Les données sont l’avenir de la gestion d’actifs : mais elles comportent un piège

Les données sont l’avenir de la gestion d’actifs : mais elles comportent un piège

Horodatage: 9 novembre 2023, 8 h 23
Les données sont l'avenir de la gestion d'actifs : mais elles s'accompagnent d'un piège PlatoBlockchain Data Intelligence. Recherche verticale. Aï.

Quel que soit le secteur, l’IA et le ML font désormais fureur, et la gestion d’actifs ne fait pas exception. D’ici 2027, environ 16 % des gestionnaires d’actifs

disparaître en raison d’un changement de paradigme dans les progrès technologiques et les attentes des investisseurs. Les technologies d’IA et de ML sont utilisées dans divers aspects du secteur financier. Il s’agit d’adopter une approche basée sur les données plutôt que la manière traditionnelle dont la gestion d’actifs est appliquée depuis de nombreuses décennies.

Il ne fait aucun doute que les outils d’IA et le Big Data peuvent avoir un impact positif sur la gestion des actifs et la rendre plus efficace. Mais ce n’est certainement pas la réponse à tous vos problèmes de gestion de patrimoine. Tout d’abord, les données sont encore considérées comme une matière première pouvant aider à la prise de décision. Il ne s'agit pas encore d'un atout ou d'un outil stratégique clairement lié au résultat souhaité. Pour véritablement intégrer l’approche basée sur les données dans la gestion d’actifs, les entreprises doivent approfondir leurs connaissances et rechercher des moyens d’utiliser les données de manière omniprésente.

Les outils seuls ne peuvent pas faire le travail

L’un des plus gros problèmes liés à l’automatisation des tâches et des processus est que la plupart des entreprises ont tendance à prendre ces décisions dans le vide. Il s’agit d’un exemple classique de « suivre le troupeau ». Mettre en œuvre l’automatisation simplement parce que tout le monde le fait ne vous donnera pas un avantage concurrentiel. En fait, cela peut entraîner plus de problèmes qu’on ne peut l’imaginer. 

Le secteur de la gestion d’actifs suit depuis des décennies un style de fonctionnement spécifique, où la performance du marché constitue le principal moteur de revenus. Pour passer à une approche entièrement basée sur les données, il est essentiel de disposer d'un personnel qualifié, conscient de la manière d'utiliser efficacement ces données et de les intégrer dans les systèmes existants.

Au lieu d’adopter des outils d’IA et de ML juste pour le plaisir, les sociétés de gestion d’actifs doivent adopter une approche scientifique pour créer une stratégie appropriée. La base scientifique doit constituer la base pour identifier les tendances du marché et évaluer les besoins des clients. Des outils peuvent toujours être construits sur la base de telles hypothèses et découvertes, mais il est nécessaire de disposer d’équipes compétentes pour naviguer dans ces outils et improviser en conséquence. Après tout, si les équipes qui exploitent les outils ne sont pas conscientes de leur portée, l’objectif même de l’amélioration du système de gestion des actifs est voué à l’échec. Cela nous amène au point suivant : le facteur humain.

Une touche humaine est nécessaire

La synergie entre l’expertise humaine et une approche scientifique est la recette parfaite pour adopter efficacement l’IA et le ML dans le secteur de la gestion d’actifs. La gestion d'actifs implique souvent une prise de décision complexe qui va au-delà de l'analyse de données quantitatives et peut nécessiter la prise en compte de facteurs qualitatifs, la compréhension de la dynamique du marché et l'interprétation des événements géopolitiques et économiques. 

Bien que des outils tels que ChatGPT puissent produire rapidement un ensemble de résultats, ils ne sont pas à la hauteur d'une approche humaine efficace ou des connaissances de professionnels qualifiés. Ceci est particulièrement remarquable compte tenu des contraintes de connaissance de cet outil d’IA, encore «gelé» en 2021 et incapable de proposer des informations actuelles. Les principes fondamentaux et la structure du secteur financier sont restés inchangés pendant longtemps et le resteront probablement dans un avenir proche. Une touche humaine de gestionnaires d'actifs expérimentés assurera un service personnalisé et préservera les bénéfices des clients.

Les petites données ne doivent pas être ignorées

Alors que le big data occupe le devant de la scène dans le contexte des avancées technologiques, il est essentiel de rappeler l’importance des small data dans le secteur de la gestion d’actifs. Alors que le Big Data est considéré comme crucial pour la formation des outils d’IA et de ML, les petits ensembles de données et les témoignages spécifiques de clients sont souvent à l’origine des stratégies de gestion d’actifs les plus efficaces. Lorsqu’une certaine approche personnalisée réussit, elle est testée et affinée auprès d’un plus grand nombre de clients. À terme, ces stratégies perspicaces et centrées sur l’humain pourront être adaptées pour répondre aux besoins de divers clients, quel que soit leur volume d’activité.

L’IA et le ML ont le potentiel d’améliorer considérablement la gestion des actifs, mais dans la pratique, les entreprises doivent adopter une combinaison d’expertise humaine et d’outils d’IA/ML. L'IA et le ML peuvent gérer l'analyse des données, la reconnaissance de formes et certains aspects de l'aide à la décision, permettant aux humains de se concentrer sur la planification stratégique et la prise de décision de plus haut niveau.

Cela dit, nous ne pouvons ignorer que le rôle de l’humain dans la gestion d’actifs évolue également. À mesure que les technologies d’IA et de ML continuent de se développer, les gestionnaires d’actifs sont de plus en plus « augmentés » par ces outils, les utilisant pour améliorer leurs capacités de prise de décision, dans les domaines de l’analyse prédictive, du trading algorithmique, de la gestion des risques, etc. Cette augmentation ne doit pas toujours conduire à un remplacement. La relation symbiotique entre le jugement humain et l’intelligence artificielle est probablement l’avenir de la gestion d’actifs, car elle exploite les atouts des deux pour créer des stratégies sur mesure et obtenir de meilleurs résultats.

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