Analisi dei dati nelle dimensioni del mercato assicurativo, quota, crescita e analisi del settore, per tipologia (servizio, software), per applicazioni coperte (premi di prezzo, prevenzione e riduzione delle frodi e degli sprechi, acquisizione di informazioni sui clienti), approfondimenti regionali e previsioni fino al 2033

Analisi dei dati nelle dimensioni del mercato assicurativo

Il mercato dell’analisi dei dati nel settore assicurativo è stato valutato a 12.545,3 milioni di dollari nel 2024 e dovrebbe raggiungere 13.486,2 milioni di dollari nel 2025, crescendo fino a 24.052,3 milioni di dollari entro il 2033, con un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 7,5% durante il periodo di previsione dal 2025 al 2033.

Si prevede che il mercato statunitense dell’analisi dei dati nel settore assicurativo registrerà una crescita significativa poiché le compagnie assicurative adottano sempre più strategie basate sui dati per migliorare la sottoscrizione, l’elaborazione dei sinistri e il servizio clienti. Con i progressi nell’intelligenza artificiale, nell’apprendimento automatico e nei big data, gli assicuratori stanno sfruttando l’analisi per migliorare la gestione del rischio, rilevare le frodi e personalizzare le polizze. Con l’aumento della domanda di servizi più efficienti e incentrati sul cliente, il mercato statunitense è ben posizionato per guidare l’integrazione dell’analisi dei dati nel settore assicurativo. La continua attenzione alla trasformazione digitale sta guidando l’innovazione e plasmando ulteriormente il futuro del settore assicurativo negli Stati Uniti.

L’analisi dei dati nel mercato assicurativo sta rapidamente trasformando il modo in cui operano le compagnie assicurative. Con la crescente necessità di processi decisionali basati sui dati, gli assicuratori stanno sfruttando strumenti avanzati di analisi dei dati per migliorare l’efficienza operativa, ridurre i rischi e migliorare l’esperienza dei clienti. Queste soluzioni aiutano nella gestione dei sinistri, nel rilevamento delle frodi, nei processi di sottoscrizione e nella segmentazione della clientela. Man mano che il settore assicurativo diventa sempre più competitivo e incentrato sul cliente, l’adozione dell’analisi dei dati è diventata una strategia fondamentale per gli assicuratori per ottenere un vantaggio competitivo. L’integrazione delle tecnologie di intelligenza artificiale e machine learning migliora ulteriormente le capacità di analisi dei dati nel mercato assicurativo.

Analisi dei dati nelle tendenze del mercato assicurativo

Il mercato dell’analisi dei dati nel settore assicurativo sta registrando un’enorme crescita poiché il settore assicurativo abbraccia sempre più strategie basate sui dati. Circa il 40% degli assicuratori si sta concentrando sull’analisi predittiva per migliorare l’accuratezza della sottoscrizione e la valutazione del rischio. Infatti, il 25% degli assicuratori sta investendo attivamente in sistemi di rilevamento delle frodi basati sull’analisi dei dati, con l’obiettivo di ridurre l’incidenza dei sinistri fraudolenti. Il crescente spostamento verso modelli incentrati sul cliente è evidente, con il 30% degli assicuratori che dà priorità alla segmentazione della clientela e agli sforzi di personalizzazione attraverso l’analisi dei dati. Inoltre, il 20% del mercato è guidato dall’integrazione di strumenti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico, che aiutano gli assicuratori a prendere decisioni più informate e basate sui dati. L’adozione delle tecnologie Big Data per l’elaborazione dei dati in tempo reale rappresenta circa il 15% della crescita. Man mano che cresce la necessità di processi semplificati e maggiore precisione, si prevede che sempre più assicuratori implementeranno strumenti di analisi dei dati in varie aree come la gestione dei sinistri, lo sviluppo dei prodotti e il coinvolgimento dei clienti.

Analisi dei dati nelle dinamiche del mercato assicurativo

Le dinamiche dell'analisi dei dati nel mercato assicurativo sono influenzate dalla crescente domanda di efficienza, accuratezza e migliore esperienza del cliente nel settore assicurativo. Mentre le compagnie assicurative lavorano verso la trasformazione digitale, l’analisi dei dati è emersa come un fattore fondamentale per migliorare il processo decisionale. L’uso dell’analisi predittiva per la valutazione del rischio, l’applicazione dell’intelligenza artificiale nell’elaborazione dei sinistri e la crescente dipendenza da informazioni basate sui dati per la fidelizzazione dei clienti sono alcuni dei principali fattori trainanti del mercato. Inoltre, gli assicuratori si stanno rivolgendo all’analisi dei dati per semplificare le operazioni, migliorare i sistemi di rilevamento delle frodi e ottimizzare la gestione dei sinistri, il che sta aumentando ulteriormente la domanda di soluzioni di analisi dei dati nel mercato assicurativo.

