AI nell’RC Auto: perché serve trasparenza su prezzo e rischi?

L’uso dell’intelligenza artificiale nell’RC Auto sta trasformando il modo in cui vengono calcolati i premi, valutati i rischi, individuate le frodi e gestiti i sinistri. Questa evoluzione tecnologica, però, solleva interrogativi cruciali su trasparenza, spiegabilità delle decisioni e possibili discriminazioni. In un contesto in cui l’AI entra in processi che incidono direttamente su prezzo, condizioni contrattuali e accesso alla copertura, diventa essenziale capire dove e come vengono usati gli algoritmi, quali logiche guidano le valutazioni e quali diritti ha l’assicurato per chiedere chiarimenti e contestare esiti ritenuti ingiusti.

Dove si usa l’AI: pricing, underwriting, antifrode e liquidazione

Nell’RC Auto l’intelligenza artificiale viene impiegata lungo l’intera catena del valore assicurativo, spesso in modo non immediatamente visibile al cliente. Nel pricing, modelli di machine learning analizzano grandi volumi di dati storici su sinistri, profili di guida, caratteristiche del veicolo e contesto territoriale per stimare la probabilità di incidente e il costo atteso dei risarcimenti. Questi sistemi possono integrare anche informazioni provenienti da dispositivi telematici (black box, app di guida) per costruire profili di rischio dinamici, aggiornati nel tempo. Nell’underwriting, ovvero nella fase di accettazione del rischio, algoritmi di scoring supportano la decisione se offrire copertura, con quali massimali e a quali condizioni, classificando i clienti in fasce di rischio sulla base di pattern individuati nei dati.

La stessa logica algoritmica viene applicata ai sistemi antifrode, che cercano anomalie nei comportamenti dichiarativi, nelle tempistiche dei sinistri o nelle reti di relazioni tra soggetti coinvolti (assicurati, testimoni, carrozzerie, professionisti). Modelli di rilevazione delle anomalie (anomaly detection) segnalano i casi che si discostano dalle casistiche “normali”, indirizzandoli verso controlli approfonditi. Nella liquidazione dei sinistri, l’AI può stimare i danni materiali a partire da foto del veicolo, suggerire importi di risarcimento coerenti con i precedenti o automatizzare parte del workflow, ad esempio pre-validando documentazione o verificando coerenza tra dinamica dichiarata e danni riscontrati. In tutti questi ambiti, la promessa è di maggiore efficienza e coerenza, ma il rovescio della medaglia è il rischio di decisioni opache e difficili da contestare per l’assicurato.

La centralità dell’AI in processi che incidono su prezzo e accesso alla copertura rende particolarmente rilevante il tema della classificazione del rischio. Se un modello associa a un determinato profilo una probabilità di sinistro più elevata, questo si traduce in premi più alti o in condizioni meno favorevoli. Tuttavia, la qualità di queste valutazioni dipende dalla qualità dei dati di partenza, dalle variabili selezionate e dalle scelte di modellizzazione. Errori di misurazione, dati incompleti o storicamente distorti possono produrre stime di rischio non aderenti alla realtà, penalizzando alcuni gruppi di assicurati. Per questo, la regolazione europea considera gli usi dell’AI in ambito assicurativo tra quelli che richiedono maggiori cautele in termini di gestione del rischio, supervisione umana e trasparenza verso gli utenti, come emerge dal quadro normativo dedicato ai sistemi di AI ad alto rischio (regolamento europeo sui sistemi di intelligenza artificiale).

Un ulteriore ambito di utilizzo riguarda la prevenzione e la sicurezza stradale. L’analisi algoritmica dei dati di sinistro, delle condizioni di traffico e delle caratteristiche infrastrutturali può contribuire a individuare tratti di rete particolarmente critici, fasce orarie a maggior rischio o comportamenti di guida che aumentano la probabilità di incidente. In un Paese in cui il numero di incidenti con lesioni e il relativo costo sociale restano strutturalmente elevati, strumenti di analisi avanzata possono supportare politiche di prevenzione più mirate e tariffe che riflettano meglio il rischio effettivo. Tuttavia, anche in questo caso, la legittimità dell’uso dell’AI dipende dalla capacità di spiegare come i dati vengono utilizzati e quali effetti producono su premi, franchigie e condizioni contrattuali.

