dc.contributor.advisor |
Nuccio, Massimiliano |
it_IT |
dc.contributor.author |
Alessi, Matteo <1994> |
it_IT |
dc.date.accessioned |
2021-10-05 |
it_IT |
dc.date.accessioned |
2022-01-11T09:24:52Z |
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dc.date.issued |
2021-10-18 |
it_IT |
dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/10579/20072 |
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dc.description.abstract |
In questo lavoro parto da un breve excursus storico sull’evoluzione dell’informatica, della tecnologia e sulla nascita del fenomeno dei big data, analizzando le sue componenti concettuali e gli argomenti correlati. Passerò poi ad approfondire le principali tecniche ed algoritmi di Machine learning, con dei cenni al Deep learning. Nella terza parte dell’elaborato esaminerò il modo in cui i Big Data stanno rivoluzionando il settore assicurativo, da sempre basato sull’utilizzo dei dati importanti soprattutto nel valutare i rischi e quindi per poter stabilire i premi. La rivoluzione sta, innanzitutto, nell’accesso a molti tipi di dati, non solo quelli tradizionali (dati demografici e di comportamento), ma soprattutto quelli che vengono raccolti dai social network, da banche appartenenti o collegate ai gruppi assicurativi, dalla Cerved, dalla Pubblica Amministrazione e da nuovi dispositivi tecnologici come le black box, le smart home devices per la casa e i dispositivi wearables. Tutte queste fonti interne ed esterne e questi dispositivi (IOT) forniscono alle compagnie i dati che, elaborati da sofisticati algoritmi di machine learning e deep learning, permettono di analizzare in maniera più accurata il comportamento degli assicurati e costruire così previsioni più precise su come i clienti devono essere coperti da rischi di varia natura. Si riesce in tal modo a realizzare un’offerta di pacchetti personalizzati e in linea con i bisogni dei clienti, con prodotti più moderni come le assicurazioni on demand, le polizze peer to peer, polizze telematiche, oppure a contrastare in modo più efficiente i tentativi di frode e di riciclaggio. Prenderò in esame le possibili soluzioni per realizzare il progetto big data e cogliere le relative opportunità, nonchè le agevolazioni fiscali e finanziarie cui possono accedere le aziende del settore. Analizzerò i rischi di varia natura derivanti per i clienti ma anche per le compagnie assicurative tradizionali. Esaminerò infine i problemi relativi alla tutela della privacy, all’etica e alla sicurezza. In questo contesto il percorso di conciliazione dell’introduzione delle innovazioni tecnologiche con i dati personali degli assicurati appare in salita; emerge qui l'importanza del GDPR e il concetto di “ethical approach”, avente come ultimo obbiettivo il miglioramento dei servizi in un’ottica di customer centric, capace di restituire reale valore al cliente finale. |
it_IT |
dc.language.iso |
it |
it_IT |
dc.publisher |
Università Ca' Foscari Venezia |
it_IT |
dc.rights |
© Matteo Alessi, 2021 |
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dc.title |
“L’utilizzo dei big data nel settore assicurativo: opportunità, rischi, problemi etici e limiti di uso”. |
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dc.title.alternative |
“L’utilizzo dei big data nel settore assicurativo: opportunità, rischi, problemi etici e limiti di uso”. |
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dc.type |
Master's Degree Thesis |
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dc.degree.name |
Marketing e comunicazione |
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dc.degree.level |
Laurea magistrale |
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dc.degree.grantor |
Dipartimento di Management |
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dc.description.academicyear |
2020/2021_sessione autunnale_181021 |
it_IT |
dc.rights.accessrights |
closedAccess |
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dc.thesis.matricno |
849627 |
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dc.subject.miur |
SECS-P/08 ECONOMIA E GESTIONE DELLE IMPRESE |
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dc.description.note |
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dc.degree.discipline |
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dc.contributor.co-advisor |
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it_IT |
dc.date.embargoend |
10000-01-01 |
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dc.provenance.upload |
Matteo Alessi (849627@stud.unive.it), 2021-10-05 |
it_IT |
dc.provenance.plagiarycheck |
Massimiliano Nuccio (massimiliano.nuccio@unive.it), 2021-10-18 |
it_IT |