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Il settore assicurativo sta attraversando una delle fasi di cambiamento più profonde della sua storia recente. L’adozione massiva di soluzioni cloud, l’evoluzione dei database e la spinta dell’intelligenza artificiale stanno trasformando processi, compliance e modelli di business. A questo scenario tecnologico si aggiungono normative sempre più stringenti, come DORA ed EU AI Act, che impongono nuovi standard di resilienza e governance.
Nella seconda puntata della rubrica Database Mindset, condotta da Alex Pagnoni insieme a Diego Zucca e Marco Ondradu di IKI Cloud, hanno portato la loro esperienza diretta Luca Esposito (Head of Data Services di Groupama) e Gerardo Di Francesco (co-founder di Wide Group e dell’Italian Insurtech Association). Un confronto che ha messo in luce l’intersezione critica tra tecnologia, regolamentazione e strategia.
Database e cloud come infrastruttura critica dell’insurtech
Le assicurazioni sono, per loro natura, database-centriche. Sistemi di gestione polizze, portali per periti, data warehouse per analisi e risk assessment: ogni funzione core è alimentata da dati e infrastrutture altamente specializzate.
Negli ultimi anni, la migrazione verso il cloud e in particolare verso soluzioni cloud native ha portato all’adozione di modelli come l’autonomous database – con componenti per analisi (ADW – Autonomous Data Warehouse) e transazioni (ATP – Autonomous Transaction Processing) – capaci di gestire carichi di lavoro complessi con maggiore scalabilità e resilienza.
Il multi-cloud sta diventando una scelta non solo strategica ma obbligata, soprattutto per garantire continuità operativa, sicurezza e compliance. In un contesto distribuito come quello assicurativo, diversificare fornitori e piattaforme consente di ridurre rischi e vincoli, anche in ottica normativa.
La sfida culturale e operativa del multi-cloud
Luca Esposito ha sottolineato un punto spesso sottovalutato: la transizione al cloud non è solo tecnica, ma organizzativa e culturale. I team aziendali si trovano spesso divisi tra “scettici” e “spericolati”: i primi vedono nel cloud un rischio per ruoli e procedure consolidate; i secondi lo percepiscono come una soluzione semplice e a basso costo, senza considerare impatti e complessità.
La chiave, secondo Esposito, è definire aspettative realistiche fin dall’inizio e preparare i team alla trasformazione, non solo migrando infrastrutture ma anche competenze.
Data governance, DORA e AI Act: il peso delle normative
Come evidenziato da Gerardo Di Francesco, il settore assicurativo è fortemente regolamentato e le nuove normative introducono requisiti tecnici più profondi. Il DORA (Digital Operational Resilience Act), in vigore dal gennaio 2025, impone standard stringenti di sicurezza, business continuity e gestione dei fornitori critici. Il multi-cloud diventa così un requisito per la conformità, non più una semplice opzione strategica.
L’EU AI Act aggiunge un ulteriore livello di complessità: i servizi finanziari rientrano nella fascia di rischio più alta, imponendo processi di valutazione, documentazione e approvazione formale per ogni implementazione di AI. Questo richiede comitati interni con competenze multidisciplinari (data science, cybersecurity, compliance) e una governance strutturata.
Ecosistema e complessità del modello dati assicurativo
L’ecosistema insurtech non è una “nicchia” separata dal resto del settore: oggi ogni compagnia è, in un certo senso, una tech company. Il modello dati assicurativo è più complesso di quello fintech e richiede capacità di integrare fonti eterogenee: rischi, esposizioni, storici, polizze multi-compagnia e riassicurazioni.
Come esempio, Di Francesco ha citato la gestione dei rischi per il lancio di satelliti: esposizioni di centinaia di milioni di euro vengono ripartite tra più compagnie e riassicuratori, con calcoli di solvibilità che combinano dati in tempo reale e modelli storici.
Ottimizzare i costi senza compromettere le performance
Il cloud offre strumenti di monitoraggio e controllo costi estremamente granulari, ma la vera sfida è ottimizzare la spesa mantenendo performance e operatività. Esposito ha evidenziato come la facilità di attivare nuovi servizi possa portare a spese superflue nel medio-lungo termine. L’approccio vincente è supportarsi con specialisti per rivedere architetture e sfruttare al meglio le opzioni di scalabilità e riduzione dinamica delle risorse.
AI, big data e futuro del database assicurativo
Guardando ai prossimi 5 anni, gli ospiti convergono su alcune tendenze chiave:
- AI e GPU computing sempre più accessibili anche alle PMI, con iniziative pubbliche e private per rendere disponibili infrastrutture ad alte prestazioni.
- Database vettoriali e gestione di dati complessi (testi, immagini, segnali) direttamente in tabelle relazionali.
- Maggiore adozione di database non relazionali e soluzioni di tipo data lakehouse per gestire grandi volumi eterogenei.
- Protezione dei dati e approcci decentralizzati per la gestione delle informazioni sensibili.
Conclusione
Il settore assicurativo sta diventando un laboratorio avanzato di trasformazione digitale, dove tecnologia e regolamentazione evolvono in parallelo. Le compagnie che sapranno integrare architetture multi-cloud, solide strategie di data governance e soluzioni AI sicure e compliant avranno un vantaggio competitivo sostanziale.
La lezione emersa da questo confronto è chiara: innovare nell’insurtech significa orchestrare dati, tecnologie e persone in un ecosistema capace di reagire rapidamente a cambiamenti tecnologici, normativi e di mercato.
