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Apprentissage automatique: changer le jeu des femmes en 2018

Comment utiliser l'apprentissage automatique pour mieux comprendre nos clients? Plus précisément, nos nouveaux clients cibles – les femmes?

L'apprentissage automatique aide les institutions financières à mieux servir les clientes.

Les marques mondiales investissent de plus en plus dans les médias sociaux et l'analyse de données avancée. Les entreprises savent que les femmes deviennent de plus en plus importantes en tant que détenteurs de patrimoine, qu'elles investissent plus de patrimoine qu'auparavant et qu'elles sont souvent leurs plus grandes consommatrices.

Les femmes sont les clients cibles, mais elles sont encore mal desservies. La plupart des sociétés de services financiers se sont optimisées pour communiquer avec et servir les hommes plutôt que les femmes. Et comme le montrent mes recherches, les femmes pensent et communiquent différemment sur les investissements.

Le secteur financier doit comprendre les préférences en matière de valeur et le comportement d'investissement des femmes afin de développer les meilleurs conseils sur la façon dont ces clients peuvent allouer leurs ressources et leurs valeurs via le marché boursier traditionnel ou des investissements alternatifs.

Dans «Fintech: Revolutionizing Wealth Management», a écrit Marguerita Cheng, «l'apprentissage automatique et d'autres types de technologies d'intelligence artificielle (IA) peuvent analyser le comportement des clients et utiliser les données pour fournir des conseils personnalisés en fonction de leurs habitudes d'investissement, d'épargne et de dépenses».

J'ai constaté que les femmes préfèrent investir dans les causes et les préoccupations qui leur importent. Ils recherchent les titres qui reflètent le mieux leurs valeurs fondamentales concernant l'égalité des sexes, la diversité, l'environnement et le monde en développement.

L'apprentissage automatique facilitera l'accès à ces informations. La réalisation de la recherche sur des produits d'investissement spécifiques prendra bientôt quelques minutes au lieu de jours, et il sera aussi simple que de «pointer et cliquer» pour commencer à investir dans une cause.

L'apprentissage automatique nous permet de croquer les données et de voir les modèles de comportement.

Deloitte a récemment publié son Prédictions sur les technologies, les médias et les télécommunications pour 2018. L'une des principales prévisions est «Machine Learning: les choses deviennent intenses».

Selon Duncan Stewart, directeur de Tech Research pour Deloitte Canada et auteur du rapport, cinq facteurs alimentent un point de basculement pour l'apprentissage automatique: «Amélioration des puces, automatisation de la science des données, réduction du besoin de données de formation, explication des résultats de la machine l'apprentissage et un meilleur déploiement de l'apprentissage automatique local. "

Stewart a noté:

«Ces améliorations permettront de doubler l'intensité avec laquelle les entreprises utilisent l'apprentissage automatique d'ici la fin de 2018, et elles promettent à long terme d'en faire une technologie pleinement intégrée, qui permettra de nouvelles applications dans des secteurs où les entreprises ont des talents et une infrastructure limités. ou des données pour former les modèles. "

Jon Suarez-Davis, CMO et CSO de la plateforme de gestion de données Krux, a déclaré que:

«L'apprentissage automatique peut analyser rapidement les données, ce qui marque un changement majeur par rapport aux spécialistes du marketing qui passent au peigne fin les feuilles de calcul pour déverrouiller leurs propres informations.

«Le marketing est un art et une science. L'art consiste à se connecter avec les humains. La science fait tourner toutes ces idées que nous ne pourrions jamais faire par nous-mêmes et nous permet de poser des questions plus intelligentes et de voir ces modèles – et maintenant je peux activer tous ces événements et commencer à prédire quel est le comportement (du consommateur). Ce sont tous des éléments dont nous ne pouvions que rêver il y a quelques années. »

Nishant Kumar, dans «Comment l'IA va envahir tous les coins de Wall Street», a discuté du potentiel de prévisions plus rapides et plus précises de mesures telles que les données de vente. Il a écrit:

«La société basée à Boston (Acadian) investit dans l'IA et les mégadonnées pour mieux prévoir les paramètres, tels que les ventes, qui sont essentiels à la performance d'une entreprise. Si Acadian pouvait parier sur les données de vente avant leur publication, la firme gagnerait un avantage. »

Kumar a cité Wes Chan, directeur de la recherche sur la sélection de titres chez Acadian: «Vous pouvez utiliser l'apprentissage automatique pour obtenir la métrique plus tôt, plus rapidement et plus précisément. . . . Si cela fonctionne, c'est assez important. "

Qu'en est-il du biais dans les données? Wmauvais apprentissage automatique ne capture que les données stéréotypées sur les femmes et l'investissement?

Dans «Les machines enseignées par les photos apprennent une vision sexiste des femmes», Eric Horvitz, directeur de Microsoft Research, discute des biais dans les données, soulignant que, «Loin des ordinateurs, des livres et autres matériels éducatifs pour les enfants sont souvent modifiés pour montrer une situation idéalisée monde, avec un nombre égal d'hommes et de femmes, par exemple. »

Comme le dit Horvitz: "C'est une question vraiment importante – quand devrions-nous changer la réalité pour que nos systèmes fonctionnent de manière ambitieuse?"

