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«Intelligence augmentée»: allier intelligence humaine et technologie

Il semble que les applications d'intelligence artificielle (IA) apparaissent partout. Le développement des voitures autonomes progresse rapidement. Netflix analyse vos habitudes de visionnage pour suggérer des émissions que vous aimerez, et Spotify fait de même pour vos listes de lecture audio. Google a amélioré ses feuilles de calcul avec des fonctionnalités d'IA qui peuvent répondre aux phrases en tant qu'entrées par rapport aux formules. L'IA fait également des percées dans la gestion de patrimoine privé à la fois dans la gestion des investissements et dans la gestion des cabinets. C'est une période passionnante pour l'IA, mais cela causera-t-il plus de perturbation ou d'innovation pour les gestionnaires de patrimoine?

De nouvelles façons de penser

L'IA existe depuis des années, mais le rythme de l'innovation et de l'adoption a récemment augmenté. Anand Rao, partenaire et responsable de l'innovation chez PwC à Boston, cite trois raisons principales: (1) augmentation de la puissance informatique pour exécuter des algorithmes d'IA; (2) une disponibilité accrue des données en quantité suffisante pour former les systèmes d'IA; et (3) l'utilisation accrue du stockage centralisé basé sur le cloud pour les grands ensembles de données, ce qui facilite également la formation.

Le terme IA comprend plusieurs approches différentes, y compris l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et les réseaux de neurones; les écarts entre ceux-ci ont conduit à une certaine confusion sur la façon dont la technologie est vraiment définie. Edgar van Tuyll, stratège en chef quantitatif à la Banque Pictet & Cie à Genève, en Suisse, a utilisé la définition suivante de l'apprentissage automatique pour me l'expliquer dans un e-mail:

"Une définition précise mais technique de l'apprentissage automatique pourrait être: statistique (basée sur des probabilités, pas des certitudes, donc les utilisateurs doivent accepter un degré d'erreur, ce dont personne ne parle) des algorithmes de prédiction (complètement automatisés) qui changent avec les itérations sur de nouvelles données (les paramètres ou l'algorithme lui-même changent en fonction de nouvelles données) sans intervention humaine et minimisent une fonction de coût (la fonction de coût est une fonction de la différence entre les valeurs prévues et réelles). »

Cette approche diffère de l'automatisation, ajoute-t-il, qui est le produit d'une augmentation exponentielle de la puissance de traitement et des données, mais n'utilise pas d'algorithmes qui évoluent.

Rob Stanich, responsable mondial de l'offre de gestion de patrimoine chez IBM Watson Financial Services à New York, préfère définir l'IA comme «intelligence augmentée» pour mettre en évidence l'interaction humaine au cœur du processus. Il cite l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel comme deux technologies d'IA sur lesquelles IBM se concentre. Le traitement du langage naturel est «la capacité de comprendre le langage humain, de tirer des conclusions sur les significations, la sémantique, les sentiments», explique Stanich. "Nous avons des technologies dans cet espace comme le profilage de la personnalité basé sur l'écriture d'échantillon, l'analyse du ton, que quelqu'un soit en colère ou effrayé lorsqu'il parle ou écrit."

Quantification

Sans surprise, certains gestionnaires d'investissement quantitatifs ont été les premiers à adopter l'IA. Steve Wilcockson, responsable du secteur des services financiers chez MathWorks, développeur de logiciels à Cambridge, en Angleterre, cite l'exemple d'un gestionnaire d'actifs qui utilise «l'apprentissage automatique pour déterminer la corrélation et les tendances prédictives des facteurs macroéconomiques, de crédit, de liquidité, de risque et de flux monétaire. . Cela leur permet de mieux comprendre les tendances de performance des classes d'actifs par rapport au risque, certains de leurs portefeuilles surpassant les indices de référence de 100 points de base », m'a-t-il dit par e-mail. Les réseaux de neurones récurrents, qui bouclent des informations précédemment collectées pour mieux fournir un contexte pour le traitement de nouvelles données, peuvent être utiles pour l'estimation de la volatilité, tandis que les arbres de classification et de régression se sont révélés utiles pour les contre-tests (avec des stratégies de change, par exemple).