Fattori di crescita del mercato

"Crescente domanda di rilevamento e prevenzione delle frodi"

Il rilevamento e la prevenzione delle frodi sono diventati fattori chiave nell’analisi dei dati nel mercato assicurativo. Circa il 35% della crescita del mercato è attribuita al crescente utilizzo dell’analisi dei dati per combattere le richieste di risarcimento fraudolente e garantire la trasparenza degli assicurati. Gli assicuratori stanno adottando algoritmi avanzati e modelli di machine learning per identificare attività sospette e ridurre le frodi. Con circa il 30% delle compagnie assicurative che cercano di sfruttare l’analisi dei dati per il rilevamento delle frodi, il mercato degli strumenti di prevenzione delle frodi basati sui dati continua ad espandersi. Poiché la prevenzione delle frodi diventa sempre più sofisticata, l’analisi dei dati svolge un ruolo cruciale nel ridurre al minimo le perdite finanziarie associate a richieste fraudolente.

Restrizioni del mercato

"Elevati costi di implementazione e complessità"

I costi elevati e la complessità dell’implementazione di soluzioni di analisi dei dati rappresentano i principali limiti nel mercato assicurativo. Circa il 40% delle compagnie assicurative deve affrontare sfide legate all’elevato investimento iniziale richiesto per l’infrastruttura di analisi dei dati. Queste soluzioni richiedono investimenti significativi in ​​tecnologia e personale qualificato, che possono essere proibitivi, in particolare per le compagnie assicurative più piccole. Inoltre, il 25% del mercato incontra difficoltà nell’integrare questi strumenti di analisi avanzati nei sistemi legacy, rallentando il processo di adozione. Le aziende si trovano inoltre ad affrontare le complessità legate alla privacy dei dati e alla conformità normativa, il che complica ulteriormente l’implementazione diffusa di queste tecnologie.

Opportunità di mercato

"Integrazione di intelligenza artificiale e machine learning"

L’integrazione dell’intelligenza artificiale (AI) e dell’apprendimento automatico (ML) nell’analisi dei dati rappresenta una significativa opportunità di mercato. Circa il 30% del mercato è guidato dal crescente interesse degli assicuratori per l’intelligenza artificiale e il machine learning per automatizzare i processi di sottoscrizione, migliorare la gestione dei sinistri e migliorare l’esperienza del cliente. Gli algoritmi AI e ML forniscono agli assicuratori la capacità di prevedere il rischio in modo più accurato, ottimizzare le strategie di prezzo e analizzare il comportamento dei clienti in modo più efficace. Inoltre, il 20% della crescita del mercato è guidata dall’uso di strumenti di intelligenza artificiale e machine learning per sviluppare prodotti assicurativi personalizzati e offrire soluzioni su misura ai clienti, migliorando la soddisfazione e la fidelizzazione dei clienti.

Sfida del mercato

"Problemi di privacy e sicurezza dei dati"

La privacy e le questioni relative alla sicurezza dei dati rappresentano sfide significative nell’analisi dei dati nel mercato assicurativo. Circa il 35% delle compagnie assicurative si preoccupa di salvaguardare i dati sensibili dei clienti mentre utilizza strumenti di analisi per ottenere informazioni approfondite. Con il crescente volume di dati raccolti e analizzati, aumenta anche il rischio di violazioni dei dati e della privacy. La conformità alle normative globali sulla protezione dei dati, come il GDPR, rappresenta un’ulteriore sfida per gli assicuratori, rappresentando circa il 25% della sfida del mercato. Garantire la gestione sicura dei dati e il rispetto delle leggi sulla privacy sono i principali ostacoli che il settore deve affrontare per sfruttare appieno il potenziale delle soluzioni di analisi dei dati.

Analisi della segmentazione

L’analisi della segmentazione è fondamentale per comprendere le diverse esigenze e preferenze dei clienti in un mercato, aiutando le aziende a personalizzare i propri prodotti e servizi in modo efficace. Segmentando un mercato, le aziende possono creare offerte più mirate e personalizzate, garantendo che le soluzioni giuste vengano fornite ai consumatori giusti. Il processo di segmentazione si basa tipicamente su vari fattori quali tratti geografici, demografici, psicografici e comportamentali. Questi fattori forniscono alle aziende una visione granulare della propria base clienti, consentendo loro di sviluppare strategie di marketing più efficaci, migliorare il coinvolgimento dei clienti e, in definitiva, aumentare le vendite.

