IA na cloud traz retorno económico significativo a Liberty

A base madura da seguradora, a “cloud foundation”, facilitou o uso extensivo de tecnologias emergentes, em particular modelos machine learning que ajudam a prestar um serviço premium, diz CIO James McGlennon.

A seguradora Liberty é uma das mais experientes e avançadas empresas na adoção de computação em nuvem. E isto deve-se em grande parte graças à visão de James McGlennon, que no seu papel como CIO da Liberty nos últimos 17 anos conduziu a carga à cloud, à análise, e à IA com um orçamento de 2 mil milhões de dólares.

Há oito anos, McGlennon acolheu com o seu pessoal um grupo de reflexão de fora da empresa e apresentou um “documento de manifesto tecnológico” que definiu naqueles primeiros tempos a importância de explorar serviços baseados na cloud, tornar-se mais ágil, e instituir mudanças culturais para impulsionar a transformação digital da empresa.

Atualmente, a Liberty, que tem 45.000 empregados em 29 países, tem uma robusta infraestrutura híbrida de nuvens construída principalmente sobre serviços Web da Amazon, mas com usos específicos do Microsoft Azure e, da Plataforma Cloud do Google. A infraestrutura de cloud da Liberty gere uma série de aplicações empresariais e dashboards analíticos que produzem perceções e previsões em tempo real, bem como modelos machine learning que agilizam o processamento de reclamações.

À medida que a viagem da companhia de seguros sediada em Boston até à cloud se desenrolou, também manteve um conjunto selecionado de data centres a partir dos quais podem executar as aplicações herdadas mais economicamente do que fariam na cloud, bem como software de fornecedores que tornam o licenciamento na cloud menos atrativo.

Enquanto McGlennon acredita que isso irá mudar com o tempo, está muito mais concentrado nas tecnologias que irão definir a próxima geração de aplicações.

“Estamos realmente a tentar compreender o metaverso e o que isso poderá significar para nós”, diz McGlennon, cujo ligeiro sotaque irlandês mostra a sua educação em Galway, Irlanda. “Estamos concentrados na realidade aumentada e na realidade virtual”. Estamos a fazer muito sobre IA, machine learning e robótica. Já construímos a cadeia de bloqueio e vamos continuar com todos eles”.

A capacidade de inovar, especialmente à volta do machine learning, e da IA, encontra o seu fundamento nas capacidades das soluções cloud da Liberty.

Os benefícios da fundação de soluções cloud sólidas

Apesar do seu principal foco ser abraçar tecnologias emergentes, McGlennon continua altamente entusiasmado com a utilização e a perícia da Liberty na cloud. Sessenta por cento das cargas de trabalho globais da seguradora funcionam na cloud, proporcionando poupanças significativas na compra de hardware e software, mas o grande benefício vem sob a forma de insights empresariais de análises na cloud que são imensuráveis, diz.

“A cloud tem sido um enorme impacto positivo para nós em termos económicos e certamente que ouvimos esta história a toda a hora, mas não começou necessariamente dessa forma”, diz. “Tendia a ser aditiva às nossas plataformas herdadas quando começámos a construir a nossa cloud inicialmente, mas mais recentemente, tornámo-nos muito mais maduros na nossa utilização da cloud e na nossa capacidade de a otimizar para garantir que cada ciclo único de um CPU que utilizamos na cloud está a acrescentar valor”.

Aqui, McGlennon diz que os controlos, instrumentação, e métricas de observabilidade são fundamentais. O CIO não especifica quanto é que a empresa multinacional poupou ao implementar cargas de trabalho na cloud, mas estima que poupou cerca de 5% ao longo dos últimos dois anos e meio. “É um grande número”, diz.

A implementação de arquiteturas nativas de cloud para a automatização e instrumentalização das aplicações do Liberty para controlar o seu desempenho tem sido crucial para a realização dessas poupanças, diz McGlennon.

Tal como muitos outros primeiros utilizadores da cloud, a Liberty implementa ferramentas fora da caixa, tais como o Apptio para monitorizar os custos e automatizar a escala em função das cargas de trabalho, afirma.

“Trabalhámos com os nossos parceiros da cloud para melhor instrumentalizar as nossas aplicações e compreender melhor o seu desempenho”, diz McGlennon, que foi finalista do MIT Sloan CIO Leadership Award para 2022. “Isso dá-nos uma maior percepção sobre onde estamos potencialmente a desperdiçar recursos e onde podemos otimizar – tais como mover cargas de trabalho para plataformas de cloud mais pequenas”.

