Morgan Stanley fait passer l’IA de l’échange à l’action

Morgan Stanley accélère sa stratégie d’intelligence artificielle dans sa division de gestion de fortune. La banque investit depuis plusieurs années dans ses technologies et ses fondations de données. Ces investissements soutiennent désormais l’extension de cas d’usage génératifs et agentiques. Hina Shamsi, directrice des technologies de l’information de cette division, décrit une évolution des outils conversationnels vers des systèmes orchestrant des flux de travail. Ces systèmes peuvent agir sur plusieurs plateformes d’entreprise. La décision humaine reste toutefois intégrée au dispositif. Shamsi explique que la qualité des agents dépend du contexte et des données auxquels ils peuvent accéder. Lire l’article original.

Les données changent de rôle chez Morgan Stanley. Il y a environ huit ans, les dirigeants raisonnaient principalement autour de comptes individuels. Les clients voulaient plutôt une vision complète de leur relation avec la banque, selon Shamsi. Cette réorientation a contribué au développement de capacités d’apprentissage automatique. Le système de recommandation de la prochaine meilleure action aide notamment les conseillers à déterminer les étapes adaptées à partir d’un ensemble plus large de données. La banque continue aussi d’investir dans les plateformes de données, le contexte et la couche sémantique. Cette couche doit permettre aux modèles génératifs et aux flux agentiques de mieux interpréter les données de l’entreprise.

Morgan Stanley structure trois familles d’agents

Trois domaines concentrent les efforts de la gestion de fortune. Le premier concerne les interactions avec les clients. Le deuxième porte sur le service. Le troisième vise l’assistance aux conseillers. Morgan Stanley a lancé un agent d’assistance client permettant de poser des questions en langage courant et d’effectuer des tâches habituelles. Cette première version de l’assistant virtuel doit ensuite évoluer vers une aide liée aux comptes. Elle doit également intégrer davantage de contexte. L’entreprise développe donc une trajectoire allant de demandes générales vers des opérations associées à la situation précise du client. Shamsi présente cette évolution comme une maturation du dispositif d’intelligence artificielle de la division.

Le service assisté s’adresse aux collaborateurs chargés de la relation client. Selon Shamsi, l’agent peut récupérer des informations et exécuter certaines actions. Il peut notamment déplacer de l’argent, ouvrir des comptes et modifier des bénéficiaires. Ces opérations paraissent simples, mais elles nécessitent plusieurs applications et plateformes. Le flux agentique est conçu pour automatiser ces tâches répétitives. Les collaborateurs peuvent alors consacrer davantage de temps aux activités à plus forte valeur ajoutée, affirme Shamsi. L’agent d’assistance aux conseillers cible pour sa part les activités quotidiennes. Il permet aux conseillers de diriger certaines tâches sans effectuer toutes les fonctions manuelles associées.

Les agents restent sous contrôle humain

Les garde-fous deviennent plus importants lorsque les capacités agentiques progressent. Shamsi indique que les agents ne doivent pas disposer d’une autonomie illimitée. Les équipes de Morgan Stanley définissent des limites précises pour chaque système. Ces limites encadrent les informations accessibles, les modalités d’accès et les actions autorisées. Elles précisent aussi les situations nécessitant l’intervention d’une personne. Shamsi insiste sur quatre exigences : les garde-fous, les permissions, la surveillance et le contrôle humain. Cette architecture accompagne le déploiement des agents dans les interactions clients, le service et l’assistance aux conseillers. Elle maintient la décision humaine au centre des flux de travail orchestrés.