La segmentazione del mercato può anche consentire alle aziende di dare priorità alle risorse in aree specifiche che mostrano il maggiore potenziale di crescita. Analizzando i dati relativi alle preferenze dei clienti, le aziende possono adattare le proprie strategie per concentrarsi sui segmenti più redditizi o poco serviti. Inoltre, l’analisi della segmentazione aiuta a identificare nuove opportunità di mercato e a comprendere i potenziali cambiamenti nel comportamento dei consumatori, consentendo alle aziende di rimanere competitive e reattive alle richieste del mercato.

Per tipo

• Servizio:Il segmento dei servizi ha assistito a una domanda crescente poiché le aziende si stanno concentrando maggiormente sul miglioramento dell'esperienza del cliente. I fornitori di servizi spesso sfruttano tecnologie avanzate per migliorare l’efficienza operativa e soddisfare le esigenze specifiche dei clienti. Oltre il 60% delle aziende dichiara di utilizzare servizi per ottenere informazioni più approfondite sui clienti e migliorarne la fidelizzazione. La crescente importanza dell’assistenza clienti personalizzata, come chatbot e soluzioni basate sull’intelligenza artificiale, sta guidando il segmento dei servizi. I servizi sono fondamentali anche per fornire supporto post-vendita, che influenza direttamente la fidelizzazione e la soddisfazione del cliente.

• Software:Le soluzioni software hanno visto un'adozione significativa, in particolare in settori come la finanza e la sanità. Negli ultimi anni, gli strumenti software che analizzano ed elaborano i dati hanno guadagnato terreno, con il 70% delle aziende che sfruttano software per processi decisionali basati sui dati. Questi strumenti offrono alle aziende la possibilità di automatizzare i processi, semplificare le operazioni e ridurre l’errore umano. Le aziende si affidano sempre più a software per l’analisi dei dati in tempo reale, che aiuta a identificare i modelli dei clienti e a ottimizzare le strategie di marketing. Man mano che le aziende adottano soluzioni software basate su cloud, la domanda di software scalabile e sicuro continua ad aumentare.

Per applicazione

• Premi sui prezzi:I premi di prezzo consentono alle aziende di fissare prezzi più alti per i propri prodotti o servizi in base a caratteristiche uniche o valore percepito. Circa il 45% delle aziende in settori competitivi utilizza strategie di prezzo premium per differenziare la propria offerta. Segmentando il mercato e prendendo di mira specifici segmenti di clientela, le aziende possono applicare modelli di prezzo dinamici che riflettono la disponibilità a pagare del cliente. Le strategie basate sui dati aiutano a ottimizzare i prezzi per massimizzare le entrate senza perdere la fiducia dei clienti. Questo approccio è stato particolarmente efficace in settori come i beni di lusso e i servizi specializzati.

• Prevenire e ridurre le frodi:La prevenzione delle frodi rimane una priorità assoluta per le imprese di vari settori, in particolare finanziario e del commercio elettronico. Circa il 50% delle organizzazioni ha implementato sistemi di rilevamento delle frodi per salvaguardare i propri clienti e le proprie risorse finanziarie. Tecnologie come l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale sono sempre più utilizzate per identificare attività sospette in tempo reale. Questi strumenti aiutano le aziende non solo a individuare le frodi, ma anche ad adottare misure proattive per ridurre i rischi potenziali. La crescente dipendenza dalle transazioni online ha ulteriormente accelerato l’adozione di sistemi di prevenzione delle frodi.

• Ottieni informazioni dettagliate sui clienti:Acquisire informazioni dettagliate sui clienti è fondamentale per favorire il successo aziendale, con il 67% delle aziende che riconosce l'importanza dell'analisi dei dati dei clienti nella definizione delle proprie strategie di marketing. Comprendendo il comportamento, le preferenze e i modelli di acquisto dei clienti, le aziende possono perfezionare le proprie offerte e migliorare l'esperienza dei clienti. Strumenti come sondaggi, cicli di feedback e monitoraggio comportamentale aiutano le aziende ad acquisire informazioni preziose. Mentre l’analisi dei dati continua ad evolversi, le informazioni sui clienti consentono alle aziende di anticipare le tendenze del mercato, promuovere relazioni più profonde con i clienti e creare soluzioni personalizzate che soddisfino le esigenze specifiche dei clienti.

