“Più consapevoli grazie ai Big Data” intervista a Philippe Marie-Jeanne – Nati Per

“Più consapevoli grazie ai Big Data” intervista a Philippe Marie-Jeanne

15 Nov 2016

Philippe Marie-Jeanne è un matematico gentile e riservato con un ruolo molto delicato, Chief Data Officer (CDO) del Gruppo AXA. Inoltre, è Head of Data Innovation Lab, la struttura di AXA pensata per raggiungere l’eccellenza tecnica e strategica attraverso lo studio e l’utilizzo profittevole dei dati. Traducendo, Marie-Jeanne si occupa della strategia dei Data, che significa anche aspetti come Data privacy, Data architecture e orientamenti tecnologici. L’abbiamo incontrato a margine dell’Italian AXA Forum sui Big Data e l’assicurazione del futuro svoltosi a Roma il 25 ottobre scorso e gli abbiamo chiesto qualche minuto che è stato felice di concederci.big data, Axa Forum

Che cosa è il Data Innovation Lab di AXA e a cosa serve?

Per capirlo occorre partire dall’idea di innovazione, che rappresenta il cuore della cultura del Gruppo AXA. In questa prospettiva, molto dinamica, è rientrata la creazione del Data Innovation Lab, avvenuta nel 2014, una struttura pensata per supportare la trasformazione delle entità del Gruppo in termini di capacità di gestione dei dati, facendo leva sulle nostre risorse ed expertise.

Quindi, acculturare le persone sul ruolo dei dati e sviluppare progetti d’innovazione studiando i trend emergenti.

Quali sono questi trend? E come sarà il mondo di domani?

Limitiamoci al main trend, che è appunto quello del Data Driven World, un mondo che comunque sia – e io non posso saperlo perché non sono un indovino – sarà molto diverso da quello che conosciamo e che sperimentiamo ogni giorno.

Oggi il mondo non è già molto “guidato” dai dati e dal loro utilizzo?

Sì, ma in maniera poco sofisticata, grezza e superficiale. Nel futuro, avverrà la personalizzazione dei dati, ovvero il superamento dell’asimmetria informativa. Grazie allo studio più profondo dei dati relativi alle loro vite e a quelle degli altri, le persone saranno più consapevoli di quello che fanno e quindi avranno un maggior empowerment. Inoltre, per le assicurazioni questo sarà cruciale per proporre prodotti sempre migliori, più efficaci, efficienti e appunto tailor-made, fatti quasi su misura.AXA

Sarà un modo di fare le cose più aperto?

Molto più aperto e anche più accessibile.

Quindi più rischioso per la privacy?

Questa è una delle sfide maggiori. Avendo a disposizione più informazioni sulla vita e i comportamenti delle persone dovremo fare tutti maggior attenzione alla privacy e aggiungo anche all’etica. Quindi avremo bisogno di strumenti più sofisticati di analisi e di sicurezza. E’ qui che concentriamo la maggior parte dei nostri sforzi.AXA

E’ un compito facile o difficile?

Dipende dall’area che osserviamo. Ci sono aspetti più semplici e aspetti più complessi a seconda delle aree su cui ci stiamo concentrando maggiormente. Noi vogliamo dare alle persone strumenti per comprendere meglio la realtà e i propri comportamenti, quindi per migliorare le proprie vite e fare scelte consapevoli. Per raggiungere questo scopo dobbiamo però essere molto attenti, molte volte i dati, che sono la traccia dei comportamenti, sono difficili da interpretare.

Perché sono difficili?

Perché i dati raccontano due cose: quello che accade, cioè i comportamenti, e il contesto in cui accade, cioè la realtà. La complessità di interpretare i dati deriva da questa combinazione. Altrimenti potrebbe succedere che se si premiano alcuni comportamenti si penalizzano alcuni utenti, perché lo stesso dato, lo stesso comportamento in un contesto diverso ha un significato diverso. Parafrasando George Orwell, “Ignorance is not strength”, l’ignoranza non è una forza.

Quindi i dati non sono informazioni?

