Artificial Intelligence as a Strategic Support Tool for Insurance Intermediaries: A Case Study on Operational Efficiency and Data-Driven Consulting

This thesis investigates the role of artificial intelligence as a support tool for insurance intermediaries, with a specific focus on how AI can enhance advisory quality, operational efficiency and risk-related decision-making in the contemporary insurance market. The study frames the intermediary’s traditional functions within the structural characteristics of insurance markets—particularly information asymmetries, product complexity and evolving customer expectations—and examines how digital transformation and InsurTech developments are reshaping distribution models. The core of the analysis explores AI applications relevant to the intermediary’s daily activities, including customer relationship management and personalisation, process automation in underwriting and policy administration, and advanced analytics in non-life insurance. Particular attention is given to statistical and machine-learning approaches in motor and property-related lines, as well as fraud detection models, highlighting the trade-offs between predictive accuracy, explainability and governance. The thesis also discusses emerging regulatory and ethical frameworks and their implications for intermediaries’ skills and professional responsibilities. Finally, the research is complemented by a practice-oriented case study based on internship experience within an insurance agency, outlining a potential AI-based internal solution to support contract comparison, information retrieval and customer-facing advisory processes. The findings suggest that AI is more likely to augment than replace intermediaries, reinforcing their evolution toward a data-informed, interpretive and trust-based advisory role.

Questa tesi analizza il ruolo dell’intelligenza artificiale come strumento di supporto per l’intermediario assicurativo, con l’obiettivo di comprendere in che modo l’IA possa migliorare la qualità della consulenza, l’efficienza operativa e i processi decisionali legati al rischio nel contesto attuale dei mercati assicurativi. Il lavoro inquadra le funzioni tradizionali di agenti e broker alla luce delle caratteristiche strutturali del settore, in particolare le asimmetrie informative, la complessità dei prodotti e l’evoluzione delle aspettative dei clienti, evidenziando come la trasformazione digitale e gli sviluppi InsurTech stiano modificando i modelli distributivi. Il nucleo dell’analisi approfondisce le principali applicazioni di IA rilevanti per le attività quotidiane dell’intermediario: strumenti di customer relationship management e personalizzazione dell’offerta, automazione dei processi amministrativi e di underwriting, e modelli avanzati di analisi del rischio nel ramo danni. Particolare attenzione è dedicata ai modelli statistici e di machine learning applicati alle polizze motor e property, nonché ai sistemi di fraud detection, discutendo i trade-off tra accuratezza predittiva, spiegabilità e requisiti di governance. La tesi affronta inoltre le implicazioni etiche e regolamentari emergenti e il loro impatto sulle competenze richieste agli intermediari. Infine, l’elaborato include un caso di studio ispirato all’esperienza di tirocinio presso un’agenzia di assicurazioni, con l’obiettivo di delineare un possibile strumento interno basato su IA per supportare il confronto tra contratti, il recupero di informazioni e i processi di consulenza al cliente. Nel complesso, il lavoro sostiene che l’IA sia destinata prevalentemente ad affiancare e potenziare il ruolo dell’intermediario, favorendone l’evoluzione verso una consulenza più data-driven, interpretativa e centrata sulla fiducia.