A Manulife integra agentes de IA em operações e fluxos de trabalho financeiros.

Grandes empresas financeiras passaram anos testando inteligência artificial em projetos de pequena escala, geralmente limitados à análise de dados ou ferramentas de suporte ao cliente. A próxima fase parece envolver algo mais operacional: Sistemas que podem entrar em ação nos fluxos de trabalho empresariais.A seguradora canadense Manulife está caminhando nessa direção, trabalhando para implantar sistemas de IA baseados em agentes em suas operações internas.

A empresa está desenvolvendo essas capacidades com uma plataforma de tempo de execução projetada para dar suporte a Agente de IATrata-se de um tipo de sistema capaz de executar tarefas em diferentes ferramentas de software e conjuntos de dados. A Manulife afirmou que essa iniciativa faz parte de um plano mais amplo para automatizar o trabalho em grande volume e auxiliar na tomada de decisões internas da empresa.

💰 Criação de Valor Esperado: A empresa prevê que as iniciativas de inteligência artificial gerarão mais de Valor estimado em US$ 1 bilhão até 2027 por meio de ganhos de produtividade e automação do fluxo de trabalho.

A seguradora vem investindo em IA há vários anos, mas o foco atual é integrar a tecnologia mais profundamente às operações diárias. A Manulife já vem expandindo o uso interno de ferramentas de IA generativa.

📊 Estatísticas atuais de implantação de IA

• Mais de 35 casos de uso de IA generativa atualmente em produção
• Planos de expansão para aproximadamente 70 casos de uso nos próximos anos
• 75% da força de trabalho global já utiliza ferramentas de IA generativa de alguma forma.

🔄 Levando a IA para as operações

As seguradoras lidam com grandes volumes de dados estruturados. Informações sobre apólices, registros de sinistros, avaliações de subscrição e relatórios financeiros frequentemente passam por diversos sistemas e equipes antes que uma decisão seja tomada. Esses processos criam um ambiente no qual ferramentas de automação podem auxiliar em tarefas como revisão de documentos e geração de relatórios internos.

A Manulife afirmou que sua nova plataforma permitirá que as equipes implementem Agentes de IA capazes de interagir com sistemas internos e dados.Em vez de responder a uma única solicitação como um chatbot, esses agentes são projetados para concluir sequências de tarefas em diferentes ferramentas de software e fluxos de trabalho.

🎯 Aplicação prática: Um agente de IA pode coletar dados de diversos sistemas internos e preparar resumos para funcionários que estão analisando casos ou elaborando relatórios. O objetivo é reduzir o tempo que a equipe gasta reunindo informações antes de tomar uma decisão.

Nos últimos dois anos, muitas empresas experimentaram ferramentas de IA generativa para tarefas como escrever, programar ou resumir documentos. Analistas afirmam que o próximo desafio é transformar essas capacidades em sistemas que possam dar suporte ao trabalho operacional em grandes organizações.

📈 Tendências de Adoção na Indústria

Um relatório de Pesquisa Global de IA da McKinsey de 2024 Descobri que:

• 65% das organizações agora utilizam IA generativa em pelo menos uma função de negócios
• Isso representa um aumento em relação a aproximadamente um terço no ano anterior
• No entanto, apenas um pequena porção das implantações atingiram a produção plena em grande parte da empresa.
• Muitas implementações ainda se limitam a projetos-piloto ou equipes específicas.

🔒 Inteligência Artificial Dentro dos Sistemas Financeiros Regulamentados

As instituições financeiras enfrentam obstáculos adicionais ao tentar implementar IA em produção. O setor opera sob supervisão regulatória rigorosa, o que exige controles rigorosos em relação ao uso de dados e à transparência das decisões.

Requisitos principais:

• Os sistemas utilizados para subscrição, análise de risco ou decisões de investimento devem ser auditável e explicável
• A governança e o monitoramento são fundamentais para qualquer implementação de IA.
• As organizações devem equilibrar os ganhos de eficiência com as expectativas regulatórias em relação a responsabilidade e justiça

Um estudo da Deloitte sobre IA em serviços financeiros observa que bancos e seguradoras estão aumentando o investimento em ferramentas de supervisão de modelos, políticas internas de IA e processos de revisão de riscos à medida que expandem a automação.

🛡️ A abordagem da Manulife: A plataforma inclui controles de governança e segurança O objetivo é gerenciar como os agentes de IA interagem com os sistemas internos. Os controles ajudam a rastrear como as decisões são tomadas, monitorar como os dados são usados ​​e garantir que os sistemas operem em conformidade com as políticas da empresa.

⚡ A defesa dos agentes de IA

O apelo dos agentes de IA reside na sua capacidade de Reduzir o trabalho manual em grandes operações administrativas.O processamento de sinistros, a gestão de apólices, os relatórios internos e o suporte ao cliente envolvem tarefas repetitivas que exigem que a equipe colete dados de diferentes fontes.

Áreas de aplicação:

• Automação do processamento de sinistros
• Fluxos de trabalho de gerenciamento de políticas
• Sistemas de relatórios internos
• Operações de suporte ao cliente
• Detecção de fraudes
• Tarefas de pesquisa interna

Outras instituições financeiras estão explorando abordagens semelhantes. Bancos nos EUA e na Europa começaram a testar agentes de IA para detecção de fraudes e tarefas de pesquisa interna. Em muitos casos, o objetivo é auxiliar os funcionários em análises ou coleta de dados que consomem muito tempo.

💡 Potencial de redução de custos

Pesquisa de Relatório "Accenture's Banking Technology Vision" sugere que a automação impulsionada por IA pode ajudar as instituições financeiras a reduzir os custos operacionais em até 30% ao longo do tempo, dependendo dos processos envolvidos.

Grande parte dos benefícios provém de:

• Agilizando tarefas rotineiras
• Aprimorando a precisão do processamento de dados.
• Permitir que os funcionários se concentrem em trabalhos de maior valor agregado.

⚠️ Riscos de Implementação e Mitigação

A transição de sistemas piloto para sistemas operacionais acarreta riscos. Os modelos de IA podem produzir erros.Além disso, fluxos de trabalho automatizados podem amplificar erros se não forem monitorados adequadamente.

Estratégia de Gestão de Riscos:

• Muitas empresas financeiras estão adotando estratégias de implementação gradual
• Começando com ferramentas internas antes de expandir para sistemas voltados para o cliente.
• Implementar monitoramento e supervisão contínuos.
• Estabelecer estruturas de governança claras

🔮 Olhando para o futuro

O plano da Manulife de implementar IA baseada em agentes em suas operações demonstra como grandes empresas estão testando a próxima etapa da adoção de IA corporativa. A questão crucial será se esses sistemas conseguirão entregar resultados. Resultados confiáveis ​​que atendem às expectativas regulatórias.

Se conseguirem, os agentes de IA poderão se tornar parte integrante das operações financeiras, lidando com tarefas rotineiras que antes exigiam grandes equipes. À medida que as empresas avançam além dos experimentos iniciais, o foco se volta para a integração da tecnologia aos sistemas que regem as grandes organizações.

(Foto de Joshua)

Veja também: A inteligência artificial ativa no setor financeiro acelera a automação operacional.

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