Pietro Franchini, dirigente dell’istituto di vigilanza: «L’impatto è trasversale e coinvolge la gestione dei dati come anche l’integrazione con tecnologie come l’internet of things, l’intelligenza artificiale, la blockchain. Tecnologie potenti, che vedono il contributo al sistema assicurativo anche da parte di soggetti terzi, non sempre vigilati o sottoposti a forme di controllo».
L’approccio all’innovazione tecnologica? «Richiede un dialogo aperto e costante con l’industria assicurativa (per consentire l’innovazione senza soffocarla), i consumatori (per promuovere l’educazione finanziaria e assicurativa, per esempio puntando sul consenso informato all’utilizzo dei propri dati e sulla comprensione dei nuovi modelli di offerta) e le terze parti tecnologiche (per garantire il rispetto delle norme anche in caso di attività esternalizzate o acquisite)». Ne è convinto Pietro Franchini, dirigente dell’Ivass, intervenuto a un recente convegno sulle nuove competenze nell’ecosistema insurtech e fintech italiano e il nuovo paradigma da indirizzare.
Un confronto tra il regolatore / supervisore e il mercato, basato su strumenti come gli innovation hub, le sandbox regolamentari, la sperimentazione controllata e la cooperazione istituzionale, «è fondamentale per costruire un ambiente favorevole, inclusivo e orientato al futuro», ha affermato.
Già, perché l’innovazione tecnologica e organizzativa comporta un impatto trasversale, ha ricordato Franchini: «coinvolge la gestione dei dati come anche l’integrazione con tecnologie come l’internet of things, l’intelligenza artificiale, la blockchain. Tecnologie potenti, che vedono il contributo al sistema assicurativo anche da parte di soggetti terzi, non sempre vigilati o sottoposti a forme di controllo». E l’emergere di un modello open che consente la gestione e lo scambio di dati attraverso formati standardizzati, interfacce interoperabili, modalità affidabili e tempestive rappresenta «un paradigma che va oltre la semplice digitalizzazione dei processi: apre le porte a un’economia dell’informazione condivisa, dove collaborazione, trasparenza e innovazione diventano i cardini del futuro del settore».
Per Franchini, quindi, «è necessario interrogarsi su come possono agire queste interazioni e su come garantire regole chiare, sicurezza, eque condizioni di mercato». Inevitabile, poi, un riferimento ai dati, che stanno alla base dell’ecosistema digitale. «La protezione del dato non può essere separata dalla sua qualità, dalla sua tempestività, dalla capacità di essere effettivamente utilizzato per generare valore. La qualità e l’accuratezza dei dati, la trasparenza nel loro utilizzo, la sicurezza dei flussi informativi devono essere garantite a ogni passaggio della catena del valore, che nel settore assicurativo è particolarmente articolata. Pensiamo alla complessità dei flussi che legano cliente, intermediario e compagnia assicurativa: scambio di documenti, raccolta dei consensi, proposte contrattuali, flussi finanziari. È qui che si gioca la partita della fiducia e della sostenibilità dell’innovazione».
L’authority, ovviamente, sta attenzionando alcuni punti. Li ha ricordati lo stesso Franchini: «Favorire la certezza legale per sviluppatori e utilizzatori (i requisiti delle varie norme sono molteplici ed è importante un’attuazione integrata per favorire una gestione complessiva del ciclo di vita del prodotto assicurativo); garantire l’accesso alla tecnologia per tutte le fasce della popolazione, la protezione e la sicurezza dei dati e dell’identità digitale, prevenzione delle frodi cyber, impatto sulle organizzazioni e sui sistemi di controllo, effettiva creazione del valore; attuare una vigilanza proporzionale al rischio e in grado di inquadrare correttamente l’innovazione nelle varie fasi del ciclo di vita (particolare attenzione va prestata ai momenti in cui i sistemi innovativi interagiscono direttamente o indirettamente con il cliente); tutelare i consumatori con un approccio nuovo alla trasparenza e alla valutazione dei diritti fondamentali (bisogna traghettare il sistema dalla trasparenza formale alla spiegabilità dei sistemi, evitando bias e discriminazioni, garantendo l’implementazione di sistemi AI ad alto rischio conformi e controllati)». (fs)
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