Unipol collabora con IBM per rimodellare le operazioni IT in vista dell'adozione dell'AI a livello aziendale
Unipol Assicurazioni S.p.A., un importante fornitore assicurativo in Italia, ha raggiunto un punto cruciale nel suo percorso di trasformazione digitale. Per soddisfare le crescenti esigenze operative ed evitare stagnazione, Unipol ha abbracciato l'automazione intelligente e ha deciso di creare una base IT sicura e scalabile. Questa nuova infrastruttura non solo semplificherebbe le operazioni esistenti, ma consentirebbe anche un processo decisionale più rapido e basato sui dati e sosterrebbe l'agilità aziendale a lungo termine.
Per modernizzare le operazioni IT e facilitare l'adozione dell'AI a livello aziendale, Unipol ha collaborato con IBM per sviluppare la prossima assicurazione sul monitoraggio dell'automazione (NAMI), una piattaforma di automazione basata su AI e realizzata sull'ecosistema IBM® watsonx. IBM watsonx.ai Lo studio AI ha permesso casi d'uso di AI generativa su misura per le esigenze operative di Unipol, con interfacce in linguaggio naturale integrate con strumenti per insight istantanei e workflow semplificati.
A supporto di queste funzionalità c'erano la soluzione IBM watsonx Orchestrate per workflow di agentic AI e interazioni intuitive in linguaggio naturale, IBM Cloud Pak for Data Preparation e IBM Cloud Pak for AIOps per il monitoraggio in tempo reale e l'analytics predittiva. Inizialmente basata su IBM Cloud, la soluzione è stata migrata verso un hybrid cloud utilizzando la piattaforma Red Hat OpenShift, che ha potenziato la scalabilità e la flessibilità di distribuzione. Per soddisfare gli standard di governance di Unipol, IBM Fusion Hyper-Converged Infrastructure (HCI) ha fornito l'architettura on-premise necessaria.
NAMI utilizza un approccio multi-modello, che combina i foundation model Llama di Meta, Pixtral AI di Mistral e quelli di IBM Granite per abbinare i modelli al compito giusto.
NAMI ha trasformato le operazioni di Unipol con un impatto immediato e a lungo termine. I tempi di risposta agli eventi sono scesi da 20 minuti a soli 90 secondi, accelerando la risoluzione e riducendo le interruzioni. In due mesi, NAMI ha analizzato oltre 800 eventi di sistema, risolvendone autonomamente molti e segnalandone solo 538. In precedenza, la sala controllo di Unipol monitorava solo il 26% degli eventi quasi in tempo reale. Da giugno 2025, NAMI ha rilevato il 100%, permettendo ai team tecnici di concentrarsi su iniziative strategiche di maggior valore.
L'efficienza operativa è notevolmente migliorata, con i tempi per i processi contabili e per i reclami ridotti da 21 a 18 ore, mentre il tempo di gestione degli incidenti è diminuito del 90%, consentendo ai team tecnici di analizzare i dati più rapidamente. Integrando oltre una dozzina di sistemi di monitoraggio in un data lake unificato, NAMI ha promosso il monitoraggio in tempo reale, l'analytics predittiva e la reportistica automatizzata, con un miglioramento del processo decisionale.
Guardando al futuro, Unipol prevede di espandere NAMI con la completa automazione degli eventi, la trasformazione dei processi basata su AI e il supporto hybrid cloud, evolvendosi verso infrastrutture migliorate con tecnologia IBM z17 per consentire un'ottimizzazione continua e un'evoluzione intelligente del business.
Unipol Assicurazioni S.p.A., fondata nel 1963 e con sede a Bologna, Italia, è uno dei principali gruppi assicurativi del Paese. Servendo 16,8 milioni di clienti attraverso la più grande rete di agenzie d'Italia, Unipol offre una gamma completa di servizi, tra cui auto, casa, salute, vita e gestione patrimoniale. Con una forza lavoro di oltre 12.000 dipendenti, l'azienda offre soluzioni innovative su misura sia per privati che per aziende.
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Red Hat e OpenShift sono marchi o marchi registrati di Red Hat, Inc. o delle sue società controllate negli Stati Uniti e in altri paesi.
Gli esempi presentati sono solo illustrativi. I risultati effettivi variano in base alle configurazioni e alle condizioni del cliente e, pertanto, non è possibile fornire risultati attesi generici.