Hoe MetLife snelle AI-innovatie balanceert met strikte controle

"Als je ver genoeg terugkijkt, is dit de volgende stap binnen robotic process automation (RPA), low-code ontwikkeling of zelfs Excel-macro's", stelde Nadgauda. "Maar dit keer is het on steroids."

Nadgauda merkte op dat IT-leiders te maken krijgen met een enorme toestroom van risicovariabelen. Dit varieert van data-residency en datalekken naar publieke modellen tot het ethische gebruik van AI bij besluitvorming, wildgroei aan leveranciers en onvoorspelbare tokenomics. Om de ultieme enterprise-vraag te beantwoorden—is de investering de moeite waard?—weigerde MetLife om simpelweg tools in de handen van werknemers te duwen en er het beste van te hopen. In plaats daarvan rolde het bedrijf een gesynchroniseerde "top-down en bottom-up" strategie uit, georkestreerd via Pegasystems.

Ontmoeting in het midden: Top-Down versus Bottom-Up

De strategie van MetLife rust op twee verschillende sporen die elkaar via iteratieve workflows en geautomatiseerde controlepoorten in het midden ontmoeten:

De Bottom-Up Strategie (Citizen Developers): Deze aanpak legt AI-tools rechtstreeks in de handen van gebruikers om praktijkgerichte use-cases te crowdsourcen. Om dit veilig te houden, stelde MetLife strikte geografische grenzen in: Green Zones voor risicoarme experimenten met synthetische data; Red Zones waar AI-gebruik ten strengste verboden is; en Gray Zones die een handmatige beoordeling vereisen.

De Top-Down Strategie (Process Reengineering): In plaats van AI simpelweg over legacy-systemen heen te leggen, herontwerpt dit meerjarige initiatief de kern van workflows met hoge volumes fundamenteel—zoals schadeafhandeling en callcenter-activiteiten. AI wordt hierbij alleen toegepast op punten met maximale impact.

Het automatiseren van de beleidsvangrails

Aan de basis van deze dubbele aanpak ligt MetLife's Responsible Use of AI Policy. Nadgauda gaf toe dat het evaluatieproces in het begin ontzettend moeizaam was. "Elke afdeling—juridisch, compliance, risicobeheer, architectuur, leveranciersbeheer—bekeek risico's door een eigen bril. Het was traag, gecoördineerd via e-mail, en we stelden gebruikers herhaaldelijk dezelfde vragen. Een handmatig proces om AI te implementeren is echt niet de manier waarop je te werk wilt gaan."

Om dit op te lossen, gebruikte MetLife Pega als het bindweefsel om de compliance-workflow te digitaliseren en te automatiseren. In plaats van te fungeren als een blokkade aan het einde van het ontwikkeltraject, draait het geautomatiseerde governance-beleid nu gelijktijdig met de AI-experimenten. Alle belanghebbenden worden vroegtijdig aan tafel gevraagd, waardoor compliance-tracking direct in de implementatiecyclus wordt ingebouwd.

"Je krijgt geen schaalgrootte door snelheid en innovatie te verkiezen boven vertrouwen en governance. Je krijgt schaalgrootte door ze samen te ontwerpen", zegt Nick Nadgauda, Global CIO, MetLife

ROI in de praktijk: Underwriting in Mexico

Om de kracht van deze gestructureerde aanpak te demonstreren, lichtte Nadgauda een grote operationele herziening toe bij de Mexicaanse divisie van MetLife. Omdat dit een zeer klantspecifieke markt is, leunde het acceptatieproces (underwriting) van collectieve polissen voorheen op een bijna 100% handmatig datavalidatieproces.

Door Pega in te zetten voor het bouwen van een gestructureerd web-intakeportaal en het automatiseren van de datavalidatie, transformeerde MetLife de workflow. Voorheen duurde het 45 tot 60 dagen om een collectieve polis af te geven, inclusief bijna volledig handmatige gegevensinvoer en dertig overdrachtsmomenten. Na de transformatie werd de doorlooptijd voor de afgifte van polissen met 40% verkort. Tegelijkertijd daalde het aantal onvolledige of foutieve aanvragen met 40% tot 50%. Data stroomt nu naadloos van systeem naar systeem met automatische validatie, wat het aantal handmatige overdrachten drastisch vermindert.

Het cultiveren van een cultuur van governance

Tot slot benadrukte Nadgauda dat herhaalbare innovatie transparantie vereist. Door geautomatiseerde workflows te gebruiken om de voortgang van een AI-project te volgen, voelen teams zich gesterkt om binnen veilige grenzen te experimenteren, terwijl de directie volledig zicht houdt op de risicostatistieken.

Door democratische toegang te koppelen aan duidelijke vangrails, heeft MetLife zich naar de top van de AI-vertrouwenscurve gewerkt. Daarmee bewijst het bedrijf aan IT-leiders dat robuuste corporate controle en snelle technologische wendbaarheid succesvol kunnen samengaan op grote schaal.