Preparazione per il Regolamento UE sull’IA nel Settore Assicurativo
Il Regolamento UE sull’Intelligenza Artificiale (IA) introduce una nuova era di responsabilità e trasparenza per le organizzazioni che utilizzano sistemi di IA, in particolare in settori ad alto impatto come quello assicurativo. Al centro di questo cambiamento c’è la Valutazione dell’Impatto sui Diritti Fondamentali (FRIA), un requisito fondamentale ai sensi dell’Articolo 27 del Regolamento.
Perché le compagnie assicurative devono prestare attenzione
Il Regolamento UE sull’IA identifica specificamente il settore assicurativo come un settore ad alto rischio. In particolare, l’Allegato III, punto 5(c) della normativa si applica ai sistemi di IA utilizzati per la valutazione del rischio e per la determinazione dei premi nell’assicurazione vita e salute. Se la tua azienda utilizza modelli di IA per calcolare i premi, valutare l’idoneità o segmentare i profili di rischio dei clienti, è necessario condurre una FRIA per valutare i potenziali bias e garantire un uso responsabile.
Cosa significa la FRIA per la tua organizzazione
La FRIA richiede un’analisi strutturata di come i sistemi di IA impattano i diritti fondamentali degli individui. Per le compagnie assicurative, ciò implica esaminare se le decisioni automatizzate potrebbero portare a discriminazioni, esclusioni ingiustificate o mancanza di trasparenza per determinati gruppi di clienti.
Ad esempio, se il tuo sistema utilizza dati sulla salute, informazioni geografiche o metriche comportamentali per regolare i prezzi, sarà necessario valutare come queste caratteristiche potrebbero influenzare in modo sproporzionato gli individui in base a età, disabilità, stato socio-economico o altre caratteristiche protette.
È importante sottolineare che questa valutazione non è un compito per un solo team. Richiede un input coordinato da:
- Team di compliance e legale per interpretare i requisiti normativi e documentare l’allineamento,
- Dipartimenti di rischio e attuariale per valutare il potenziale di danno e definire le soglie di rischio,
- Data scientists e team IT per spiegare la logica del modello e le misure di sicurezza tecniche,
- Customer experience e operazioni per fornire informazioni sull’uso reale e sull’impatto sui clienti,
- Leadership senior per garantire una supervisione strategica e risorse adeguate.
Elementi chiave della FRIA nel contesto assicurativo
L’Articolo 27 del Regolamento delinea sei componenti essenziali che ogni FRIA deve includere, ognuna con particolare rilevanza per le compagnie assicurative:
- Utilizzo del sistema: Spiegare chiaramente come viene utilizzata l’IA, ad esempio per valutare gli individui in base a fattori di rischio sanitario o dati comportamentali per determinare i premi.
- Timeline di utilizzo: Indicare quando e con quale frequenza il sistema opera. Valuta il rischio al momento della domanda, continuamente durante il termine della polizza o solo al rinnovo?
- Individui interessati: Identificare i segmenti di clientela che potrebbero essere impattati, in particolare quelli vulnerabili, come le persone con malattie croniche o gli anziani.
- Danni potenziali: Esplorare come il tuo sistema di IA potrebbe portare a risultati distorti, come aumenti ingiustificati dei premi o dinieghi di copertura.
- Supervisione umana: Dettagliare come vengono esaminate o modificate le decisioni, in particolare nei casi borderline o sensibili. Questo potrebbe comportare la definizione di soglie di fiducia o la richiesta di revisione umana delle decisioni che influiscono negativamente sui richiedenti.
- Misure di rimedio: Spiegare cosa succede se qualcosa va storto. Hai procedure chiare per consentire ai clienti di contestare una decisione? Come gestisci le correzioni?
La compliance è un processo continuo, non un’operazione una tantum
Completare una FRIA non è un esercizio di spunta. Le compagnie assicurative devono notificare le autorità di vigilanza competenti una volta che la valutazione è stata finalizzata e aggiornarla ogni volta che il sistema di IA, gli input dei dati o i modelli di rischio cambiano.
Inoltre, se la tua organizzazione già svolge Valutazioni di Impatto sulla Protezione dei Dati (DPIA) ai sensi del GDPR – particolarmente rilevante quando si trattano dati sensibili sulla salute – la tua FRIA può costruire su questa base. L’Articolo 27(4) incoraggia l’uso delle DPIA esistenti come base per evitare di duplicare il lavoro.
Superare le sfide specifiche del settore
Il settore assicurativo affronta diverse sfide uniche nell’implementazione della FRIA. C’è anche una tensione tra la determinazione dei prezzi basata sul rischio e la giustizia – particolarmente dove l’accuratezza attuariale può involontariamente svantaggiare alcuni gruppi.
Le silo interne tra underwriting, compliance e team di data science possono complicare ulteriormente la situazione. Con aggiornamenti frequenti a modelli e input di dati, mantenere un’assessment aggiornata è un compito che richiede molte risorse.
Per navigare in queste complessità, le compagnie assicurative dovrebbero concentrarsi sulla costruzione di solidi framework di governance interna, investire in strumenti di spiegabilità e promuovere la collaborazione tra i dipartimenti. Collaborare con esperti di governance IA e adottare strumenti progettati per questo scopo può alleviare significativamente il carico.
Supportare un’IA etica e conforme nel settore assicurativo
Man mano che l’IA continua a trasformare l’assicurazione, la FRIA offre un’opportunità per soddisfare le aspettative normative e costruire sistemi più trasparenti, equi e responsabili. È un’opportunità per dimostrare ai clienti che i loro diritti sono protetti, anche quando le decisioni vengono prese alla velocità degli algoritmi.
Se la tua organizzazione si sta preparando per il Regolamento UE sull’IA e ha bisogno di supporto per allinearsi ai requisiti della FRIA, ci siamo qui per aiutarti.