Spiegabilità dei modelli e accesso alle logiche decisionali

Quando un algoritmo contribuisce a determinare il premio di una polizza RC Auto o l’esito di una richiesta di risarcimento, il tema della spiegabilità diventa centrale. Per spiegabilità non si intende necessariamente la divulgazione del codice sorgente o dei dettagli proprietari del modello, ma la capacità di fornire all’assicurato una motivazione comprensibile delle decisioni che lo riguardano. In pratica, il cliente dovrebbe poter sapere quali categorie di dati sono state considerate (ad esempio età del conducente, storico sinistri, chilometraggio annuo, area di circolazione) e in che modo queste hanno inciso, in termini qualitativi, sul premio o sulla valutazione del rischio. Questo tipo di trasparenza è coerente con i principi europei di AI affidabile, che richiedono che i sistemi che incidono sui diritti delle persone siano comprensibili e contestabili.

Dal punto di vista tecnico, molti modelli di machine learning utilizzati in ambito assicurativo sono di tipo “black box”, cioè difficili da interpretare direttamente. Per rispondere alle esigenze di spiegabilità, le compagnie possono adottare tecniche di explainable AI (XAI), che forniscono indicazioni sulle variabili più rilevanti per una specifica decisione o per il comportamento generale del modello. Ad esempio, strumenti di analisi di importanza delle caratteristiche possono mostrare che, per un certo segmento di clientela, la frequenza dei sinistri passati pesa più della zona di residenza, o viceversa. Tuttavia, la traduzione di queste analisi in informazioni fruibili per il cliente richiede un ulteriore sforzo di comunicazione, per evitare spiegazioni eccessivamente tecniche o vaghe.

Un altro aspetto cruciale riguarda l’accesso alle logiche decisionali in caso di contestazione. Se un assicurato ritiene che il premio proposto sia ingiustificatamente elevato o che un sinistro sia stato liquidato in misura insufficiente a causa di una valutazione automatizzata, dovrebbe poter chiedere una revisione umana e ottenere chiarimenti specifici. Questo implica che la compagnia mantenga tracciabilità delle decisioni algoritmiche, registrando quali modelli sono stati utilizzati, con quali parametri e su quali dati. Senza questa tracciabilità, diventa difficile ricostruire a posteriori il percorso decisionale e verificare l’eventuale presenza di errori o distorsioni. I principi europei sull’AI sottolineano proprio la necessità di accountability, cioè la possibilità di attribuire responsabilità e di verificare il funzionamento dei sistemi in caso di controversie (linee guida etiche europee per un’AI affidabile).

Infine, la spiegabilità non riguarda solo il singolo caso, ma anche la trasparenza sistemica. Le compagnie dovrebbero informare in modo chiaro, già in fase precontrattuale, se e in che misura utilizzano sistemi di AI per il pricing, l’underwriting, l’antifrode e la liquidazione. Ciò include indicazioni sulle categorie di dati trattati, sulle finalità del trattamento e sulle eventuali conseguenze per il cliente (ad esempio, variazioni dinamiche del premio in base allo stile di guida rilevato da dispositivi telematici). Una comunicazione generica sull’uso di “tecnologie avanzate” non è sufficiente a soddisfare le esigenze di trasparenza: occorrono informazioni specifiche, pur senza rivelare segreti industriali, che permettano all’assicurato di valutare consapevolmente l’impatto dell’AI sulla propria posizione contrattuale.

Bias territoriali e di profilo: segnali d’allarme da riconoscere

L’uso di modelli di AI nell’RC Auto espone al rischio di bias, ossia distorsioni sistematiche nelle valutazioni di rischio e nei premi applicati a determinati gruppi di assicurati. Un primo ambito critico è quello dei bias territoriali. Se i modelli si basano su dati storici di sinistrosità che riflettono differenze infrastrutturali, di traffico o di controllo del territorio, è legittimo che alcune aree risultino più rischiose di altre. Tuttavia, quando le differenze di premio tra zone geografiche simili diventano marcate e difficili da giustificare con indicatori oggettivi, può emergere il sospetto che l’algoritmo stia amplificando pattern storici non più attuali o correlazioni spurie. Ad esempio, un’area che ha registrato in passato un picco di sinistri per cause contingenti potrebbe continuare a essere penalizzata anche dopo che le condizioni di rischio sono cambiate.

Un secondo ambito riguarda i bias di profilo, legati a caratteristiche personali o di comportamento. Variabili come età, anzianità di patente, professione, composizione del nucleo familiare o tipologia di utilizzo del veicolo possono essere correlate al rischio, ma il loro uso deve essere attentamente valutato per evitare effetti discriminatori indiretti. Se un modello attribuisce sistematicamente premi più elevati a determinate categorie di persone, senza una giustificazione robusta in termini di rischio effettivo, si può configurare una forma di discriminazione algoritmica. Il problema si accentua quando i dati di addestramento riflettono pratiche tariffarie passate già sbilanciate, che l’AI finisce per replicare e rafforzare, anziché correggere.

