un assicuratore è stato in grado di aumentare la precisione dei propri modelli di rischio del 20% e offrire premi più competitivi.
3. Risparmio sui costi ed efficienza: la Data Governance riduce ridondanze e incoerenze, portando a risparmi sui costi e a processi dei dati più efficienti.
   Esempio: una società ha ridotto i costi operativi del 15% grazie alla centralizzazione della gestione dei dati.
4. Maggiore sicurezza e protezione dei dati: un Data Governance Framework solido protegge i dati sensibili dei clienti dalla perdita e dall’accesso non autorizzato, rafforzando così la fiducia dei clienti.
   Esempio: dopo aver implementato direttive più severe, un assicuratore è riuscito a ridurre le violazioni della protezione dei dati del 30%.
5. Interazioni con i clienti ottimizzate: dati aggiornati e di elevata qualità consentono interazioni personalizzate con la clientela e migliorano l’esperienza cliente.
   Esempio: grazie a dati clienti consolidati, un assicuratore è riuscito a realizzare campagne di marketing personalizzate e ad aumentare il tasso di conversione del 25%.
6. Supporto da parte dell’intelligenza artificiale (IA): i grandi modelli linguistici dell’IA generativa offrono enormi potenzialità per automatizzare e migliorare le interazioni con i clienti e la valutazione dei rischi. Una Data Governance solida assicura che i sistemi AI lavorino con dati di alta qualità al fine di fornire risultati affidabili.
   Esempio: un assicuratore ha integrato chatbot basati sull’intelligenza artificiale per l’assistenza alla clientela, ottenendo così risposte più rapide e precise e un aumento significativo della soddisfazione cliente.

Quali sono le best practice in fase di implementazione?

L’osservazione del mercato e l’esperienza dimostrano che alcuni approcci si sono rivelati particolarmente promettenti e mirati per l’instaurazione della Data Governance nelle compagnie assicurative:

1. Gestione centralizzata dei dati: implementate un sistema centralizzato per la gestione di tutti i dati rilevanti e garantite così coerenza e facilità di accesso.
2. Processi trasparenti: all’interno di un comitato, stabilite direttive e procedure chiare per la classificazione, la qualità, la sicurezza e l’accesso ai dati, verificandone l’osservanza.
3. Investimenti tecnologici: utilizzate moderni strumenti di Data Governance a supporto della verifica della qualità dei dati e dei processi di pulizia automatizzati.
4. Corsi di formazione e sensibilizzazione: la formazione regolare dei collaboratori in merito alla Data Governance e ai requisiti di compliance è un aspetto decisivo.
5. Monitoraggio e adeguamento continui: utilizzate i KPI per misurare il successo del vostro programma di Data Governance e adeguate con regolarità le direttive ai nuovi requisiti.

Utilizzo dei dati come risorsa strategica e consolidamento del vantaggio competitivo

Agli assicuratori che desiderano una base solida per una migliore qualità dei dati, processi più efficienti e una maggiore fidelizzazione dei clienti per la propria azienda, consigliamo di rivolgersi al nostro team di esperti per analizzare la situazione attuale e discutere le possibili soluzioni.

Desiderate maggiori informazioni? Il team Data & AI Consulting di Swisscom sarà lieto di assistervi nell’ambito del vostro progetto di Data Governance.