Scalable – Startup Chronicles
00:07:10 · S1, Matteo Ottavi
[00:07:10] S1: Certo, artigianale. [00:07:11] S0: Ma se non esiste una cucina industriale, una brigata organizzata, una catena del freddo e un sistema di servizio ai tavoli, sarà impossibile replicare quella stessa ricetta in modo impeccabile per 1000 clienti contemporaneamente. [00:07:23] S1: Bella metafora, rende l'idea. [00:07:25] S0: Ecco, per decenni le assicurazioni hanno avuto chef stellati e ricette incredibili, ma diciamo non avevano la cucina. Ed è proprio per costruire questa cucina che nel 2017 nasce Hyperexponential. [00:07:37] S1: Una fondazione che nasce tra l'altro da una frustrazione diretta. I 2 fondatori, Hamrith Santirasenan e Michael Johnson, conoscevano questa dinamica alla perfezione. [00:07:47] S0: L'avevano vissuta sulla loro pelle. [00:07:48] S1: Sì, avevano un background ibrido. Operavano sia nell'ingegneria del software sia nel mondo atturiale. Avevano visto dall'interno quanto fosse difficile prendere un'intuizione analitica brillante e trasformarla in un pezzo di software solido, qualcosa che un underwriter potesse usare tutti I giorni senza attriti. [00:08:07] S0: E la cosa interessante, leggendo I nostri report, è che la loro intuizione geniale si basa su cosa non hanno fatto. Cioè, non si sono presentati sul mercato dicendo, abbiamo inventato un algoritmo magico che calcola il rischio meglio dei vostri attuali. [00:08:20] S1: Sarebbe stato un suicidio commerciale.
00:08:20 · S1, Matteo Ottavi
[00:08:20] S1: Sarebbe stato un suicidio commerciale. [00:08:22] S0: Assolutamente. Le compagnie hanno già I loro modelli ultra segreti. Hanno detto invece continuate a usare I vostri modelli, magari scritti in Python, noi vi diamo la piattaforma per farli girare. E parliamo del loro prodotto centrale, Hx Renew. [00:08:35] S1: Esatto. Ma [00:08:36] S0: come funziona tecnicamente questo passaggio? Come riescono a superare quel collo di bottiglia di cui parlavamo? [00:08:42] S1: Hx Renew agisce fondamentalmente come uno strato di traduzione e controllo. L'attuario scrive il suo modello, ad esempio usando Python, che oggi è insomma lo standard aureo per la data science. In passato per portare quel codice Python sui sistemi vecchi della compagnia servivano mesi di riscrittura da parte del dipartimento IT, con l'enorme rischio di introdurre errori durante la traduzione. [00:09:04] S0: Certo, un passaggio manuale. [00:09:06] S1: Hx Renew invece permette di caricare quel modello direttamente nella piattaforma. Il sistema gestisce in automatico l'ingestione dei dati, blocca la versione del modello, crea un tracciamento di audit per ogni singola modifica e genera un'intersaccia web pulita. Wow, molto più snello. L'underwriter semplicemente apre la piattaforma, inserisce I parametri del cliente e ottiene il calcolo basato su un modello che è certificato, sicuro e di fatto impossibile da alterare per sbaglio. [00:09:36] S0: Quindi, Hyperexponential si posiziona esattamente in quello snodo vitale in cui la matematica pura deve trasformarsi in una proposta commerciale.
00:09:36 · Matteo Ottavi, S1
[00:09:36] S0: Quindi, Hyperexponential si posiziona esattamente in quello snodo vitale in cui la matematica pura deve trasformarsi in una proposta commerciale. [00:09:44] S1: Proprio così. [00:09:45] S0: E lo fa senza interferire con I vecchi e pesanti sistemi core della compagnia, che continuano a emettere le polizze fisiche e pagare I sinistri. Ma la teoria, per quanto affascinante, deve fare I conti con il mercato. Le grandi compagnie si fidano davvero di affidare questo snodo a una startup? A giudicare dai numeri dei casi studio, sembra proprio di sì. [00:10:05] S1: Le evidenze commerciali riportate dalle fonti delineano un impatto operativo innegabile. Prendiamo il caso di Aviva. Nel 2023 hanno reso pubblici dei risultati sorprendenti usando Hx Renew. [00:10:17] S0: Che risultati? [00:10:18] S1: Sono riusciti a costruire e lanciare 20 nuovi modelli di pricing in soli 9 mesi. Hanno tagliato I tempi di sviluppo dei modelli del 75 per 100. Ma l'impatto più forte è sul lavoro quotidiano. [00:10:30] S0: Cioè sul lavoro dell'underwriter. [00:10:32] S1: Sì, l'emissione di una nuova polizza, che 1º richiedeva oltre un'ora di passaggi burocratici e inserimento dati, è crollata a meno di 10 minuti. [00:10:40] S0: Da un'ora 10 minuti. Incredibile. [00:10:42] S1: E la collaborazione si è intensificata, tanto che a fine 2025 Aviva dichiarato di avere 23 modelli attivi. Anche Allianz Commercial a giugno 2026 annunciato di aver rilasciato 13 strumenti di pricing per le sue linee principali in appena 13 settimane.
