Principi di IA governance per il settore assicurativo secondo l’EIOPA

L’EIOPA ha pubblicato un report, elaborato dal proprio gruppo consultivo di esperti di etica digitale, che racchiude sei principi di governance dell’IA.

L’Autorità europea delle assicurazioni e delle pensioni aziendali e professionali (EIOPA) ha pubblicato un report, elaborato dal proprio gruppo consultivo di esperti di etica digitale, che racchiude sei principi di governance dell’intelligenza artificiale.

L’obiettivo perseguito è quello di definire i pilastri fondamentali per l’implementazione pratica, nel settore assicurativo europeo, di un’intelligenza artificiale che rispetti i principi etici e che possa considerarsi socialmente affidabile.

Il report è stato predisposto in un contesto di trasformazione digitale in cui il sempre più diffuso utilizzo di nuove tecnologie, quali intelligenza artificiale (IA), cloud computing, o IoT, accelerato dalla pandemia, si è unito ad una crescita esponenziale nella disponibilità di dati (Big Data). In particolare, in ambito assicurativo, i sistemi di IA permettono alle compagnie di trattare ingenti quantità di dati per la ridefinizione dei prezzi dei prodotti/servizi assicurativi, nonché per il lancio di campagne di marketing mirate al fine di offrire al consumatore prodotti/servizi personalizzati, tramite l’utilizzo di applicazioni di telefonia mobile o chatbot.

A tali benefici si aggiungono, tuttavia, evidenti criticità circa il potenziale impatto negativo che l’adozione crescente dell’intelligenza artificiale potrebbe avere in termini di inclusione finanziaria. Da qui l’esigenza di intraprendere iniziative, da affiancare al quadro legislativo già esistente in materia (Direttiva Solvency II, Direttiva sulla distribuzione assicurativa IDD, GDPR, Direttiva e-Privacy), atte a promuovere un’IA etica ed affidabile.

Facendo leva su tali iniziative, l’EIOPA ha indicato sei principi di governance dell’intelligenza artificiale, accompagnati da una guida per la loro implementazione pratica durante l’intero ciclo di vita dell’IA.

Nello specifico:

  1. Principio di proporzionalità, in termini di impatto dell’utilizzo dell’IA sui consumatori e/o compagnie assicurative;
  2. Principio di correttezza e non discriminazione, con particolare riferimento alla necessità di promuovere l’inclusione finanziaria ed evitare di rafforzare le diseguaglianze già esistenti, specialmente per prodotti/servizi socialmente utili;
  3. Principio di trasparenza e spiegabilità, per favorire la fiducia e permettere ai consumatori di adottare decisioni informate;
  4. Principio di supervisione e controllo da parte dell’uomo, attribuendo precisi ruoli e responsabilità al personale coinvolto nell’uso dell’IA;
  5. Principio di data governance relativamente all’utilizzo ed alla conservazione dei dati, in termini di qualità dei dati utilizzati per i sistemi di IA e adozione di misure di sicurezza per la loro conservazione;
  6. Principio di affidabilità e performance, con lo scopo di tenere in considerazione la finalità per cui i sistemi di IA sono stati progettati e la possibilità che causino dei danni.

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