TechEngines: le opportunità dell'intelligenza artificiale nel fintech

Oggi vi presentiamo l'intervista a Xuejing Zhou, CEO di TechEngines, una fintech che utilizza l'intelligenza artificiale per migliorare i processi assicurativi e bancari.

Ciao Xuejing, parlaci un po' di te

Sono una professionista esperta del settore assicurativo in tutti i suoi rami (auto, vita, agricoltura, ecc.), avendo maturato oltre vent'anni di esperienza in Italia, Regno Unito e Cina. Dopo la laurea in scienze informatiche ho iniziato la carriera in IBM e poi AXA.

Successivamente, dopo aver conseguito l’MBA presso Insead, ho iniziato a lavorare in Admiral, unanimemente riconosciuta come una delle migliore compagnie assicurative al mondo, dove nel 2007 sono stata incaricata di fondare ConTe.it, compagnia assicurativa operante in Italia sotto l’egida di Admiral, dove ero responsabile attuariato, pricing, IT e reporting.

Inoltre, ho una profonda esperienza in ambito IoT, avendo interagito con i diversi fornitori di firmware (es. le scatole nere per le auto) con la conseguente consolidata esperienza sugli analytics + telematics, data science ed algoritmi di intelligenze artificiale.

Cosa vi ha spinto a creare Tech Engines?

Secondo una recente ricerca di KPMG, il 75% delle compagnie assicurative a livello mondiale non dispone di tecnologie e processi organizzativi interni adeguati a cogliere le sfide portate dai big data.

Le compagnie assicurative non sono ancora in grado di integrare appieno nei propri sistemi di tariffazione (cioè nei modelli che definiscono la struttura ed il prezzo dei prodotti assicurativi) e di gestione dei sinistri i dati provenienti da nuove fonti di dati come le scatole nere installate nelle autovetture, gli smart watch, i social network e tutto l’insieme di altri dispositivi mobili e dell’Internet of Things (IoT): si pensi, ad esempio, alla recente diffusione degli assistenti vocali per la casa ed all'enorme quantità di dati che potrebbero raccogliere sullo stato di “salute” di un’abitazione in ottica di prevenzione e copertura dei rischi.

Inoltre, allo stesso tempo, nei rari casi in cui le compagnie tengano conto di tali dati per la tariffazione dei propri prodotti, il loro utilizzo e la loro integrazione nei sistemi di tariffazione avviene in maniera ancora rudimentale, senza lo sfruttamento di tecniche avanzate di machine learning (fra cui il riconoscimento delle immagini) e, più in generale, dell’intelligenza artificiale.

Sulla base di questi presupposti, nasce Tech Engines, start-up innovativa, già premiata dalla Regione toscana come start-up più innovativa del 2017 e dal bando Smart&Start di Invitalia nel 2019, che intende rivoluzionare il settore assicurativo e finanziario.

Ci fai qualche esempio di utilizzo di Tech Engines nel settore assicurativo?

Le compagnie assicurative rappresentano il target principale di InsurEngines. Le assicurazioni rappresentano il nostro target ideale, in quanto possono potenzialmente godere appieno dell’offering di Tech Engines, in termini di Sistema (Analysis Engine, Tariff Engine, Claims AI), nonché dei servizi di consulenza tematici, relativi all'analisi dei dati (es. analisi dati IoT per anti-frode, identificazione crash da scatola nera, valutazione dei sinistri tramite immagini, ecc.) e/o al disegno ed implementazione di nuovi prodotti assicurativi innovativi (es. prodotti di instant insurance) secondo una logica end-to-end (analisi di mercato, definizione delle coperture, definizione dei prodotti assicurativi, sviluppo di APP/Portale dedicato, gestione dei sinistri ecc.) liberando così le risorse interne della compagnia per altre attività e rendendo la struttura dei costi dei clienti più flessibile.

Broker ed intermediari rappresentano il sotto-segmento di riferimento per InsurEngines, per la maggior quantità di clienti gestiti e propensione ad investire in soluzioni innovative. Tale segmento di mercato è di interesse per Tech Engines poiché consentirebbe di distribuire prodotti assicurativi ideati da Tech Engines su richiesta degli intermediari (cd. prodotti “white label”), sfruttando così il sistema e le competenze distintive, o, in aggiunta, ampliare il canale di distribuzione dei prodotti disegnati per le compagnie assicurative, stilando delle partnership fra compagnie assicurative e broker/intermediari.

E in ambito bancario?

Nel settore bancario, siamo specializzati nel segmento del credito. Per tale segmento considerato il buon grado di maturità, Tech Engines (come d'altronde già fatto con alcuni clienti di tale settore, fra cui una società multinazionale del credito al consumo) intende offrire la piattaforma Analysis, per l’analisi del portafoglio clienti in ottica di miglior selezione, servizi di consulenza tematici relativi all'analisi dei dati (es. attività di anti-frode, ottimizzazione delle attività di recupero crediti, ecc.).

