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L'assureur Principal Financial unifie son architecture de données

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Sous la direction de sa DSI Kathy Kay, la société de services financiers a transformé sa stratégie informatique afin de bâtir une architecture data et cloud commune à ses différents métiers. Un passage obligé pour améliorer l'expérience client et mieux tirer parti de l'IA.

PublicitéPour les entreprises dont les unités opérationnelles ont traditionnellement fonctionné de manière indépendante, la centralisation des opérations informatiques dans le cadre d'une stratégie unique peut apporter des avantages significatifs - en particulier lorsqu'il s'agit d'offrir une expérience client consolidée et de bâtir une base de données unifiée pour tirer parti des dernières technologies.

Venu de PG&E en mai 2020, Kathy Kay, vice-présidente exécutive et DSI de Principal Financial Group, assureur employant quelque 20 000 personnes, s'est attelée à un plan de cette nature. Jusqu'alors, les informaticiens des trois entités américaines, de la branche internationale et de la holding avaient mis en oeuvre le cloud computing et d'autres technologies de manière ad hoc. D'où le premier défi auquel a été confronté Kathy Kay : unifier les opérations informatiques des différents métiers de Principal Financial afin de développer une base de données à l'échelle de l'entreprise et une architecture cloud sur laquelle construire des services de nouvelle génération.

Membre du Fortune 500, l'assureur, dont le siège est situé à Des Moines, dans l'Iowa, et a été créé environ dix ans après la fin de la guerre de Sécession, est sous pression pour offrir à ses clients une expérience intégrée, notamment en raison de l'élargissement de son portefeuille de services financiers, notamment via l'acquisition de l'activité Institutional Retirement and Trust (IRT) de Wells Fargo, explique la DSI. La multinationale, présente dans 80 pays, sert traditionnellement les PME et les régimes de retraite gouvernementaux à partir de ses centres de l'Iowa et de Charlotte, et possède des implantations importantes au Chili, au Brésil, à Hong Kong, en Malaisie, à Singapour et en Inde.

Une division en charge de la modernisation IT

« Ce qui nous a poussés à accélérer notre transition vers le cloud, c'est l'alignement de nos actifs technologiques sur les capacités dont nous avions besoin pour mettre en oeuvre la modernisation de notre stratégie commerciale », explique-t-elle. « Par exemple, un client unique avait un plan 401(k) d'épargne retraite chez nous, des prestations d'assurance, ainsi que des services de gestion d'actifs, et [chacune] des entités commercialisant ces produits ne savait pas qu'elle partageait ce client avec d'autres. Or, les clients s'attendent à être traités de manière globale ».

Pour mettre en oeuvre la stratégie d'unification, la DSI et ses collègues de la direction ont créé Enterprise Business Solutions, une division interne axée sur la modernisation technologique. Thomas Shuster, analyste chez IDC, note que de telles initiatives permettent à Principal Financial de mieux se positionner face à la concurrence d'autres grandes sociétés de services financiers. « La décision de Principal d'intégrer ses activités de gestion d'actifs et de retraite est très judicieuse, étant donné qu'elles sont très interdépendantes et que cette opération ouvre la voie à une amélioration de l'expérience client et à une forme de différenciation sur le marché », explique l'analyste, qui ajoute que l'acquisition de l'activité IRT de Wells Fargo a permis à Principal d'accéder relativement rapidement à des parts de marché. « La création d'une entité technologique interne va de pair avec la réorganisation et l'acquisition de cette activité - c'était le bon moment pour mettre en place une stratégie d'entreprise en matière de données et de technologie », estime Thomas Shuster.

PublicitéPoser les bases de l'IA

Selon Kathy Kay, la création d'un socle de données commun pour les cinq unités commerciales permet à l'entreprise non seulement de générer de nouveaux revenus, mais aussi d'exploiter de nouvelles technologies. « Nous avons dû faire [cet] investissement pour tirer parti de l'IA et des modèles d'apprentissage automatique au sein de différentes applications analytiques réparties dans l'entreprise », observe la DSI.

Principal Financial, que Kathy Kay décrit comme « une énorme boutique Salesforce », est à mi-chemin de son adoption du cloud et a automatisé ses processus métiers à l'aide d'Automation Anywhere. La multinationale a également mis en oeuvre des chatbots, développé des modèles de Machine Learning à l'aide de Databricks et s'intéresse désormais de près à l'IA générative.

Parmi les modèles d'apprentissage automatique que Principal utilise en production pour ses opérations de gestion d'actifs, on trouve des modèles de propension, un outil de notation des opportunités, un scoring des ventes, des modèles dédiés à la rétention des clients et un scoring des appels sortants, ainsi que des assistants spécialisés dans la prédiction des meilleures actions suivantes, selon la DSI.

Principal entretient également un partenariat avec Evolution IQ, afin « d'améliorer l'expérience client pour toutes nos lignes d'assurance invalidité en réduisant considérablement les étapes et les délais des réclamations », explique Kathy Kay, qui a précédemment occupé des postes de direction chez GM, Comerica et SunTrust.

Généralisation de Github Copilot

Comme de nombreuses sociétés des services financiers, Principal étudie également la manière dont l'IA générative pourrait profiter à ses différentes branches d'activité. À cette fin, la société teste le service Azure OpenAI de Microsoft, indique la DSI, avec une application d'IA générative déjà en production.

« Comme les équipes de marketing rédigent des contenus destinés à l'extérieur, nous avions l'habitude d'en examiner manuellement la conformité », explique-t-elle, à propos du processus de réponse aux appels d'offres. « Nous disposons désormais d'un modèle qui ingère les données et suggère ensuite de meilleurs moyens de communiquer les informations au regard de ces contraintes. » Par sécurité, Principal demande à ses employés de procéder à un examen de conformité du produit final, mais le modèle d'IA « fait gagner beaucoup de temps, affirme Kathy Kay.

Pour assurer une diffusion plus large des outils d'IA, les ingénieurs de Principal utilisent GitHub Copilot pour générer du code, ajoute la DSI. Après avoir mené une étude interne auprès de 250 ingénieurs, la société a acquis une licence d'entreprise pour ouvrir la plateforme au plus grand nombre, afin de booster l'innovation et stimuler la création de nouveaux modèles de Machine Learning et d'IA générative.

Principal Financial n'a pas achevé sa migration vers le cloud, mais cela n'empêche pas l'assureur - ou toute autre société dans ce cas - d'exploiter en production des modèles d'IA générative, souligne Dave McCarthy, analyste chez IDC. « Bien qu'il puisse sembler logique d'avoir besoin d'un cloud public pour tirer pleinement parti de l'IA générative, les préoccupations en matière de confidentialité et de coûts poussent souvent les entreprises à s'intéresser aux approches hybrides », explique l'analyste, notant que seuls les plus grands modèles d'IA nécessiteront obligatoirement le cloud public en raison des ressources nécessaires.

« Comme cette technologie n'en est qu'à ses débuts, les DSI adoptent une approche prudente en conservant les données sensibles sur site, souligne Dave McCarthy. Des fournisseurs comme Dell, HPE et VMware répondent à ce besoin en développant une infrastructure de datacenters adaptée aux applications d'IA. »

Article rédigé par

Paula Rooney, CIO US (adapté par Reynald Fléchaux)

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