manuvie automatise ses finances avec des agents ia innovants

Manuvie Intègre les Agents IA dans ses Processus Financiers

Introduction des agents IA dans les opérations

Les grandes entreprises financières ont passé des années à tester l'intelligence artificielle (IA) dans de petits projets, souvent limités à l'analyse de données ou aux outils de support client. La prochaine étape semble impliquer un aspect plus opérationnel : des systèmes capables d’agir au sein des flux de travail d’affaires. L'assureur canadien Manuvie progresse dans cette direction en s'efforçant de déployer des systèmes d'IA axés sur les agents à l'intérieur de ses opérations internes.

L'entreprise construit ces capacités avec une plateforme d'exécution conçue pour soutenir l'IA agentielle, un type de système qui peut accomplir des tâches dans différents outils logiciels et ensembles de données. Manuvie a déclaré que cet effort fait partie d'un plan plus large visant à automatiser le travail de grande envergure et à aider à la prise de décision interne.

Objectifs et impacts prévus

Dans un communiqué annonçant le projet, Manuvie prévoit que les initiatives en intelligence artificielle généreront plus d'un milliard de dollars US de valeur d’ici 2027 grâce à des gains de productivité et à l'automatisation des flux de travail. Bien que l'assureur investisse dans l'IA depuis plusieurs années, l’accent actuel est mis sur une intégration plus profonde de la technologie dans les opérations quotidiennes. Manuvie a déjà élargi son utilisation interne des outils d'IA générative, avec plus de 35 cas d'usage en production et une expansion prévue à environ 70 dans les prochaines années. Selon ses divulgations, environ 75% de ses employés à l'échelle mondiale utilisent déjà des outils d'IA générative sous une forme ou une autre.

AI et la transformation des processus opérationnels

Les compagnies d'assurance traitent de grandes quantités de données structurées. Les informations sur les polices, les dossiers de réclamation, les évaluations des souscriptions et les rapports financiers passent souvent par plusieurs systèmes et équipes avant qu'une décision ne soit prise. Ces processus créent un environnement où les outils d'automatisation peuvent aider dans des tâches comme la révision de documents et le reporting interne. Manuvie a annoncé que sa nouvelle plateforme permettra aux équipes de déployer des agents IA qui peuvent interagir avec les systèmes internes et les données. Au lieu de répondre à une seule requête comme un chatbot, ces agents sont conçus pour accomplir des séquences de tâches dans différents outils logiciels et flux de travail.

Par exemple, un agent IA pourrait collecter des données depuis plusieurs systèmes internes et préparer des résumés pour les employés qui examinent des cas ou préparent des rapports. L'objectif est de réduire le temps passé par le personnel à rassembler des informations avant de prendre une décision.

Défis pour l'intégration de l'IA dans les systèmes financiers réglementés

Les institutions financières doivent surmonter des obstacles supplémentaires lorsqu'elles tentent de mettre l'IA en production. Le secteur fonctionne sous une surveillance réglementaire stricte, exigeant de solides contrôles sur l'utilisation des données et la transparence des décisions. Les systèmes utilisés pour la souscription, l'analyse des risques ou les décisions d'investissement doivent être auditables et explicables. Cet environnement rend la gouvernance et la surveillance centrales à tout déploiement d'IA. Une étude de Deloitte sur l'IA dans les services financiers note que les banques et les assureurs augmentent leurs investissement dans les outils de surveillance des modèles, les politiques internes d'IA et les processus de révision des risques, au fur et à mesure qu'ils étendent l'automatisation.

Manuvie a affirmé que sa plateforme inclut des contrôles de gouvernance et de sécurité pour gérer la manière dont les agents IA interagissent avec les systèmes internes. Les contrôles aident à suivre comment les décisions sont produites, à surveiller comment les données sont utilisées et à assurer que les systèmes fonctionnent conformément aux politiques de l'entreprise. Ces mesures de sécurité sont importantes dans le domaine de l'assurance, où les systèmes automatisés soutiennent souvent des processus liés à la gestion des réclamations et au reporting réglementaire.

L'attrait des agents IA

L'attrait des agents IA réside dans leur capacité à réduire le travail manuel dans les grandes opérations administratives. Le traitement des réclamations, la gestion des polices, le reporting interne et le support client impliquent des tâches répétitives nécessitant de rassembler des données provenant de différentes sources. Les systèmes d'IA capables de collecter et d'organiser l'information dans les systèmes pourraient permettre aux employés de se concentrer sur d'autres tâches.

D'autres entreprises financières explorent des approches similaires. Les banques aux États-Unis et en Europe ont commencé à tester des agents IA pour la détection de la fraude et les tâches de recherche interne. Dans de nombreux cas, l'objectif est d'aider les employés avec l'analyse ou la collecte de données, souvent chronophages.

Des recherches du rapport Banking Technology Vision d'Accenture suggèrent que l'automatisation pilotée par l'IA pourrait aider à réduire les coûts opérationnels des institutions financières jusqu'à 30 % au fil du temps, en fonction des processus impliqués. Une grande partie des avantages provient de l'accélération des tâches de routine et de l'amélioration de la précision de la gestion des données. Le passage des projets pilotes aux systèmes opérationnels comporte des risques. Les modèles d'IA peuvent générer des erreurs, et les flux de travail automatisés peuvent amplifier les erreurs s'ils ne sont pas surveillés. Ce risque est l'une des raisons pour lesquelles de nombreuses entreprises financières adoptent des stratégies de déploiement progressif, en commençant par des outils internes avant de s'étendre aux systèmes orientés client.

Le plan de Manuvie pour déployer des agents IA dans ses opérations montre comment les grandes entreprises testent la prochaine étape de l'adoption de l'IA d'entreprise. La question importante sera de savoir si ces systèmes peuvent fournir des résultats fiables tout en respectant les attentes réglementaires. Si tel est le cas, les agents IA pourraient devenir une partie intégrante des opérations financières, traitant le travail de routine qui nécessitait auparavant de grandes équipes de personnel.

Tandis que les entreprises dépassent les premières expérimentations, l'accent est mis sur la manière de faire fonctionner la technologie au sein des systèmes quotidiens qui gèrent de grandes organisations.

(Photo par Joshua)

Voir aussi : L'IA agentielle dans la finance accélère l'automatisation opérationnelle

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