00:10:42 · S1, Matteo Ottavi
[00:10:42] S1: E la collaborazione si è intensificata, tanto che a fine 2025 Aviva dichiarato di avere 23 modelli attivi. Anche Allianz Commercial a giugno 2026 annunciato di aver rilasciato 13 strumenti di pricing per le sue linee principali in appena 13 settimane. [00:10:58] S0: Ok, capisco l'efficienza. Voglio dire, ridurre l'emissione da un'ora a 10 minuti è un bel risparmio di tempo. [00:11:04] S1: Sicuramente. [00:11:05] S0: Ma se io sono il CEO di una compagnia assicurativa, non mi interessa solo quanto velocemente si emette una polizza. Se si emette velocemente una polizza sbagliata, si fallisce solo più in fretta. [00:11:15] S1: Giusta osservazione. [00:11:16] S0: Questa velocità si traduce effettivamente in decisioni migliori e quindi in margini di profitto più alti? [00:11:23] S1: Questa è un'obiezione cruciale. Dobbiamo assolutamente separare l'efficienza operativa dalla redditività tecnica. Costruire modelli più in fretta dimostra che l'infrastruttura software risolve enormi colli di bottiglia aziendali. [00:11:36] S0: E questo un valore? [00:11:37] S1: Certo, questo nel mondo del software B2B è il sacro graal per espandersi all'interno di un cliente e spiega perché Aviva continui ad aggiungere modelli. Tuttavia, la velocità non è una prova matematica di un miglioramento del Loss Ratio. [00:11:51] S0: Ovvero il rapporto tra I risarcimenti pagati e I premi incassati, [00:11:54] S1: giusto? Esatto. Migliorare l'organizzazione interna non significa automaticamente che si stiano prezzando meglio I rischi complessi.
00:11:54 · S1, Matteo Ottavi
[00:11:54] S1: giusto? Esatto. Migliorare l'organizzazione interna non significa automaticamente che si stiano prezzando meglio I rischi complessi. [00:12:01] S0: E questa distinzione ci serve a decodificare una statistica che mi fatto saltare sulla sedia leggendo l'annuncio ufficiale di Guidewire. C'è un numero enorme, buttato lì, che rischia di essere pesantemente frainteso, 75000000000 di dollari. [00:12:15] S1: Un numero enorme. [00:12:16] S0: Sì, una cifra del genere fa pensare a fatturati da nazioni sovrane, c'è c'è palesemente qualcosa che non torna. [00:12:21] S1: Questo solleva una questione importante, essenziale per evitare equivoci colossali. Quei 75000000000 di dollari non c'entrano nulla con I ricavi di Hyperexponential. [00:12:32] S0: Ecco. [00:12:32] S1: E non indicano nemmeno che una qualche intelligenza artificiale abbia apprezzato da sola decine di miliardi di rischi. Quella cifra, 2º quanto dichiarato da Guidewire, rappresenta il volume totale dei premi assicurativi annui associati alle decisioni di underwriting supportate in qualche misura dalla piattaforma Hx Renew. [00:12:52] S0: Quindi significa che il software è seduto al tavolo delle decisioni su una porzione mastodontica dell'economia globale. È un supporto, non il fatturato. [00:12:59] S1: Esattamente. [00:13:01] S0: Ok, ma per giustificare un assegno da 1700000000 cash per comprare l'azienda, Guidewire deve vedere un potenziale enorme in questi 75000000000. Qual è il collegamento logico?
00:13:01 · Matteo Ottavi, S1
[00:13:01] S0: Ok, ma per giustificare un assegno da 1700000000 cash per comprare l'azienda, Guidewire deve vedere un potenziale enorme in questi 75000000000. Qual è il collegamento logico? [00:13:13] S1: Il collegamento logico risiede nella leva finanziaria della decisione assicurativa. Facciamo un esempio matematico per rendere l'idea in modo semplice. Immaginiamo un portafoglio assicurativo da 1000000000 di dollari di premi. [00:13:25] S0: Ok, 1000000000. [00:13:26] S1: Se il software di Hyperexponential, fornendo dati migliori e modelli più reattivi, aiuta un underwriter a rifiutare un rischio tossico o apprezzarne correttamente uno difficile, migliorando il loss ratio anche solo dell'uno per 101 [00:13:41] S0: solo punto percentuale? [00:13:42] S1: Sì, quell'unico punto percentuale si traduce in 10000000 di dollari di sinistri risparmiati, e quei 10000000 vanno dritti, puri, nella riga dei profitti della compagnia. Attenzione, questo è un esempio teorico per spiegare la meccanica, non un dato certificato sui clienti di Hyperexponential, ma illustra perfettamente perché un software che aiuta a calibrare meglio queste decisioni abbia un valore percepito inestimabile. [00:14:06] S0: Affascinante. E fin qui abbiamo parlato di modelli statistici e flussi di lavoro. Ma c'è una svolta recente nelle nostre fonti che cambia completamente le regole del gioco. Dal 2025 Hyperexponential iniziato a spingere fortissimo sull'intelligenza artificiale generativa. [00:14:22] S1: Sì, il trend del momento.