In occasione dell’ultima edizione di Italy Insurance Forum, il punto di riferimento per la community assicurativa italiana, abbiamo ospitato Giuseppe Innamorato, Enterprise AI Advisor – Financial Services di Kirey. L’incontro ha offerto una visione concreta su come data governance, qualità del dato e AI governance stiano diventando elementi sempre più strategici per le compagnie assicurative che vogliono adottare modelli di artificial intelligence affidabili, sostenibili e compliant.
Data governance e qualità del dato: perché sono diventate cruciali nell’era dell’AI
Nel corso dell’intervista, Innamorato ha evidenziato come il tema della data governance sia oggi centrale soprattutto in un contesto in cui gli algoritmi AI prendono decisioni sempre più impattanti sui processi di business.
Secondo Kirey, la qualità dei dati diventa ancora più importante con l’intelligenza artificiale perché l’AI amplifica tutto: sia il valore di dati affidabili e coerenti, sia i rischi legati a dati incompleti, frammentati o non governati correttamente.
“Con dati affidabili, tempestivi e corretti si possono ottenere outcome strategici e sostenibili. Viceversa, una bassa qualità del dato rischia di compromettere affidabilità, compliance e sostenibilità dei modelli AI”, ha sottolineato Giuseppe Innamorato.
Nel settore assicurativo, inoltre, il regolatore richiede sempre maggiore trasparenza sui processi decisionali automatizzati, imponendo requisiti di data lineage, model governance ed explainability degli outcome generati dai modelli AI.
AI governance, Enterprise Data Platform e integrazione dei dati aziendali
Spostando l’attenzione sugli investimenti prioritari per le aziende, la visione di Kirey identifica quattro leve strategiche fondamentali per costruire iniziative AI realmente efficaci.
La prima riguarda naturalmente la data governance, elemento essenziale per garantire qualità, affidabilità e coerenza delle informazioni aziendali.
La seconda leva è rappresentata dalla AI governance, necessaria non soltanto per rispondere ai requisiti normativi, ma anche per garantire che gli outcome generati dai modelli siano sostenibili e trasparenti.
Secondo Innamorato, un ruolo chiave viene svolto anche dalle Enterprise Data Platform, indispensabili per integrare le diverse basi dati aziendali ed evitare frammentazioni informative spesso generate dalla proliferazione di POC e progetti AI isolati.
L’obiettivo è costruire una “single source of truth” che consenta alle organizzazioni di lavorare su dati coerenti, condivisi e integrati lungo tutti i processi aziendali.
Security e compliance by design: le nuove priorità per l’AI nel settore assicurativo
L’intervista si conclude con una riflessione sull’importanza di integrare security e compliance fin dalle prime fasi di progettazione dei sistemi AI.
Secondo Kirey, security e compliance by design devono diventare parte integrante dell’architettura dei nuovi modelli di artificial intelligence, soprattutto in un settore regolamentato come quello assicurativo.
La capacità di presidiare contemporaneamente governance del dato, governance dei modelli, integrazione delle informazioni e compliance rappresenta oggi uno dei principali fattori abilitanti per trasformare l’AI in un reale vantaggio competitivo.
Una visione che conferma come il futuro dell’innovazione assicurativa non dipenderà soltanto dall’adozione dell’intelligenza artificiale, ma soprattutto dalla capacità di costruire ecosistemi data-driven trasparenti, affidabili e sostenibili.
Guarda l’intervista video integrale per scoprire la visione di Kirey su data governance, AI governance e compliance nel settore assicurativo