La prochaine étape pour les sociétés de gestion de patrimoine consiste à transformer l’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 compétences nécessaires pour le soutenir, et aller au-delà des projets pilotes isolés. Les sociétés qui progressent considèrent l’AI comme une transformation d’entreprise 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, orientés vers le numérique, soient de plus en plus disposés à laisser l’AI gérer une plus grande part de leur argent, surtout lorsque l’accès est facile, que les résultats sont « suffisamment satisfaisants » et que le service est pratiquement gratuit, les attentes des clients concernant la gestion de patrimoine assistée par AI varient fortement selon les générations. Le modèle gagnant pourrait être une intervention humaine ciblée, soit au début, à des moments clés de prise de décision ou lorsque la complexité l’exige. 

Les entreprises qui domineront au cours de la prochaine décennie seront celles qui sauront combiner continuellement l’AI à leur connaissance client, leur mémoire institutionnelle, leur gouvernance et leur expertise opérationnelle. En développant cette intelligence au sein de leur propre périmètre de sécurité et réglementaire, elles créent une base qui se renforce à chaque interaction avec un client, chaque perspective opérationnelle et chaque décision d’affaires. 

Le fossé que ce rapport met en lumière entre le désir d’IA et la réussite avec l’IA est un phénomène que nous reconnaissons dans nos recherches à la Cambridge Service Alliance. Les entreprises considèrent souvent l’IA comme un simple déploiement technologique alors qu’il s’agit en réalité d’une refonte de la façon dont les services et les processus sont configurés et livrés. Passer de l’expérimentation à un impact organisationnel demande trois disciplines.

Premièrement, qualifier le cas d’utilisation. Il ne s’agit pas simplement de savoir si l’IA ou les agents peuvent exécuter une activité, mais de déterminer dans quel mode ils doivent fonctionner : assisté, collaboratif ou autonome.

Deuxièmement, intégrer l’IA dans le système de services. Il faut repenser les processus, les données, les transitions humain–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, généraliser grâce à l’orchestration. Il s’agit d’uniformiser ce qui fonctionne, de bâtir des fondations de données et de gouvernance partagées, et d’orchestrer l’ensemble du front office, des opérations, de la conformité, des données et des technologies plutôt que de faire évoluer des outils individuels.

Chaque chaîne de valeur de l'AI se termine par une décision humaine sur la valeur d’un produit ou d’un service. Exploiter l’AI exige donc de l’abstraction et un savoir contextuel, en repensant l’entreprise du point de vue du consommateur, et non du modèle opérationnel. La ressource rare, ce sont les leaders dotés de ce savoir contextuel. 

La gestion de patrimoine est sur le point de connaître une transformation révolutionnaire. L’intelligence artificielle, et plus particulièrement les agents autonomes, inaugurera un nouveau niveau d’automatisation. Des jeunes entreprises verront le jour, offrant 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 patrimoniales et leurs environnements de données pour l’ère de l’intelligence artificielle : elles doivent structurer leurs relations avec les principaux fournisseurs d’AI, en particulier dans le contexte des plateformes multi-cloud, de manière à éviter une dépendance excessive à un seul fournisseur.

J’ai été du côté des acheteurs lors de plusieurs grandes migrations, 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 d’y raisonner. Un mandat de refonte de 84 % n’a rien de radical. Il est attendu depuis longtemps. 

Il est vrai que la gestion de patrimoine nécessite une grille d’évaluation plus large pour l’AI, une grille qui va au-delà de la productivité pour tenir compte des résultats qui comptent le plus pour l’entreprise. Au fur et à mesure que l’AI transforme la façon dont les conseillers travaillent et que les clients sont servis, les entreprises devraient mesurer son impact sur les résultats des clients, la capacité des conseillers, les nouveaux capitaux nets et de nouvelles sources de revenus. Les entreprises qui feront cette transition seront mieux positionnées pour transformer l’investissement dans l’AI en valeur commerciale durable. 

Ce rapport oriente à juste titre la conversation sur la technologie bancaire, passant de la vision à l’apport de valeur. Les fondations modernes et les capacités d’orchestration basées sur l’AI deviennent de plus en plus accessibles sur le marché de la gestion de patrimoine et auprès des clients aisés. Au travers de nos partenariats étroits avec les clients, nous constatons que le véritable impact repose sur ce que cela permet à leurs clients de réaliser. Les institutions qui transforment leurs capacités en impact, en offrant des services financiers personnalisés, conformes et rapidement déployés à grande échelle, sont celles qui mèneront le marché. 

La véritable valeur de l’AI en gestion de patrimoine réside non seulement dans l’automatisation, mais aussi dans la transformation des données en renseignements exploitables. Grâce à des informations connectées et opportunes, les conseillers peuvent se concentrer sur ce qui compte le plus : 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 propulsée par l’AI. Les conseillers en patrimoine augmentés par l’AI pourront surveiller en continu les événements des marchés mondiaux, détecter les risques émergents et les occasions, et évaluer instantanément l’impact sur le portefeuille et le client. Les conseillers soutenus par l’AI passeront de conversations réactives à des conseils proactifs. 

La recherche indique 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 supervisés par l’humain. À mesure que l’AI prend en charge davantage de tâches administratives et d’activités de middle office, la véritable différenciation viendra de l’intelligence client : utiliser des données non structurées sur les clients pour découvrir leurs besoins, personnaliser les conseils à grande échelle et donner aux conseillers plus de temps pour bâtir les relations qui génèrent la confiance.