L’intégration de l’intelligence artificielle générative dans la gestion de fonds et de produits financiers marque un tournant stratégique pour les Conseillers en Gestion de Patrimoine (CGP). Bernstein Research, dans une analyse récente, souligne l’importance cruciale de structurer les données internes et d’optimiser les flux de travail pour tirer pleinement parti de ces technologies. Pour les CGP, cette évolution représente une opportunité majeure d’améliorer l’efficacité opérationnelle, de réduire les biais dans les décisions d’investissement et d’enrichir l’analyse des contrats et des portefeuilles clients. L’adoption de l’IA générative permet non seulement d’automatiser des tâches chronophages, mais aussi de générer des insights plus précis, essentiels pour conseiller des clients exigeants dans un environnement réglementaire complexe. Les meilleures pratiques identifiées par Bernstein, comme la centralisation des données ou l’ingénierie des prompts, offrent un cadre concret pour les professionnels souhaitant moderniser leur approche tout en respectant les contraintes légales et éthiques du secteur.
L’IA générative dans la gestion d’actifs : les 10 meilleures pratiques selon Bernstein
Bernstein Research a récemment identifié 10 meilleures pratiques pour intégrer efficacement l’IA générative dans la gestion d’actifs. Ces recommandations offrent une feuille de route pour une adoption évolutive et optimisée de cette technologie révolutionnaire.
L’importance des données structurées
Le courtier souligne l’importance cruciale des données structurées pour maximiser l’utilité de l’IA. Les fonds qui enregistrent systématiquement les notes de réunion, les emails et les mémos d’investissement sont déjà en avance, car ils permettent à l’IA d’extraire des informations précieuses pour la prise de décision.
L’amélioration des mémos d’investissement pour refléter les cadres des gestionnaires de portefeuille permet à l’IA de mieux comprendre la logique derrière les transactions. Cette approche favorise une analyse plus fine et des décisions plus éclairées.
L’ingénierie des prompts
L’ingénierie des prompts est un domaine clé pour l’utilisation efficace de l’IA. Bernstein recommande de créer une base de données de prompts partagée pour réduire la duplication des essais et erreurs.
Ils proposent le cadre « MARS » (Metrics, Actionable, Role, Scenario) pour la conception des prompts. Par exemple, Maybank Asset Management utilise des prompts conçus avec ChatGPT pour générer des prévisions de bénéfices et des niveaux de confiance.
Centralisation des données
La centralisation des données est essentielle pour une utilisation optimale de l’IA. Passer des silos sectoriels aux tableaux de bord unifiés permet aux outils d’IA d’accéder à l’ensemble des données de l’entreprise.
Des exemples incluent l’interface de Maybank qui combine les fondamentaux, les aspects techniques, les scores quantitatifs et les résumés générés par l’IA. Cette approche permet une vision globale et cohérente des données.
Déploiement efficace de l’IA
Pour déployer l’IA efficacement, Bernstein suggère de décomposer les flux de travail quotidiens en cas d’utilisation spécifiques. Les entreprises qui identifient et priorisent les principaux cas d’utilisation, comme la synthèse des rapports de résultats ou le filtrage des actions, constatent une mise en œuvre plus ciblée.
Des exercices structurés hors site sont recommandés pour faciliter ce processus. Des sessions régulières de partage de connaissances au sein des équipes aident à normaliser l’utilisation de l’IA et encouragent l’expérimentation.
Développement de talents dédiés à l’IA
Le rapport souligne également le besoin croissant de talents dédiés à l’IA. Certaines entreprises assignent des membres spécifiques de l’équipe pour se concentrer sur les outils d’IA ou embauchent des spécialistes externes.
Ces ressources travaillent sur un cas d’utilisation à la fois, testent les solutions des fournisseurs et dirigent les efforts de mise en œuvre. Des outils comme Daloopa et ModelML sont cités pour l’automatisation des modèles et l’intégration des données internes.
Métriques claires pour évaluer l’impact de l’IA
Bernstein souligne la nécessité de métriques claires pour évaluer l’impact de l’IA générative. Pour l’efficacité opérationnelle, les mesures clés comprennent le pourcentage de tâches automatisées et la réduction du taux d’erreur.
Dans la recherche, les références incluent le temps nécessaire pour générer des insights, le volume d’idées générées par l’IA et les comparaisons avec la production humaine. Dans la gestion de portefeuille, le succès peut être évalué par le temps économisé lors de l’analyse de scénarios et la fréquence d’évitement des biais dans les décisions après la mise en œuvre de l’IA.
L’intégration de l’IA générative dans la gestion d’actifs repose sur des pratiques structurées, comme le souligne Bernstein Research. Les données structurées, l’ingénierie des prompts via des cadres comme le « MARS », et la centralisation des données via des tableaux de bord unifiés sont des leviers clés pour optimiser l’analyse et la prise de décision. Un déploiement efficace nécessite une segmentation des flux de travail, tandis que le développement de talents dédiés à l’IA et l’utilisation d’outils spécialisés (Daloopa, ModelML) renforcent l’efficacité opérationnelle. Enfin, des métriques claires permettent d’évaluer l’impact de l’IA sur l’automatisation des tâches, la réduction des erreurs et la génération d’insights. Pour les CGP, ces bonnes pratiques offrent une feuille de route pour tirer parti de l’IA dans la gestion de fonds et de portefeuilles, tout en améliorant la productivité et la précision des analyses.
Source : Investing.com
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