Per l’assicurato, alcuni segnali d’allarme possono aiutare a individuare possibili bias. Tra questi, differenze di premio molto rilevanti tra profili simili per storico di guida e caratteristiche del veicolo, ma diversi solo per area di residenza o per alcuni tratti personali; aumenti tariffari significativi non spiegati da variazioni nel comportamento di guida o nel numero di sinistri; rifiuti di copertura o condizioni particolarmente onerose senza motivazioni chiare. Anche la percezione di una forte opacità nelle spiegazioni fornite dalla compagnia – ad esempio, riferimenti generici a “modelli statistici” senza ulteriori dettagli – può indicare una scarsa attenzione alla trasparenza sulle logiche algoritmiche.

Il contesto italiano, caratterizzato da un numero ancora elevato di incidenti stradali con lesioni e da un costo sociale significativo, rende particolarmente sensibile il tema della corretta valutazione del rischio. Dati ufficiali mostrano come il rischio stradale resti strutturalmente alto, con decine di migliaia di incidenti e un impatto economico rilevante per la collettività, a conferma del ruolo centrale che modelli di rischio trasparenti e basati su dati di qualità possono avere sia per le politiche di sicurezza sia per la definizione dei premi assicurativi. In questo quadro, la sfida è utilizzare l’AI per affinare la misurazione del rischio senza trasformare correlazioni statistiche in penalizzazioni ingiustificate per specifici territori o gruppi di utenti.

Domande da fare alla compagnia e documenti da richiedere

Per aumentare la propria tutela in un contesto in cui l’AI incide sempre di più su premi e condizioni dell’RC Auto, l’assicurato può adottare un approccio proattivo, ponendo alcune domande chiave alla compagnia o all’intermediario. Una prima domanda riguarda l’uso stesso dell’AI: se e in quali fasi del processo (pricing, underwriting, antifrode, liquidazione) vengono utilizzati sistemi algoritmici. È utile chiedere quali categorie di dati personali e di utilizzo del veicolo alimentano questi modelli e se sono previste valutazioni dinamiche del premio in base a dati telematici. Un altro punto riguarda la presenza di controlli umani: in che misura le decisioni proposte dall’algoritmo vengono riviste o validate da personale esperto, soprattutto nei casi più complessi o in presenza di anomalie.

Un secondo blocco di domande può riguardare la spiegazione delle decisioni. L’assicurato può chiedere quali sono i principali fattori che hanno inciso sul premio proposto, se esistono fasce di rischio predefinite e come si viene assegnati a una determinata fascia. In caso di aumento significativo del premio al rinnovo, è legittimo domandare quali elementi nuovi (ad esempio sinistri, cambi di residenza, variazioni nell’uso del veicolo) abbiano determinato la variazione. Per i sinistri, si può chiedere se la valutazione del danno o la decisione di liquidazione siano state supportate da strumenti di AI e, in tal caso, quali verifiche umane siano state effettuate. Queste richieste contribuiscono a rendere più concreto il diritto a comprendere e, se necessario, contestare le decisioni automatizzate.

Dal punto di vista documentale, è opportuno richiedere e conservare con attenzione il set informativo precontrattuale, le condizioni di polizza e ogni comunicazione scritta che faccia riferimento all’uso di sistemi automatizzati o di AI. In particolare, possono essere rilevanti eventuali informative che descrivono il trattamento dei dati, le finalità di profilazione e le modalità con cui le informazioni raccolte (anche tramite dispositivi telematici) influenzano il premio o le condizioni di copertura. In caso di contestazione, è utile disporre di documentazione che attesti le motivazioni fornite dalla compagnia per un certo livello di premio o per l’esito di un sinistro, incluse eventuali note interne rese disponibili su richiesta o in sede di reclamo.

Infine, l’assicurato può valutare l’opportunità di attivare i canali di reclamo previsti dalla compagnia o dagli organismi di vigilanza, qualora ritenga che una decisione algoritmica sia stata ingiusta o insufficientemente motivata. In tali casi, è importante formulare richieste specifiche di chiarimento sulle logiche utilizzate, sui dati considerati e sulle verifiche umane effettuate. Un approccio informato e documentato aumenta le probabilità che eventuali errori o distorsioni vengano individuati e corretti, contribuendo nel tempo a una maggiore qualità e trasparenza dei sistemi di AI impiegati nel settore RC Auto. In prospettiva, la diffusione di pratiche di trasparenza e di controllo da parte degli utenti può incentivare le compagnie a investire non solo in modelli più accurati, ma anche in processi decisionali più chiari, verificabili e rispettosi dei diritti degli assicurati.