Esatto. I dati sono fondamentali ma possono essere molte cose. Per diventare significativi, per qualcuno o per qualcosa, devono attraversare un processo, devono esser elaborati in un software che aiuti le persone non solo a capirli e usarli rispetto all’ambiente a cui sono collegati ma soprattutto a farlo in maniera facile. Questo è il motivo per cui, per esempio, in Italia le persone sono sotto assicurate rispetto ad altri paesi.

Perché non capiscono i dati?

Diciamo perché c’è molta ambiguità, perché manca chiarezza. Per questo motivo è importante il lavoro che stiamo facendo con il Data Innovation Lab. L’evoluzione della comprensione dei dati aiuterà ad aumentare gli assicurati, perché darà più strumenti semplici per capire e quindi per decidere. Occorre però fare attenzione a non segmentare troppo ma lavorare sull’ottimizzazione. Per fare questo le assicurazioni devono avere un regolatore, che oltre a farle lavorare non sulle segmentazioni ma sull’ottimizzazione, aiuterà anche a contenere un altro effetto che non si può eliminare e che è intrinseco al sistema dei dati: mano a mano che i dati crescono aumenta la loro incomprensibilità. Per questo occorre fare molta attenzione.

Cosa si può fare?

Elaborare processi sempre più sofisticati per comprendere i contesti in cui avvengono i comportamenti a rischio. L’unico modo per comprenderne le ragioni di un fenomeno di sotto-assicurazione in alcuni paesi.

Non crede che sulla sotto-assicurazione pesi anche un fattore culturale?

Assolutamente. Al di là della mancata chiarezza e scarsa conoscenza, c’è anche un tema di cultura tradizionale. In Italia, per esempio, ma anche negli USA e in altri paesi, molte persone non vogliono sapere l’esito dei test sulla salute per motivi soggettivi e anche culturali. E chi ha una casa, in molti casi, non è troppo interessato a conoscerne i rischi, perché il processo per conoscerli porterebbe a stabilire il valore oggettivo della casa, che spesso non coincide con quello ritenuto tale dal mercato o, ancor di più, dal proprietario.

E qui si torna a Orwell…

Già. In ogni caso il processo di assicurarsi, cioè di decidere se sottoscrivere una polizza, è un’opportunità per le persone per conoscere meglio la realtà in cui si muovono, i rischi di alcuni comportamenti e quindi per agire.

Quali sono gli obiettivi, o le aree, di sviluppo del Data Innovation Lab?

Una è senza dubbio diventare più efficaci e accurati nel processo di analisi e studio dei dati. Oggi, per essere onesti, la maggior parte del lavoro è lo studio dei processi. Si sta poi lavorando alla telematica (IoT), importante trend che nel prossimo futuro offrira’ enormi opportunita’ di business e cambiera’ il modo in cui comprendiamo i comportamenti e anticipiamo i rischi e quindi il modo in cui interagiamo con i clienti. Qui siamo a Roma e in Italia questo processo è molto avanti rispetto ad altri paesi: in Italia lo stato di ricerca del dialogo tra device è molto avanzato

State lavorando anche sulle fasce deboli della società?

Sì, sugli anziani, sulle tecnologie per aiutare gli anziani a casa, quindi nell’IA, l’intelligenza artificiale e la robotica. Questo però non è un futuro immediato, siamo solo all’inizio ma ci lavoriamo con attenzione e con passione.

Altre aree di studio?

Nuovi algoritmi per il deep learning, per gestire i dati in maniera profonda, lavorando appunto sul contesto. E poi sulla voce, sulle immagini e altri aspetti simili.

E’ ottimista per il futuro?

E’ una sfida. Si tratta di comprendere le aspettative del cliente. Abbiamo già fatto moltissimo, riducendo l’asimmetria delle informazioni. Oggi noi attraverso i dati rappresentiamo il mondo e così facendo aiutiamo le persone a collezionare sempre più informazioni per cambiare in meglio comportamenti e stile di vita. Perché la rappresentazione del mondo è complicata, ha bisogno di specialisti e le assicurazioni si possono candidare a questo ruolo.

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