Manulife intègre des agents d'IA dans ses opérations et flux de travail financiers

Les grandes institutions financières ont passé des années à tester l'intelligence artificielle dans le cadre 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 : systèmes capables d'intervenir dans les flux de travail d'entrepriseL’assureur canadien Manuvie s’oriente dans cette direction en déployant des systèmes d’IA basés sur des agents au sein de ses opérations internes.

L'entreprise développe ces fonctionnalités grâce à une plateforme d'exécution conçue pour prendre en charge Agent IAIl s'agit d'un système capable d'exécuter des tâches impliquant différents logiciels et ensembles de données. Manuvie a indiqué que cette initiative s'inscrit dans un plan plus vaste visant à automatiser les tâches à volume élevé et à faciliter la prise de décision interne au sein de l'entreprise.

💰 Création de valeur attendue : L'entreprise prévoit que les initiatives en matière d'intelligence artificielle généreront plus de Une valeur d'un milliard de dollars américains d'ici 2027 grâce à des gains de productivité et à l'automatisation des flux de travail.

L'assureur investit dans l'IA depuis plusieurs années, mais ses efforts actuels visent à intégrer plus profondément cette technologie dans ses opérations quotidiennes. Manuvie a déjà étendu son utilisation interne d'outils d'IA générative.

📊 Statistiques actuelles de déploiement de l'IA

• Plus de 35 cas d'utilisation de l'IA générative actuellement en production
• Projets d'expansion à environ 70 cas d'utilisation dans les années à venir
• 75 % de la main-d'œuvre mondiale utilise déjà des outils d'IA générative sous une forme ou une autre

🔄 Déployer l'IA dans les opérations

Les compagnies d'assurance traitent d'importants volumes de données structurées. Les informations relatives aux polices, les dossiers de sinistres, les évaluations de souscription et les rapports financiers transitent souvent par plusieurs systèmes et équipes avant qu'une décision ne soit prise. Ces processus créent un environnement où les outils d'automatisation peuvent faciliter des tâches telles que la revue documentaire et la production de rapports internes.

Manulife a déclaré que sa nouvelle plateforme permettra aux équipes de déployer Des agents d'IA capables d'interagir avec les systèmes internes et les donnéesAu lieu de répondre à une seule requête comme un chatbot, ces agents sont conçus pour exécuter des séquences de tâches à travers différents outils logiciels et flux de travail.

🎯 Application pratique : Un agent d'IA pourrait collecter des données provenant de plusieurs systèmes internes et préparer des synthèses à destination des employés chargés d'examiner des dossiers ou de rédiger des rapports. L'objectif est de réduire le temps que le personnel consacre à la collecte d'informations avant de prendre une décision.

Ces deux dernières années, de nombreuses entreprises ont expérimenté des outils d'IA générative pour des tâches telles que la rédaction, la programmation ou la synthèse de documents. Les analystes estiment que le prochain défi consiste à transformer ces capacités en systèmes capables de soutenir les activités opérationnelles au sein de grandes organisations.

📈 Tendances d'adoption par l'industrie

Un rapport de Enquête mondiale de McKinsey sur l'IA 2024 a constaté que :

• 65 % des organisations utiliser désormais l'IA générative dans au moins une fonction métier
• Cela représente une augmentation par rapport à environ un tiers l'année précédente
• Cependant, seul un petite partie des déploiements ont atteint leur pleine production dans une grande partie de l'entreprise
• De nombreuses mises en œuvre restent limitées à des projets pilotes ou à des équipes spécifiques.

🔒 L'IA au cœur des systèmes financiers réglementés

Les institutions financières rencontrent des obstacles supplémentaires lorsqu'elles tentent de déployer l'IA en production. Le secteur fonctionne sous surveillance réglementaire strictece qui exige des contrôles stricts en matière d'utilisation des données et de transparence des décisions.

Exigences clés :

• Les systèmes utilisés pour la souscription, l'analyse des risques ou les décisions d'investissement doivent être auditable et explicable
• La gouvernance et la surveillance sont essentielles à tout déploiement d'IA.
• Les organisations doivent trouver un équilibre entre les gains d'efficacité et les exigences réglementaires concernant responsabilité et équité

Une étude de Deloitte sur l'IA dans les services financiers note que les banques et les assureurs investissent de plus en plus dans les outils de supervision des modèles, les politiques internes en matière d'IA et les processus d'examen des risques à mesure qu'ils développent l'automatisation.

🛡️ L'approche de Manuvie : La plateforme comprend contrôles de gouvernance et de sécurité Ces mécanismes visent à gérer les interactions des agents d'IA avec les systèmes internes. Ils permettent de suivre le processus décisionnel, de contrôler l'utilisation des données et de garantir la conformité des systèmes aux politiques de l'entreprise.

⚡ Plaidoyer pour les agents IA

L'attrait des agents IA réside dans leur capacité à réduire le travail manuel dans les grandes opérations administrativesLe traitement des réclamations, la gestion des polices d'assurance, les rapports internes et le support client impliquent des tâches répétitives qui obligent le personnel à collecter des données provenant de différentes sources.

Domaines d'application :

• Automatisation du traitement des réclamations
• flux de travail de gestion des politiques
• Systèmes de rapports internes
• opérations de support client
• Détection de la fraude
• tâches de recherche interne

D'autres institutions financières explorent des approches similaires. Aux États-Unis et en Europe, des banques ont commencé à tester des agents d'IA pour la détection des fraudes et les tâches de recherche interne. Dans de nombreux cas, l'objectif est d'aider les employés dans les analyses ou la collecte de données fastidieuses.

💡 Économies potentielles

Recherches issues de Rapport d'Accenture sur la vision des technologies bancaires suggère que l'automatisation pilotée par l'IA pourrait aider les institutions financières à réduire leurs coûts opérationnels par jusqu'à 30 % au fil du temps, en fonction des processus impliqués.

La plupart des avantages proviennent de :

• Accélérer les tâches routinières
• Améliorer la précision du traitement des données
• Permettre aux employés de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée

⚠️ Risques et mesures d'atténuation liés à la mise en œuvre

Le passage des projets pilotes aux systèmes opérationnels comporte des risques. Les modèles d'IA peuvent produire des erreurset les flux de travail automatisés peuvent amplifier les erreurs s'ils ne sont pas correctement surveillés.

Stratégie de gestion des risques :

• De nombreuses entreprises financières adoptent stratégies de déploiement progressif
• Commencer par les outils internes avant de s'étendre aux systèmes destinés aux clients
• Mise en œuvre d'un suivi et d'une surveillance continus
• Établir des cadres de gouvernance clairs

🔮 Perspectives d'avenir

Le projet de Manuvie de déployer une IA basée sur des agents dans ses opérations illustre comment les grandes entreprises testent la prochaine étape de l'adoption de l'IA en entreprise. La question cruciale sera de savoir si ces systèmes seront à la hauteur des attentes. des résultats fiables tout en respectant les exigences réglementaires.

Si elles y parviennent, les IA pourraient s'intégrer pleinement aux opérations financières, prenant en charge les tâches routinières qui nécessitaient autrefois d'importantes équipes. À mesure que les entreprises dépassent le stade des premières expérimentations, l'objectif est d'intégrer cette technologie aux systèmes opérationnels quotidiens des grandes organisations.

(Photo prise par Joshua)

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

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