Stan Sakar, fondateur et président d'Abaris Investment Management à Detroit, Michigan, utilise un réseau de neurones qui a mis plus de 10 ans à se développer. Les réseaux de neurones imitent le cerveau humain, explique-t-il, en ce sens qu'ils reçoivent des entrées de plusieurs sources, analysent ces entrées et les comparent avec les observations et les résultats précédents. Ce processus permet au réseau d'apprendre et d'adapter ses prévisions de manière itérative.

La sortie du réseau est un indicateur d'achat, de vente ou de conservation de l'actif, et environ 90% à 95% des transactions recommandées sont automatisées, le solde étant laissé à la discrétion du gestionnaire. C’est un système très complexe. Bien qu'il n'ait pas de coût de développement précis, il estime qu'il se situe entre 10 et 15 millions de dollars.

Comme l’expérience de Sakar l’indique, l’intégration réussie de l’IA dans la gestion des investissements est un défi de taille – ce n’est pas une technologie plug-and-play. Van Tuyll partage cette perspective. «Ce qui fonctionne, c'est de combiner des experts humains et des machines. L'utilisation aveugle de scikit (bibliothèques de code Python populaires pour l'apprentissage automatique) sur des données que vous ne comprenez pas est un chemin vers l'échec », dit-il. «Et continuer à investir comme avant l'apprentissage automatique, c'est comme rester avec des voitures hippomobiles à l'ère des premières voitures: vos compétences de conduite ne compenseront pas à un moment donné la technologie de la voiture, mais vous, au volant d'une voiture, serez imbattable . "

L'IA dans la gestion de la pratique

L'utilisation de l'IA pour la gestion des cabinets pourrait accélérer son adoption par les gestionnaires de patrimoine. Salesforce a récemment annoncé sa plate-forme Einstein, qui vise à améliorer trois activités clés, selon Rohit Mahna, vice-président directeur des services financiers de la société. Le premier est l'augmentation de la productivité. Einstein prendra en charge les tâches automatisées et aidera les conseillers à devenir plus proactifs avec leur utilisation des données. Mahna donne l'exemple d'un tableau de bord informatique qui fait des suggestions sur qui le conseiller doit appeler ce jour-là.

Découvrir les opportunités commerciales en exploitant le livre des affaires existant du conseiller est la deuxième activité. "Comment pouvez-vous découvrir intelligemment de nouvelles opportunités basées sur les perspectives ou les sentiments des clients existants, peut-être les mentions de concurrents potentiels ou l'engagement global des prospects que vous avez eu avec les clients au fil du temps?" demande Mahna. Einstein travaille en arrière-plan pour rechercher des modèles qui indiquent des opportunités avec des clients ou prospects existants

La fidélisation des clients est la troisième activité. Einstein surveille les activités liées aux clients pour repérer les tendances qui indiquent quels clients risquent de quitter le conseiller. La solution Watson Client Insight for Wealth Management d'IBM fournit une prévision similaire. «Nous sommes en mesure de prédire avec un haut degré de précision le moment où les clients quitteront l'entreprise – 30, 60, 90 jours à l'avance», explique Stanich.

Les petites entreprises intègrent également l'IA dans la gestion de patrimoine privée. ForwardLane à Londres et à New York combine des modèles d'investissement quantitatifs et une planification financière. Responsive Capital Management à Vancouver propose sa plateforme Alpha Digital Advisor et sa plateforme de recherche sur l'IA. Synechron, basée à New York, a développé sa suite Neo de services d'intelligence artificielle pour les conseillers financiers, qui comprend le traitement du langage naturel, les chatbots, l'apprentissage automatique, les robots-conseillers et d'autres services.

Tout sur le Benjamin

Les gestionnaires de patrimoine citent fréquemment la difficulté d’accepter des clients qui ne satisfont pas à leurs exigences minimales en matière d’actifs, comme les enfants adultes de clients existants. Matt Reiner, CFA, PDG et co-fondateur de Wela Strategies à Atlanta, en Géorgie, utilise l'IA pour attirer et desservir ce marché de manière rentable. Reiner a commencé sa carrière chez Capital Investment Advisors, une société traditionnelle de gestion de patrimoine fondée par son père. Le désir de servir plus efficacement leurs clients moins aisés a conduit Reiner à lancer Wela, un service de coaching financier en ligne basé sur l'IA destiné aux jeunes familles.

Le but avec Wela était de recréer numériquement l'intuition d'un conseiller financier en engageant les utilisateurs avec une personnalité numérique nommée Benjamin. «Benjamin est une technologie similaire à l'IA qui analyse les situations», explique Reiner. "C'est vraiment le juste milieu entre l'utilisateur et nos conseillers financiers ici."

