Il fenomeno della raccolta disordinata di dati eterogenei, in quantità crescente, relativi alle imprese, alla società e ai singoli individui, è commentato regolarmente dalla stampa. Il settore assicurativo non ne è stato risparmiato. Con l’emergere dei Big Data si è infatti sviluppato il mito dell’assicuratore capace di sfruttare questa massa di dati ad alto valore aggiunto per determinare in tempo reale il comportamento individuale di ciascun assicurato. Segmentazioni estreme permetterebbero di applicare a ciascuno una tariffa rigorosamente adeguata, soddisfacendo il consumatore che pretende di pagare «il» prezzo corrispondente esattamente al proprio livello di rischio. La rivista Les Échos del 02/10/2014 affermava del resto senza esitazioni né scrupoli: «Come i Big Data rivoluzioneranno le assicurazioni.» Il quotidiano Le Monde, più prudente, si chiedeva il 22/11/2016, in un titolo: «I Big Data possono davvero fissare i prezzi delle assicurazioni?» Il mondo accademico, ancor meno assertivo, attraverso Jean-Pascal Gayant (La Tribune del 20/01/2015), ricorre piuttosto al condizionale per interrogarsi sul futuro della solidarietà. In breve, occorrerebbe reinventare la mutualizzazione tenendo conto dell’emergere di modelli predittivi dalla capacità di anticipazione pressoché infallibile.
Tariffazione: ottenere dati
Come stanno davvero le cose? La matematica può aiutarci a rispondere. Innanzitutto, in che cosa consistono esattamente le procedure di tariffazione? Un contratto di assicurazione garantisce a un avente diritto il pagamento di determinati capitali al verificarsi di eventi particolari (sinistri), a condizione che l’assicurato versi un premio, fissato preventivamente (ex ante) dall’organismo assicuratore. Tale premio viene determinato sulla base di un insieme di informazioni oggettive raccolte prima della sottoscrizione del contratto.
