Manulife integra agentes de IA en sus operaciones y flujos de trabajo financieros.

Las grandes empresas financieras han dedicado años a probar la inteligencia artificial en proyectos pequeños, a menudo limitados al análisis de datos o a herramientas de atención al cliente. La siguiente fase parece implicar algo más operativo: sistemas que pueden tomar medidas en los flujos de trabajo empresarialesLa aseguradora canadiense Manulife está avanzando en esa dirección, ya que trabaja para implementar sistemas de IA basados ​​en agentes dentro de sus operaciones internas.

La empresa está desarrollando estas capacidades con una plataforma de ejecución diseñada para brindar soporte. agente de IASe trata de un sistema capaz de realizar tareas en diferentes herramientas de software y conjuntos de datos. Manulife afirmó que esta iniciativa forma parte de un plan más amplio para automatizar el trabajo de gran volumen y facilitar la toma de decisiones internas en la empresa.

💰 Creación de valor esperada: La empresa prevé que las iniciativas de inteligencia artificial generen más de Un valor de 1.000 millones de dólares estadounidenses para 2027. mediante mejoras en la productividad y la automatización de los flujos de trabajo.

La aseguradora lleva varios años invirtiendo en IA, pero actualmente se centra en integrar esta tecnología de forma más profunda en las operaciones diarias. Manulife ya ha ampliado el uso interno de herramientas de IA generativa.

📊 Estadísticas actuales de implementación de IA

• Más de 35 casos de uso de IA generativa Actualmente en producción
• Planes para expandirse a aproximadamente 70 casos de uso en los próximos años
• 75% de la fuerza laboral mundial ya utiliza herramientas de IA generativa de alguna forma.

🔄 Trasladando la IA a las operaciones

Las compañías de seguros manejan grandes cantidades de datos estructurados. La información de las pólizas, los registros de reclamaciones, las evaluaciones de suscripción y los informes financieros suelen pasar por varios sistemas y equipos antes de que se tome una decisión. Estos procesos crean un entorno donde las herramientas de automatización pueden ser de gran ayuda en tareas como la revisión de documentos y la elaboración de informes internos.

Manulife dijo que su nueva plataforma permitirá a los equipos implementar Agentes de IA que pueden interactuar con sistemas internos y datos.En lugar de responder a una sola solicitud como un chatbot, estos agentes están diseñados para completar secuencias de tareas en diferentes herramientas de software y flujos de trabajo.

🎯 Aplicación práctica: Un agente de IA podría recopilar datos de varios sistemas internos y preparar resúmenes para los empleados que revisan casos o elaboran informes. El objetivo es reducir el tiempo que el personal dedica a recopilar información antes de tomar una decisión.

En los últimos dos años, muchas empresas experimentaron con herramientas de IA generativa para tareas como escribir, programar o resumir documentos. Los analistas afirman que el próximo reto consiste en convertir esas capacidades en sistemas que puedan dar soporte al trabajo operativo en grandes organizaciones.

📈 Tendencias de adopción en la industria

Un informe de Encuesta global de IA de McKinsey de 2024 Descubrieron que:

• 65% de las organizaciones Ahora utilizamos IA generativa en al menos una función empresarial.
• Esto representa un aumento de aproximadamente un tercio en el año anterior
• Sin embargo, solo un pequeña porción de despliegues han alcanzado la plena producción en gran parte del negocio.
• Muchas implementaciones siguen limitadas a proyectos piloto o equipos específicos.

🔒 La IA dentro de los sistemas financieros regulados

Las instituciones financieras se enfrentan a obstáculos adicionales cuando intentan llevar la IA a la producción. El sector opera bajo estricta supervisión regulatoria, lo que exige controles estrictos en torno al uso de los datos y la transparencia en las decisiones.

Requisitos clave:

• Los sistemas utilizados para la suscripción, el análisis de riesgos o las decisiones de inversión deben ser auditable y explicable
• La gobernanza y la supervisión son fundamentales para cualquier implementación de IA.
• Las organizaciones deben equilibrar las ganancias de eficiencia con las expectativas regulatorias en torno a rendición de cuentas y equidad

Un estudio de Deloitte sobre la IA en los servicios financieros señala que los bancos y las aseguradoras están aumentando la inversión en herramientas de supervisión de modelos, políticas internas de IA y procesos de revisión de riesgos a medida que amplían la automatización.

🛡️ El enfoque de Manulife: La plataforma incluye controles de gobernanza y seguridad Diseñados para gestionar la interacción de los agentes de IA con los sistemas internos, estos controles ayudan a rastrear cómo se toman las decisiones, supervisar el uso de los datos y garantizar que los sistemas operen de acuerdo con las políticas de la empresa.

⚡ Argumentos a favor de los agentes de IA

El atractivo de los agentes de IA radica en su capacidad para... Reducir el trabajo manual en grandes operaciones administrativasEl procesamiento de reclamaciones, la gestión de pólizas, la elaboración de informes internos y la atención al cliente implican tareas repetitivas que requieren que el personal recopile datos de diferentes fuentes.

Áreas de aplicación:

• Automatización del procesamiento de reclamaciones
• Flujos de trabajo de gestión de políticas
• Sistemas de informes internos
• Operaciones de atención al cliente
• Detección de fraude
• Tareas de investigación interna

Otras entidades financieras están explorando enfoques similares. Bancos de Estados Unidos y Europa han comenzado a probar agentes de IA para la detección de fraudes y tareas de investigación interna. En muchos casos, el objetivo es ayudar a los empleados con análisis o recopilación de datos que consumen mucho tiempo.

💡 Posibles ahorros de costes

Investigación de Informe de Accenture sobre la visión de la tecnología bancaria sugiere que la automatización impulsada por IA podría ayudar a las instituciones financieras a reducir los costos operativos mediante hasta un 30% con el tiempo, dependiendo de los procesos involucrados.

Gran parte del beneficio proviene de:

• Acelerar las tareas rutinarias
• Mejorar la precisión del manejo de datos.
• Permitir que los empleados se centren en tareas de mayor valor.

⚠️ Riesgos de implementación y mitigación

El paso de los sistemas piloto a los sistemas operativos conlleva riesgos. Los modelos de IA pueden producir erroresAdemás, los flujos de trabajo automatizados pueden amplificar los errores si no se supervisan adecuadamente.

Estrategia de gestión de riesgos:

• Muchas empresas financieras están adoptando estrategias de implementación gradual
• Comenzando con herramientas internas antes de expandirse a sistemas orientados al cliente.
• Implementar un sistema continuo de monitoreo y supervisión.
• Establecer marcos de gobernanza claros

🔮 Mirando hacia el futuro

El plan de Manulife de implementar IA basada en agentes en sus operaciones muestra cómo las grandes empresas están probando la siguiente etapa de la adopción de IA empresarial. La pregunta importante será si estos sistemas pueden ofrecer Resultados fiables cumpliendo con las expectativas regulatorias..

Si logran hacerlo, los agentes de IA podrían integrarse de forma habitual en las operaciones financieras, gestionando tareas rutinarias que antes requerían grandes equipos de personal. A medida que las empresas avanzan más allá de los experimentos iniciales, se centran en lograr que la tecnología funcione dentro de los sistemas cotidianos de las grandes organizaciones.

(Foto de Joshua)

Véase también: La IA agente en finanzas acelera la automatización operativa.

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