Le système, que l'entreprise a développé en interne, regroupe les informations financières des utilisateurs et génère une limite de dépenses quotidiennes en fonction de leurs flux de trésorerie disponibles et de leurs objectifs d'épargne. Reiner le décrit comme «comme Weight Watchers pour la budgétisation». Les utilisateurs peuvent contacter des conseillers humains au besoin et investir dans les portefeuilles de fonds négociés en bourse de Wela, qui servent de source de revenus pour le service.

Le retour dans le futur

Selon un récent livre blanc de Capco intitulé «Transformative Nature of Artificial Intelligence (AI) in Wealth Management», les gestionnaires de patrimoine ont été plus lents que les autres segments des services financiers à adopter l'IA. Néanmoins, les auteurs de l'article estiment que l'IA aura un large impact sur les flux d'informations et les structures organisationnelles des gestionnaires de patrimoine.

Gary Teelucksingh, un partenaire de Capco basé à Toronto et co-auteur du rapport, dit que les clients, les conseillers et les gestionnaires de placements consultent actuellement des types spécifiques d'informations à des points d'accès spécifiques. Des fournisseurs de technologies ciblés et bien implantés desservent chaque segment et son flux de données.

Cette segmentation s'effondre cependant. Les clients demandent et accèdent de plus en plus à des informations plus sophistiquées sur leurs portefeuilles. Les conseillers et les gestionnaires d'investissement utilisent l'IA et d'autres capacités de Big Data de manière plus sophistiquée pour développer leurs conseils. Essentiellement, les trois flux se réunissent désormais en un seul, selon Teelucksingh.

Ce changement ne peut pas être attribué uniquement à l'IA. Au lieu de cela, le composant AI rejoint les tendances en cours de numérisation et de flux de travail automatisé. Les données qui étaient traditionnellement stockées sur papier ont été numérisées à mesure que le secteur des services financiers passe à la livraison numérique. Ces sources numérisées peuvent ensuite être interrogées et leurs données extraites afin que d'autres systèmes puissent travailler avec les données. Par conséquent, il existe aujourd'hui des processus de flux de travail qui permettent aux bureaux administratifs des entreprises de fonctionner plus efficacement.

Ces modifications affecteront directement les opérations, car une fois les données disponibles, les employés ne sont pas nécessairement tenus de les interroger. Le résultat de cette transition sera une efficacité accrue et des coûts réduits. "La manière dont cela va se produire est que les rôles qui ne sont pas confrontés au client aujourd'hui sont ceux qui seront les plus touchés, car ils peuvent être motivés par des décisions basées sur la confiance", dit-il. «Regardez ça, regardez ça, tirez une conclusion. Si votre niveau de confiance est de 99,6%, passez à l'action. Ces choses ne sont pas différentes de la façon dont le back-office fonctionne aujourd'hui – ces fonctions (telles qu'exécutées par les humains) vont disparaître. »

La tendance à une plus grande automatisation du back-office entraînera-t-elle la disparition des humains dans les rôles de front-office? Teelucksingh ne voit pas cela se produire, car les éléments de conseil et de confiance des services de l'entreprise seront toujours principaux, et ces éléments sont mieux fournis par d'autres personnes. Cependant, la technologie fera évoluer les rôles des employés.

«Le gestionnaire d'investissement deviendra en fait hautement spécialisé dans le réglage de modèles, la création de modèles et la gestion de modèles», dit-il. «Le conseiller sera plus à même d'utiliser les résultats des données pour aider de manière proactive le client. Ainsi, le résultat final est probablement une réduction de 50% ou plus des coûts par le biais du personnel, probablement quelque part de nature similaire en pourcentage de réduction des coûts de service au client, qui comprendra la technologie, et cela devrait en fait augmenter les marges. »

Cet article a initialement été publié dans le numéro de septembre 2017 de Magazine du CFA Institute.

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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 / R_Type

Ed McCarthy

Ed McCarthy est un auteur et écrivain indépendant en finance qui a couvert des sujets de patrimoine privé pour Magazine du CFA Institute. Il a écrit pour de nombreuses publications de premier plan du secteur des services financiers, dont Bloomberg Gestionnaire de fortune, Investisseur institutionnel en ligne, Planification financière, Journal of Accountancy, et le Journal de la planification financière.

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