Analisi dei dati nelle prospettive regionali delle assicurazioni

L’analisi dei dati nel mercato assicurativo sta registrando tassi di crescita diversi a seconda delle regioni. Il Nord America, in particolare Stati Uniti e Canada, è leader in termini di adozione tecnologica e innovazione nel settore assicurativo. La domanda di prodotti assicurativi più personalizzati, insieme alla necessità di efficienza operativa, sta guidando la crescita dell’analisi dei dati in questa regione. Anche l’Europa sta assistendo a una forte crescita, guidata principalmente dai cambiamenti normativi e dai progressi tecnologici. Nella regione Asia-Pacifico, paesi come Cina e India stanno rapidamente adottando l’analisi dei dati per semplificare le proprie operazioni assicurative, con maggiori investimenti in tecnologia. Al contrario, la regione del Medio Oriente e dell’Africa mostra una crescita promettente, sebbene il tasso di adozione sia leggermente più lento a causa degli ostacoli normativi e dello sviluppo dell’infrastruttura digitale.

America del Nord

Il Nord America domina l’analisi dei dati nel mercato assicurativo, rappresentando quasi il 40% della quota globale. Il maturo settore assicurativo della regione, unito ai progressi nella tecnologia di analisi dei dati, ne ha fatto il leader in questo ambito. Gli assicuratori del Nord America utilizzano sempre più l’analisi avanzata per semplificare i processi di sottoscrizione, migliorare il rilevamento delle frodi e offrire prodotti personalizzati. Circa il 65% delle compagnie assicurative della regione ha integrato l’analisi predittiva nelle proprie operazioni. Inoltre, i solidi quadri normativi del Nord America e la disponibilità di professionisti qualificati continuano ad alimentare la crescita dell’analisi dei dati nel mercato assicurativo.

Europa

In Europa, l’analisi dei dati nel mercato assicurativo è in costante espansione, contribuendo per circa il 25% alla quota di mercato globale. L’adozione dell’analisi dei dati è guidata dalla necessità di conformarsi a rigorose normative sulla protezione dei dati come il GDPR, che ha portato gli assicuratori a investire in soluzioni di analisi dei dati più sicure ed efficienti. Circa il 55% degli assicuratori europei ha implementato analisi avanzate per una migliore valutazione del rischio e prevenzione delle frodi. Il mercato sta crescendo anche grazie alle partnership tra assicuratori tradizionali e startup fintech, che stanno consentendo lo sviluppo di prodotti innovativi basati sui dati.

Asia-Pacifico

La regione Asia-Pacifico sta rapidamente adottando l’analisi dei dati nel settore assicurativo, con paesi come Cina, India e Giappone in testa. La regione detiene circa il 20% della quota di mercato globale. La crescita in questa regione è attribuita alla crescente penetrazione di Internet, all’aumento delle piattaforme assicurative digitali e alla crescente classe media. Circa il 50% degli assicuratori nella regione utilizza ora l’analisi dei dati per ottimizzare le proprie operazioni, con particolare attenzione al miglioramento dell’esperienza del cliente e al miglioramento dei modelli di prezzo. La crescente domanda di prodotti e servizi personalizzati nei mercati emergenti spinge ulteriormente l’adozione di tecnologie di analisi dei dati in questa regione.

Medio Oriente e Africa

La regione del Medio Oriente e dell’Africa sta registrando una crescita promettente nell’adozione dell’analisi dei dati nel settore assicurativo. Questa regione rappresenta circa il 15% del mercato globale. La crescita è principalmente guidata dalla crescente necessità per gli assicuratori di ottimizzare l’efficienza operativa e conformarsi ai quadri normativi in ​​evoluzione. Circa il 40% degli assicuratori della regione sta esplorando l’analisi dei dati per migliorare le informazioni sui clienti, semplificare la gestione dei sinistri e ridurre le frodi. Sebbene la trasformazione digitale sia ancora nelle sue fasi iniziali, il potenziale del mercato rimane elevato, poiché gli assicuratori cercano di sfruttare l’analisi dei dati per ottenere un vantaggio competitivo.

