Le grandi società finanziarie hanno trascorso anni a testare l’intelligenza artificiale in piccoli progetti, spesso limitati all’analisi dei dati o agli strumenti di assistenza clienti. La fase successiva sembra coinvolgere qualcosa di più operativo: sistemi in grado di agire nei flussi di lavoro aziendali. L’assicuratore canadese Manulife si sta muovendo in questa direzione mentre lavora per implementare sistemi di intelligenza artificiale basati su agenti all’interno delle sue operazioni interne.
L’azienda sta sviluppando queste capacità con una piattaforma runtime progettata per supportare l’IA agentica, il tipo di sistema in grado di svolgere attività in diversi strumenti software e set di dati. Manulife ha affermato che l’iniziativa fa parte di un piano più ampio per automatizzare il lavoro ad alto volume e assistere il processo decisionale interno all’azienda.
In una dichiarazione aziendale che annuncia il progetto, la società ha affermato che prevede che le iniziative di intelligenza artificiale genereranno più di 1 miliardo di dollari di valore entro il 2027 attraverso aumenti di produttività e automazione del flusso di lavoro. L’assicuratore investe nell’intelligenza artificiale da diversi anni, ma la spinta attuale si concentra sull’integrazione più profonda della tecnologia nelle operazioni quotidiane. Manulife ha già ampliato il proprio utilizzo interno di strumenti di intelligenza artificiale generativa. La società ha affermato di avere attualmente più di 35 casi d’uso di intelligenza artificiale generativa in produzione e prevede di espandere quel numero a circa 70 nei prossimi anni. Secondo le informazioni aziendali, circa il 75% della sua forza lavoro globale utilizza già in qualche modo strumenti di intelligenza artificiale generativa.
Spostare l’intelligenza artificiale nelle operazioni
Le compagnie di assicurazione gestiscono grandi quantità di dati strutturati. Le informazioni sulle polizze, i registri dei sinistri, le valutazioni della sottoscrizione e i resoconti finanziari spesso passano attraverso diversi sistemi e team prima che venga presa una decisione. Questi processi creano un ambiente in cui gli strumenti di automazione possono aiutare con attività come la revisione dei documenti e il reporting interno. Manulife ha affermato che la sua nuova piattaforma consentirà ai team di implementare agenti IA in grado di interagire con sistemi e dati interni. Invece di rispondere a un singolo prompt come un chatbot, questi agenti sono progettati per completare sequenze di attività in diversi strumenti software e flussi di lavoro.
Ad esempio, un agente AI potrebbe raccogliere dati da diversi sistemi interni e preparare riepiloghi per i dipendenti che stanno esaminando i casi o preparando rapporti. L’obiettivo è ridurre il tempo che il personale dedica alla raccolta delle informazioni prima di prendere una decisione.
Negli ultimi due anni, molte aziende hanno sperimentato strumenti di intelligenza artificiale generativa per attività come la scrittura, la codifica o il riepilogo di documenti. Gli analisti affermano che la prossima sfida sarà trasformare queste capacità in sistemi in grado di supportare il lavoro operativo nelle grandi organizzazioni.
Un rapporto del Global AI Survey 2024 di McKinsey ha rilevato che circa il 65% delle organizzazioni afferma di utilizzare ora l’intelligenza artificiale generativa in almeno una funzione aziendale, rispetto a circa un terzo dell’anno precedente. Tuttavia, la stessa ricerca rileva che solo una piccola parte di tali implementazioni ha raggiunto la piena produzione in gran parte dell’azienda, mentre molte rimangono ancora limitate a progetti pilota o team specifici.
L’intelligenza artificiale all’interno dei sistemi finanziari regolamentati
Le istituzioni finanziarie si trovano ad affrontare ulteriori ostacoli quando tentano di portare l’intelligenza artificiale nella produzione. Il settore opera sotto una rigorosa supervisione normativa, che richiede forti controlli sull’uso dei dati e sulla trasparenza delle decisioni. I sistemi utilizzati per la sottoscrizione, l’analisi del rischio o le decisioni di investimento devono essere verificabili e spiegabili. Questo ambiente rende la governance e il monitoraggio centrali per qualsiasi implementazione dell’intelligenza artificiale. Uno studio di Deloitte sull’intelligenza artificiale nei servizi finanziari rileva che le banche e gli assicuratori stanno aumentando gli investimenti in strumenti di supervisione dei modelli, politiche interne sull’intelligenza artificiale e processi di revisione del rischio man mano che espandono l’automazione. Le organizzazioni stanno cercando di bilanciare i guadagni di efficienza con le aspettative normative in materia di responsabilità ed equità.
Manulife ha affermato che la piattaforma include controlli di governance e sicurezza destinati a gestire il modo in cui gli agenti AI interagiscono con i sistemi interni. I controlli aiutano a tenere traccia del modo in cui vengono prese le decisioni, monitorare come vengono utilizzati i dati e garantire che i sistemi operino nelle politiche aziendali. Tali tutele sono importanti nel settore assicurativo, dove i sistemi automatizzati spesso supportano processi legati alla gestione dei sinistri e alla rendicontazione normativa.
Il caso degli agenti IA
Il fascino degli agenti IA risiede nella loro capacità di ridurre il lavoro manuale nelle grandi operazioni amministrative. L’elaborazione delle richieste, la gestione delle polizze, la reportistica interna e l’assistenza clienti comportano attività ripetitive che richiedono al personale di raccogliere dati da diverse fonti. I sistemi di intelligenza artificiale in grado di raccogliere e organizzare informazioni nei sistemi possono consentire ai dipendenti di concentrarsi altrove.
Altre società finanziarie stanno esplorando approcci simili. Le banche negli Stati Uniti e in Europa hanno iniziato a testare gli agenti di intelligenza artificiale per il rilevamento delle frodi e per attività di ricerca interna. In molti casi, l’obiettivo è assistere i dipendenti con analisi o raccolte di dati che richiedono molto tempo.
Una ricerca contenuta nel rapporto Banking Technology Vision di Accenture suggerisce che l’automazione basata sull’intelligenza artificiale potrebbe aiutare gli istituti finanziari a ridurre i costi operativi fino al 30% nel tempo, a seconda dei processi coinvolti. Gran parte del vantaggio deriva dall’accelerazione delle attività di routine e dal miglioramento della precisione della gestione dei dati. Il passaggio dai piloti ai sistemi operativi comporta dei rischi. I modelli di intelligenza artificiale possono produrre errori e i flussi di lavoro automatizzati possono amplificare gli errori se non vengono monitorati. Questo rischio è uno dei motivi per cui molte società finanziarie stanno adottando strategie di implementazione graduale, iniziando con strumenti interni prima di espandersi ai sistemi rivolti ai clienti.
Il piano di Manulife di implementare l’intelligenza artificiale basata su agenti nelle sue operazioni mostra come le grandi aziende stiano testando la fase successiva dell’adozione dell’intelligenza artificiale aziendale. La questione importante sarà se questi sistemi saranno in grado di fornire risultati affidabili soddisfacendo al tempo stesso le aspettative normative. Se possibile, gli agenti di intelligenza artificiale potrebbero diventare una parte regolare delle operazioni finanziarie, gestendo lavori di routine che un tempo richiedevano grandi team di personale.
Mentre le aziende vanno oltre i primi esperimenti, l’attenzione si concentra sul far funzionare la tecnologia all’interno dei sistemi quotidiani che gestiscono le grandi organizzazioni.
(Foto di Giosuè)
Vedi anche: L’intelligenza artificiale nella finanza accelera l’automazione operativa
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