McGlennon orgulha-se da utilização da Apptio pela sua equipa, por exemplo, para melhor explorar o seu modelo orientado para o consumo, não só pelos seus dados na cloud, mas também pelos seus serviços internos, software, e ofertas SaaS, que, quando ligados à carteira de negócios da Liberty, fornecem essencialmente aos parceiros da seguradora uma lista de materiais para todos os recursos utilizados.

O pagamento da IA

Nos últimos oito anos, a equipa de TI da Liberty, que consiste em 5.000 empregados internos de TI e cerca de 5.000 contratados externos, utilizou uma variedade de plataformas de desenvolvimento e ferramentas analíticas como parte da sua jornada na cloud, desde a IBM Rational e .NET nos primeiros dias até Java e ferramentas como New Relic, Datadog, e Splunk.

Os cientistas de dados da Liberty Mutual empregam o Tableau e o Python extensivamente para implementar modelos na produção. Para acelerar este processo, a equipa técnica da seguradora construiu um pipeline API, chamado Runway, que embala modelos e os implanta como Python, em oposição a exigir que os cientistas de dados da empresa voltem e os reconstruam em Java ou noutra linguagem, diz McGlennon.

“É realmente crítico que possamos implementar modelos rapidamente sem ter de os reconstruir noutra plataforma ou linguagem”, acrescenta. “E ser capaz de rastrear a eficácia desses modelos machine learning, de modo a que os possamos reciclar caso os conjuntos de dados mudem como frequentemente mudam”.

A seguradora também utiliza o Amazon Sage Maker para construir modelos machine learning, mas os modelos centrais são baseados em Python.

A equipa de TI da Liberty também criou um conjunto de componentes chamado Cortex para permitir aos seus cientistas de dados instanciar as estações de trabalho de que necessitam para construir um novo modelo “para que o cientista de dados não tenha de se preocupar em como construir a infraestrutura para iniciar o processo de modelação”, diz McGlennon.

Com Cortex, os cientistas de dados da Liberty podem simplesmente definir os seus requisitos técnicos e de conjunto de dados, e será criada uma estação de trabalho de modelagem no AWS com os dados e as ferramentas corretas num ambiente de GPU de dimensão adequada, explica McGlennon.

A seguradora também implementa software bots no seu modelo de sinistros para permitir aos clientes iniciar um sinistro, enviar por e-mail uma fotografia digitalizada do seu veículo danificado, responder a algumas perguntas, e organizar rapidamente um aluguer de automóvel. Um modelo de machine learning analisa a fotografia do veículo danificado para detetar se o seu airbag foi instalado, por exemplo, e para determinar imediatamente se um veículo está totalizado ou se os danos estão limitados a um para-lamas.

Os modelos de visão computorizada da seguradora podem também tocar em dispositivos e sensores IoT implantados no exterior para gerar mais dados para o sinistro.

A Liberty percorreu um longo caminho desde o seu manifesto tecnológico até ao seu uso avançado da cloud ,de IA, e abraçar tecnologias da próxima geração, tais como a realidade aumentada e a cadeia de bloqueios produzirá novos avanços, observa McGlennon.

Mas este CIO está suficientemente satisfeito com a cloud e a plataforma de IA de hoje.

“Já assistimos a um retorno económico significativo ao sermos capazes de utilizar modelos machine learning para afinar cotações e preços, na detenção de fraudes, e o nosso processo de codificação para facilitar aos clientes a realização de negócios connosco”, diz McGlennon, apontando os benefícios das aplicações avançadas da cloud no seu negócio principal de processamento de reclamações. “Utilizamo-lo em todo o lado”.

Embora a sua empresa seja uma empresa de propriedade e de acidentes, McGlennon acredita que os CIOs devem impulsionar a inovação e assumir riscos “para criar uma cultura onde as pessoas sintam que há latitude para tentar algo”.

“O risco é o nosso negócio”, disse McGlennon durante um painel no MIT Sloan CIO Symposium esta semana, acrescentando que os CIOs precisam de mostrar que quando as coisas correm mal, e por vezes correm, ninguém vai sentir que o risco não valeu a pena.

“É preciso incubar algo, alimentá-lo, dar-lhe apoio”, disse.

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