ELENCO DELLE PRINCIPALI AZIENDE PROFILATE nell'analisi dei dati nel mercato assicurativo

• Deloitte

• Verisk Analytics

• IBM

• SAP AG

• LexisNexis

• PwC

• Filo guida

• RSM

• SAS

• Pegasystems

• Majesco

• Quadro

• OpenText

• Oracolo

• Software TIBCO

• Risorsa Pro

• CONSIGLIO Internazionale

• Vertafore

• Qlik

Le migliori aziende con la quota più alta

• Deloitte:21%

• Analisi dei rischi:18%

Analisi e opportunità di investimento 

Il mercato dell’analisi dei dati nel settore assicurativo sta assistendo a un aumento degli investimenti guidati dalla necessità di maggiore efficienza operativa, miglioramento del processo decisionale e migliore esperienza dei clienti. Circa il 40% degli investimenti si concentra sull’analisi predittiva avanzata, che aiuta gli assicuratori a valutare il rischio e a individuare le frodi in modo più efficace. L’analisi predittiva sta diventando uno strumento essenziale per la sottoscrizione e la gestione dei sinistri, consentendo agli assicuratori di effettuare valutazioni del rischio più accurate e prevenire attività fraudolente.

Circa il 30% degli investimenti è diretto all’integrazione dell’intelligenza artificiale (AI) e del machine learning (ML) nelle piattaforme di analisi dei dati. Si prevede che queste tecnologie miglioreranno significativamente la capacità degli assicuratori di elaborare grandi volumi di dati in tempo reale e di prendere decisioni più informate. Le soluzioni basate sull'intelligenza artificiale e sul machine learning vengono utilizzate nell'automazione dei sinistri, nel rilevamento delle frodi e nella segmentazione dei clienti, fornendo agli assicuratori un vantaggio competitivo in un mercato in rapida evoluzione.

Circa il 20% degli investimenti è destinato a piattaforme di analisi dei dati basate su cloud. Il passaggio alle tecnologie cloud consente agli assicuratori di ampliare le proprie capacità di analisi riducendo i costi e migliorando la flessibilità operativa. Mentre gli assicuratori abbracciano la trasformazione digitale, le piattaforme basate su cloud forniscono loro l’agilità necessaria per analizzare dati provenienti da varie fonti, ottimizzare l’allocazione delle risorse e migliorare l’agilità aziendale.

Il restante 10% degli investimenti del mercato è diretto al miglioramento dell’esperienza del cliente attraverso l’analisi dei dati. Gli assicuratori stanno investendo in strumenti che forniscono servizi personalizzati, migliorano la fidelizzazione dei clienti e ottimizzano le strategie di marketing. Si prevede che le piattaforme di analisi dei dati che sfruttano le informazioni sui clienti per personalizzare le offerte di prodotti e migliorare il coinvolgimento dei clienti cresceranno del 15% nei prossimi anni.

Sviluppo NUOVI PRODOTTI

Nel mercato dell’analisi dei dati nel settore assicurativo, lo sviluppo di nuovi prodotti è fortemente focalizzato sull’integrazione di tecnologie di intelligenza artificiale e apprendimento automatico per migliorare l’efficienza complessiva delle operazioni assicurative. Circa il 35% dei nuovi prodotti mira a incorporare algoritmi avanzati basati sull’intelligenza artificiale per la sottoscrizione e la gestione dei sinistri. Questi prodotti consentono agli assicuratori di ridurre gli interventi manuali, prevedere le esigenze dei clienti e migliorare l'efficienza operativa. Gli strumenti di analisi basati sull’intelligenza artificiale sono progettati per analizzare grandi quantità di dati per fornire informazioni fruibili, consentendo agli assicuratori di semplificare i processi e migliorare la redditività.

Circa il 30% delle innovazioni di nuovi prodotti sono dedicate al miglioramento delle soluzioni di analisi basate su cloud. Mentre gli assicuratori si muovono sempre più verso la trasformazione digitale, la domanda di piattaforme cloud scalabili, flessibili ed economicamente convenienti è in crescita. Queste nuove soluzioni basate su cloud consentono agli assicuratori di accedere a dati in tempo reale da varie fonti, consentendo un processo decisionale più rapido e una migliore agilità aziendale. Si prevede che questo cambiamento migliorerà significativamente la capacità degli assicuratori di offrire servizi personalizzati e stare al passo con le tendenze del mercato.

Circa il 25% degli sviluppi di nuovi prodotti si concentra su soluzioni di analisi predittiva che aiutano gli assicuratori a gestire il rischio in modo più efficace. Questi strumenti consentono alle compagnie assicurative di prevedere e prevenire le perdite, ottimizzare la gestione dei sinistri e migliorare la fidelizzazione dei clienti. Le applicazioni di analisi predittiva aiutano inoltre gli assicuratori a identificare le richieste di risarcimento fraudolente, con conseguente riduzione dei costi e migliore gestione del rischio.

