La prochaine étape pour les cabinets de gestion de patrimoine consiste à transformer leur ambition en matière d’AI en actions concrètes. Cela signifie définir à quoi devrait ressembler le futur modèle opérationnel, investir dans les données, la technologie et les capacités nécessaires pour le soutenir, et aller au-delà des projets pilotes isolés. Les entreprises qui progressent considèrent l’AI comme une transformation organisationnelle et alignent leurs investissements sur les résultats qu’elles souhaitent atteindre.

L’avenir de la gestion de patrimoine combinera l’intervention humaine et les processus automatisés. Bien que les investisseurs plus jeunes et axés sur le numérique soient de plus en plus disposés à confier à l’AI la gestion d’une plus grande partie de leur argent, surtout lorsque le service est facilement accessible, offre des résultats « suffisamment bons » et est pratiquement gratuit, les attentes des clients envers la gestion de patrimoine avec AI varient considérablement selon les générations. Le modèle gagnant pourrait être une intervention humaine sélective, soit au début, à des moments clés de décision ou lorsque la complexité l’exige.

Les entreprises qui domineront au cours de la prochaine décennie sont celles qui combineront continuellement l’AI à leur propre connaissance client, leur mémoire institutionnelle, leur gouvernance et leur expertise opérationnelle. En développant cette intelligence à l’intérieur de leurs propres frontières de sécurité et de conformité réglementaire, elles créent une base qui se renforce à chaque interaction avec le client, chaque information opérationnelle et chaque décision d’affaires.

L’écart que ce rapport révèle entre le désir d’IA et la réussite avec l’IA est un phénomène que nous reconnaissons dans nos recherches au Cambridge Service Alliance. Les entreprises traitent souvent l’IA comme un simple déploiement technologique alors qu’il s’agit réellement d’une refonte de la configuration et de la prestation des services et processus. Pour passer de l’expérimentation à un impact à l’échelle de l’entreprise, trois disciplines sont nécessaires.

Premièrement, qualifier le cas d’utilisation. La question n’est pas simplement de savoir si l’IA ou les agents peuvent effectuer une activité, mais dans quel mode elle doit fonctionner : assisté, collaboratif ou autonome.

Deuxièmement, intégrer l’IA au système de service. Redessinez les processus, les données, la répartition des tâches entre humains et IA, les droits de décision, l’escalade et la gouvernance autour de l’IA, plutôt que de simplement ajouter l’IA aux flux de travail existants.

Troisièmement, évoluer par l’orchestration. Standardisez ce qui fonctionne, bâtissez des bases communes de données et de gouvernance et orchestrez l’ensemble du front office, des opérations, de la conformité, des données et de la technologie, plutôt que d’évoluer en multipliant des outils individuels.  

Chaque chaîne de valeur de l’AI se termine par une décision humaine : déterminer si un produit ou service vaut la peine d’être acheté. Exploiter l’AI exige donc de l’abstraction et un savoir-faire contextuel, en repensant l’entreprise à partir du point de vue du consommateur, et non du modèle opérationnel. La ressource rare, ce sont les dirigeants possédant ce savoir contextuel. 

La gestion de patrimoine est sur le point de connaître une transformation révolutionnaire. L’intelligence artificielle, en particulier les agents autonomes, instaurera un nouveau niveau d’automatisation. De nouvelles entreprises émergeront pour offrir des services de gestion de patrimoine à distance, avec un personnel minimal et, par conséquent, de nouvelles structures de coûts. Les banques existantes doivent préparer leurs applications historiques et leurs environnements de données à l’ère de l’intelligence artificielle : elles doivent structurer leurs relations avec les principaux fournisseurs d’AI, notamment dans le contexte des plateformes multi-cloud, de manière à éviter une dépendance extrême envers un seul fournisseur. 

J’ai été du côté des acheteurs lors de plusieurs migrations majeures et le schéma est toujours le même : l’AI agentique échoue rarement parce que le modèle est faible. Elle échoue lorsque les systèmes sous-jacents n’ont jamais été conçus pour permettre à l’AI de raisonner à travers eux. Un mandat de refonte à 84 % n’a rien de radical. Il est attendu depuis longtemps.

Il est vrai que la gestion de patrimoine a besoin d’un tableau de bord plus large pour l’AI, qui va au-delà de la productivité et se concentre sur les résultats qui comptent le plus pour l’entreprise. À mesure que l’AI transforme la façon dont les conseillers travaillent et dont les clients sont servis, les entreprises devraient mesurer son impact sur les résultats pour les clients, la capacité des conseillers, les nouveaux fonds nets et de nouvelles sources de revenus. Les entreprises qui opèrent ce changement seront mieux placées pour transformer l’investissement en AI en valeur commerciale durable.

Ce rapport oriente à juste titre la conversation sur la technologie bancaire de la vision vers la valeur. Les fondations modernes et les capacités d’orchestration activées par l’AI deviennent de plus en plus accessibles sur le marché des services de gestion de patrimoine et de la clientèle à valeur élevée. Dans le cadre de nos étroites collaborations avec nos clients, nous constatons que le véritable impact réside dans ce que cela permet d’offrir à leurs clients. Les institutions qui transforment leur capacité en impact, en proposant rapidement des services financiers personnalisés et conformes à grande échelle, sont celles qui mèneront le marché. 

La véritable valeur de l’AI dans la gestion de patrimoine réside non seulement dans l’automatisation, mais aussi dans la capacité à transformer les données en renseignements exploitables. Grâce à un accès à des perspectives plus connectées et en temps opportun, les conseillers peuvent se concentrer sur l’essentiel : renforcer les relations avec les clients, offrir des conseils personnalisés et créer une valeur durable.

La prochaine génération de services de gestion de patrimoine combinera le jugement humain, la confiance et l’intelligence basée sur l’AI. Les conseillers en gestion de patrimoine augmentés par l’AI pourront surveiller en continu les événements des marchés mondiaux, détecter les risques et opportunités émergents et évaluer instantanément l’impact sur le portefeuille et le client. Les conseillers soutenus par l’AI passeront de conversations réactives à un accompagnement proactif.

La recherche révèle un changement fondamental dans le modèle opérationnel de la gestion de patrimoine, passant de processus exécutés par l’humain et assistés par la machine à des processus exécutés par la machine et gouvernés par l’humain. À mesure que l’AI prend en charge de plus en plus de tâches administratives et de middle-office, le véritable facteur de différenciation sera l’intelligence client : utiliser des données clients non structurées pour cerner les besoins, personnaliser les conseils à grande échelle et donner aux conseillers plus de temps pour bâtir les relations qui créent la confiance.