Inoltre, poiché sempre più intermediari del credito stanno aprendo nuove divisioni dedicate alla vendita di prodotti assicurativi (cd. “Bancassurance”), sfruttando la propria rete distributiva, Tech Engines potrebbe svolgere un ruolo-chiave nell'accelerare il processo di disegno e lancio di prodotti assicurativi da parte di tale segmento, sfruttando il proprio sistema Tariff e le competenze distintive nell'attività di underwriting.

Si parla molto (purtroppo) di coronavirus in queste settimane. In che modo l'intelligenza artificiale può aiutare durante questa emergenza?

Le tecnologie di intelligenza artificiale si sono dimostrate efficaci nel supportare la gestione della crisi COVID-19 in Cina, Taiwan, Singapore e Corea del Sud. Dall'analisi dei dati per la terapia intensiva a quelli per tracciare la mobilità degli individui; dal rilevamento automatico di bufale e fake news alla predizione dell’aumento dei contagiati.

Sulla base dei dati storici pubblicati ufficiali, vengono introdotti l'isolamento medico e i fattori di prevenzione dell'epidemia pubblica. Abbiamo utilizzato algoritmi di intelligenza artificiale intelligenti per prevedere l'andamento del numero di casi confermati dal 12 marzo. L’accuratezza delle nostre predizioni è notevole, con errori fra -0.4% a 4%.

Hanno creduto in voi investitori di primissimo livello, chi sono?

Gli investitori sono personalità di spicco e dalla reputazione mondiale nel settore finanziario, che supportano Tech Engines nel presentarsi ai principali gruppi assicurativi e finanziari italiani ed internazionali, oltre a fungere da mentori per la società:

Alfredo Scotti, che vanta un’esperienza pluridecennale nel settore assicurativo-finanziario dove, fra gli altri incarichi, ha ricoperto quello di Executive Deputy Chairman di Aon Italia, broker leader a livello mondiale, oltre ad aver fondato diverse società, fra cui Linkiesta.it e il Credito Lombardo Veneto

Davide Serra, già Commendatore della Repubblica, fondatore ed Amministratore delegato di Algebris, società di gestione del risparmio dal patrimonio gestito di oltre 12 miliardi di Euro

Fabio Troiani, co-fondatore e amministratore delegato di BIP – Business Integration Partners, dalla grande esperienza in progetti di innovazione e trasformazione nei settori ad alta intensità tecnologica

Massimiliano Cagliero, Fondatore e amministratore delegato di Banor, una delle principali SIM italiane indipendenti che gestisce circa 3 miliardi di Euro

Roberto Condulmari, oltre 25 anni di esperienza nel settore finanziario, già fondatore di Kairos (ora Julius Baer) e membro di Compass Investment

Oltre agli investitori, abbiamo avuto Michele Novelli come advisor fin dall'inizio.

Michele Novelli, ha più di 25 anni di esperienza nel settore startup e venture capital, è partner di Digital Magics, venture incubator certificato di startup innovative digitali quotato su Aim Italia. Nel 2011 ha fondato Earlybird Italia, uno dei fondi di Venture Capital di maggior successo in Europa. Nel 2012 contribuisce all'ideazione e creazione del Techpeaks - The People Accelerator a Trento.

Quali obiettivi volete raggiungere entro la fine dell'anno?

Industrializzare Claims AI, che mira a rivoluzionare la gestione dei sinistri sfruttando le più moderne tecnologie di riconoscimento delle immagini ed integrando i dati provenienti dall’IoT (es. scatola nera nel caso dell’auto o smart watch per le assicurazioni sulla salute), al fine di minimizzare i tempi di intercorrenti fra l’accadimento del sinistro e la sua liquidazione, con i conseguenti benefici tangibili in termini di performance, gestione delle riserve e soddisfazione dell’utente, sfruttando gli algoritmi di machine learning offerti da Analysis Engine.

Obiettivo di Claims AI è velocizzare il processo di gestione dei sinistri sfruttando l’intelligenza artificiale ed il machine learning per la valutazione dei danni, nonché per la stima oggettiva, adeguata ed affidabile dei preventivi di riparazione, la velocizzazione della liquidazione dei sinistri e l’ottimizzazione della gestione delle riserve da parte delle Compagnie.

Visto che per un po' di settimane bisognerà rimanere a casa, quali consigli hai per i nostri lettori?

#iorestoacasa abbiamo aiutato negli scambi con gli esperti cinesi per capire meglio l’esperienza cinese. Osservando da fuori ciò che sta accadendo in Italia noto che il blocco non è stato molto efficace a causa della crescita rapida degli infetti nelle prime fasi. Consiglio di rispettare i decreti del governo per non far andare in collasso il sistema sanitario italiano. L’emergenza non è ancora finita, non dobbiamo abbassare le guardia.