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L'utilisation de l'intelligence artificielle dans la finance peut-elle résoudre les principaux problèmes du secteur ? De la surcharge de données à la fatigue réglementaire, les investisseurs sont à bout de souffle. La recherche et la validation des données, la conduite de la diligence raisonnable et le respect des exigences croissantes en matière d'information sont autant de tâches qui grèvent le temps et les ressources. Et pourtant, la pression concurrentielle s'intensifie.
Selon Oliver Wyman, les gestionnaires d'actifs et de patrimoine qui adoptent l'IA pourraient réaliser jusqu'à 40 % de gains de productivité en rationalisant les recherches manuelles et les tâches administratives. Ce type d'amélioration n'est pas seulement une question d'efficacité, il pourrait être la clé pour découvrir de nouvelles sources d'alpha et prendre l'avantage sur un marché encombré.
Dans cette conversation, Neil Brown, responsable des actions chez GIB Asset Management, se joint à Lorenzo Saa, directeur du développement durable de Clarity AI, pour partager la manière dont l'IA change déjà la façon dont son équipe aborde la recherche, la conformité et les rapports aux clients. La conversation offre un regard de première main sur les outils, les risques et les gains réels derrière la transformation de l'IA, et pourquoi l'adoption précoce peut offrir un avantage concurrentiel.
Rencontrer les experts
Lorenzo Saa
Responsable du développement durable
Clarity AI
Neil Brown
Responsable des actions
GIB Asset Management
Il en ressort une vision nuancée de l'utilisation de l'intelligence artificielle dans la finance. Neil souligne l'importance d'utiliser ces outils dans des domaines où les investisseurs ont déjà une connaissance approfondie, ce qui leur permet de valider les résultats, de détecter les erreurs et de prendre des décisions plus rapidement sans sacrifier la qualité. La discussion porte également sur la manière dont l'IA peut remodeler la dynamique du marché, influencer l'infrastructure des données et créer une nouvelle norme pour ce que les clients attendent des équipes d'investissement durable.
Moments clés
| 00:00 - 00:48 | Introduction |
| 00:49 - 02:30 | L'IA au service de l'investissement durable |
| 02:40 - 5:34 | Présentation de Neil Brown |
| 05:35 - 08:19 | L'IA peut-elle apporter une valeur ajoutée à la prise de décision en matière d'investissement ? |
| 08:20 - 10:11 | Comment Neil utilise l'IA dans ses décisions d'investissement |
| 10:12 - 11:22 | Le pouvoir exponentiel de l'IA |
| 11:23 - 14:29 | Comment les entreprises tirent parti de l'IA pour améliorer leurs rapports |
| 14:30 - 18:42 | L'IA et le paradoxe des données : trop de données ou pas assez ? |
| 18:43 - 21:02 | Comment l'IA comble les lacunes en matière de données |
| 21:03 - 24:56 | Résoudre les problèmes de déclaration et de conformité grâce à l'IA |
| 24:57 - 27:08 | Les outils d'IA peuvent-ils améliorer les performances ? |
| 27:09 - 29:34 | Gouvernance responsable de l'IA dans la gestion d'actifs |
| 29:35 -31:24 | Questions rapides |
| 31:25 - 34:28 | L'art de la durabilité |
| 34:29 - 37:13 | Commentaire final |
Citations et réflexions notables
Ces moments de l'épisode mettent en évidence la façon dont l'IA est déjà intégrée dans les processus d'investissement, qu'il s'agisse d'accélérer la recherche ou de remodeler la façon dont les entreprises abordent la conformité et l'analyse des données. Voici cinq points de vue de Neil Brown qui ont retenu l'attention :
1. Les flux de recherche sont en cours de reconstruction
La recherche traditionnelle en matière d'investissement suit souvent un processus linéaire - une tâche, un ensemble de données, un résultat à la fois. Mais Neil explique comment l'IA permet aux équipes d'effectuer plusieurs couches d'analyse en parallèle, ce qui accélère considérablement le rythme et la profondeur de la prise de décision.
"Nous passons d'un calcul linéaire à un calcul parallèle. Ainsi, pendant que le TPG répond aux questions relatives aux principaux indicateurs défavorables, je peux charger les facteurs d'importance relative du SASB. Et je peux demander à une autre personne d'examiner le pair".
2. Les TPG personnalisés remodèlent déjà la recherche
Plutôt que de s'appuyer sur des outils génériques, Neil a mis au point des TPG spécialisés, formés exclusivement à partir des documents déposés par les entreprises et des transcriptions des résultats. Ces modèles personnalisés renvoient des réponses avec des citations au niveau de la page, ce qui permet de gagner en rapidité sans sacrifier la traçabilité ou la rigueur.
"Nous avons créé des TPG qui analysent dix ans de rapports et d'appels de fonds, puis citent des pages spécifiques à des fins de vérification. Cela a changé le rythme de nos recherches".
3. La conformité s'automatise aussi
L'impact de l'IA ne se limite pas à la recherche : les processus de réglementation et de contact avec les clients sont également transformés. Neil décrit comment son entreprise utilise l'IA pour générer des réponses précises et opportunes aux questionnaires de diligence raisonnable, libérant ainsi un temps précieux pour l'ensemble de l'entreprise.
"Nous disposons d'un incroyable moteur de demande de propositions, de questionnaire de diligence raisonnable, capable d'aspirer l'ensemble de nos processus, philosophies et équipes et de fournir une réponse rapide".
4. L'IA permet de traiter les données à grande échelle, mais nécessite toujours une certaine expertise
Neil précise que si l'IA peut traiter rapidement des quantités massives de données, il ne s'agit pas d'une solution prête à l'emploi. Les investisseurs ont toujours besoin d'une expertise dans leur domaine pour interpréter les résultats, détecter les erreurs et éviter d'être induits en erreur par des résultats erronés.
"Il s'agit de faciliter l'accès à l'eau chaude. Il s'agit de résumer, d'agréger, de distiller, d'extraire les éléments matériels... [mais] faites-le lorsque vous êtes un expert, parce que lorsque vous utilisez... quelque chose d'autre pour résumer vos données, vous devez repérer ces erreurs".
5. L'IA dans l'investissement : des inconnues subsistent
Si les avantages à court terme de l'IA sont évidents - vitesse accrue, vision plus profonde, efficacité améliorée - les implications à long terme pour le secteur de l'investissement sont encore en cours d'élaboration. Neil pose des questions cruciales sur l'avantage concurrentiel, le comportement du marché et la question de savoir si une adoption généralisée pourrait en fin de compte aplanir les avantages au lieu de les approfondir.
"La première chose à faire est de savoir si cela nous donne un avantage. La deuxième est de savoir combien de temps cela va durer. Et la troisième est de savoir ce que cela fait à la structure du marché sous-jacent".
Découvrez à quoi ressemblent des informations rapides et précises
L'IA transforme déjà la façon dont les investisseurs abordent la recherche, le reporting et la communication avec les clients. Mais les outils que vous utilisez et la manière dont vous les appliquez sont plus importants que jamais.
Pour voir ce qui est possible, explorez un échantillon des rapports d'entreprise de Clarity AIalimentés par GenAI. Vous verrez comment notre technologie distille instantanément des milliers de points de données en informations claires et exploitables.
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