Selon Stewart:

«Au fur et à mesure que les banques et les sociétés de gestion de patrimoine commenceront à utiliser le machine learning pour mieux comprendre leurs clients, elles devront« former »leurs modèles sur les données historiques. Ces données héritées seront probablement dominées par les investisseurs masculins, et tout biais dans cet ensemble de données sera non seulement reflété dans les nouveaux modèles d'IA, mais peut même être exagéré par le processus de formation. Cela conduira à de mauvaises réponses lorsque les femmes commenceront à représenter 50% ou plus des nouvelles entreprises.

«La solution consistera à organiser une formation distincte sur l'apprentissage automatique sur des ensembles de données réservés aux femmes. Ce sera plus difficile que d'utiliser simplement toutes les données des hommes et des femmes, et cela pourrait être plus lent. Mais les algorithmes qui en résultent sont presque garantis pour offrir de meilleures informations sur les clientes. »

Quelles sont les tendances dans la façon dont les femmes investiront en 2018?

L'apprentissage automatique nous permettra de rassembler les données sur les femmes investisseurs, puis de capitaliser sur leurs modèles de comportement d'investissement en évolution.

Anna Svahn, directrice de Feminvest en Suède et auteur et investisseur, en est un bon exemple:

«J'ai commencé le réseau Economista sur Facebook avec Isabella Löwengrip il y a un an et demi et nous comptons maintenant 87 000 membres. Il s'agit de la plus grande communauté sociale financière d'Europe. En janvier de cette année, j'ai également repris Feminvest, un réseau d'investisseurs féminins comptant environ 15 000 membres. Dans Economista, les membres discutent à la fois de l'économie privée et des investissements de base et Feminvest s'adresse à ceux qui sont des investisseurs plus expérimentés.

«Nous lancerons un nouveau fonds ce printemps en collaboration avec Arabesque Partners. Grâce à l'apprentissage automatique et au Big Data, Arabesque S-Ray ™ combine systématiquement plus de 200 mesures environnementales, sociales et de gouvernance (ESG) avec des signaux d'actualité provenant de plus de 50 000 sources dans 15 langues. Plutôt que de nous décider sur le nom et l'orientation du fonds, nous montrerons à nos membres quels facteurs sont disponibles et nous leur demanderons de voter. S'il s'avère que l'égalité des sexes est le facteur le plus populaire, nous ajusterons le fonds en conséquence.

«Les entreprises veulent faire de la publicité sur la plate-forme Feminvest afin d'avoir accès aux femmes investisseurs. Ils peuvent acheter de l'espace dans nos journaux ou sur nos podcasts et notre blog. En ce qui concerne le marketing auprès des femmes, l'investissement et le réseautage vont de pair. Les connaissances des clients stimulent le progrès, donc plus nous pouvons accéder rapidement à ces données (via de nouvelles technologies telles que le machine learning), plus vite nous atteindrons la domination mondiale. »

Quel est le bilan de l'apprentissage automatique pour les femmes investisseurs?

La finance continue d'évoluer à un rythme rapide. À l'échelle mondiale, nous sommes au milieu d'un changement radical de socialisation. Nous constatons une croissance explosive du nombre de plateformes de trading social et de communautés de médias sociaux destinées aux femmes.

Comme je l'ai souligné plus tôt cette année, dans «Point of No Return: Two Factors Shaping Women and Investing»:

«Le monde est désormais un club d'investissement géant grâce à toutes les nouvelles applications et plates-formes disponibles pour les investisseurs. L'investissement numérique a ouvert les portes, et nous sommes à l'aube d'un mouvement social mondial pour les femmes investisseurs. Cela aura des implications majeures pour la composition et l'activité du marché boursier. »

Les technologies qui accélèrent notre capacité à comprendre les comportements d'investissement des femmes présentent un grand intérêt pour toutes les institutions financières.

L'apprentissage automatique axé sur les femmes, alimenté par de nouveaux matériels et logiciels, sera une tendance clé pour 2018 et au-delà.

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Tous les articles sont l'opinion de l'auteur. En tant que tels, ils ne doivent pas être interprétés comme des conseils en investissement, et les opinions exprimées ne reflètent pas nécessairement les vues du CFA Institute ou de l’employeur de l’auteur.

Crédit d'image: © Getty Images / jpa1999

Barbara Stewart, CFA

Barbara Stewart, CFA, est chercheuse et auteure sur la question des femmes et des finances. Elle a publié le 10e épisode de sa série de monographies «Rich Thinking» à l'occasion de la Journée internationale de la femme, le 8 mars 2020. Stewart utilise ses compétences de recherche exclusives pour travailler comme intervieweuse exécutive sur une base de projet pour des institutions financières mondiales cherchant à acquérir une compréhension plus approfondie de leurs principales parties prenantes, femmes et hommes. Elle est souvent invitée à des entrevues à la télévision, à la radio et dans la presse écrite et elle est chroniqueuse Golden Girl Finance. Stewart siège au conseil consultatif de Kensington Capital Partners Limited à Toronto. Toutes les recherches de Stewart sont disponibles sur Barbara Stewart.

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