Il restante 10% degli sviluppi del prodotto si concentra sul miglioramento delle capacità di visualizzazione dei dati. Poiché i dati diventano sempre più complessi, gli assicuratori necessitano di strumenti avanzati di visualizzazione dei dati per aiutare i decisori a interpretare e agire su grandi set di dati. Questi strumenti sono essenziali per creare dashboard intuitive che forniscono approfondimenti in tempo reale sul business, consentendo agli assicuratori di rispondere rapidamente ai cambiamenti del mercato.

Sviluppi recenti

• Deloitte (2025): Deloitte ha lanciato un nuovo strumento di analisi basato sull'intelligenza artificiale progettato per aiutare gli assicuratori a prevedere il comportamento dei clienti e ridurre il tasso di abbandono. Lo strumento incorpora algoritmi avanzati di apprendimento automatico, con un conseguente miglioramento del 15% nei tassi di fidelizzazione dei clienti per i primi utilizzatori.

• Verisk Analytics (2025): Verisk Analytics ha introdotto una soluzione avanzata di rilevamento delle frodi che utilizza l'analisi predittiva per identificare le richieste fraudolente prima che vengano elaborate. Questo sviluppo ha ridotto le richieste di risarcimento fraudolente del 10% tra gli assicuratori partecipanti.

• IBM (2025): IBM ha presentato una piattaforma di analisi dei dati basata su cloud che aiuta le compagnie assicurative a ottimizzare l'elaborazione dei sinistri attraverso analisi e visualizzazione dei dati in tempo reale. La piattaforma ha migliorato l’efficienza operativa del 12%, aiutando gli assicuratori a ridurre i tempi di risoluzione dei sinistri.

• SAPAG (2025): SAP AG ha introdotto una soluzione di gestione del rischio aggiornata con integrazione dell'intelligenza artificiale per aiutare gli assicuratori a migliorare l'accuratezza della sottoscrizione e identificare i rischi emergenti. Questo sviluppo ha contribuito a una riduzione del 13% degli errori di sottoscrizione.

• Filo guida (2025): Guidewire ha lanciato una nuova suite di analisi focalizzata sul miglioramento del coinvolgimento degli assicurati. Sfruttando l’analisi dei dati, la suite offre agli assicuratori esperienze personalizzate per i clienti, migliorando la soddisfazione degli assicurati del 20%.

COPERTURA DEL RAPPORTO

Il rapporto sul mercato Analisi dei dati nel settore assicurativo offre una copertura completa delle tendenze chiave, delle tecnologie e delle dinamiche di mercato che stanno plasmando il settore. Circa il 35% del rapporto evidenzia la crescente importanza dell’intelligenza artificiale e delle tecnologie di machine learning nella trasformazione delle operazioni assicurative. Questi progressi stanno aiutando gli assicuratori ad automatizzare le attività, prevedere i rischi e migliorare i processi di gestione dei sinistri, portando a un ambiente di mercato più efficiente ed economicamente vantaggioso.

Circa il 30% del rapporto riguarda l’aumento delle piattaforme di analisi dei dati basate su cloud e il loro impatto sul settore assicurativo. Le piattaforme cloud consentono agli assicuratori di analizzare grandi quantità di dati in tempo reale, migliorare la scalabilità e ridurre i costi dell'infrastruttura. Questo cambiamento sta guidando la trasformazione digitale del settore, consentendo agli assicuratori di innovare più rapidamente e offrire servizi più personalizzati.

Un altro 20% del rapporto si concentra sull’adozione di soluzioni di analisi predittiva da parte degli assicuratori. Gli strumenti di analisi predittiva consentono alle aziende di valutare meglio i rischi, rilevare le frodi e migliorare la soddisfazione dei clienti. Questi strumenti sono diventati essenziali per un processo decisionale e una gestione del rischio efficaci nel settore assicurativo.

L’ultimo 15% del rapporto discute le sfide affrontate dal settore, comprese le preoccupazioni sulla privacy dei dati e la necessità di una perfetta integrazione di varie fonti di dati. Copre anche le prospettive di crescita futura, con un’enfasi sul ruolo crescente dell’analisi dei dati nella creazione di esperienze cliente personalizzate e nella promozione dell’efficienza operativa.