La prochaine étape pour les firmes de gestion de patrimoine est de 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 capacités pour le soutenir, et aller au-delà des projets pilotes isolés. Les firmes qui progressent considèrent l’AI comme une transformation d’affaires et alignent leurs investissements sur les résultats qu’elles souhaitent atteindre.

L’avenir de la gestion de patrimoine combinera l’intervention humaine avec des processus automatisés. Alors que les investisseurs plus jeunes, privilégiant le numérique, sont de plus en plus enclins à laisser l’AI gérer une plus grande partie de leur argent — surtout lorsque c’est facilement accessible, offre des résultats « suffisamment bons » et est pratiquement gratuit — les attentes des clients à l’égard de la gestion de patrimoine alimentée par l’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 la prochaine décennie seront celles qui combinent continuellement l’AI avec leur propre connaissance des clients, leur mémoire institutionnelle, leur gouvernance et leur expertise opérationnelle. En développant cette intelligence à l’intérieur de leur propre périmètre de sécurité et de conformité réglementaire, elles créent une base qui s’enrichit à chaque interaction client, analyse opérationnelle et décision d’affaires. 

L’écart que ce rapport met en lumière entre vouloir l’AI et réussir avec l’AI est un constat que nous reconnaissons à travers nos recherches au sein du Cambridge Service Alliance. Les entreprises considèrent souvent l’AI comme un simple déploiement technologique, alors qu’il s’agit en réalité d’une refonte de la configuration et de la prestation des services et processus. Passer de la phase d’expérimentation à un impact à l’échelle de l’entreprise exige trois disciplines.

Premièrement, qualifier le cas d’utilisation. La question n’est pas simplement de savoir si l’AI ou des agents peuvent accomplir une activité, mais dans quel mode ils devraient fonctionner : assistif, collaboratif ou autonome.

Deuxièmement, intégrer l’AI dans le système de service. Il faut repenser les processus, les données, les points de transition humain–AI, les droits de décision, l’escalade et la gouvernance autour de celle-ci, plutôt que de simplement ajouter l’AI aux flux de travail existants.

Troisièmement, assurer l’échelle par l’orchestration. Standardiser ce qui fonctionne, mettre en place des bases communes en matière de données et de gouvernance et orchestrer entre le front office, les opérations, la conformité, les données et la technologie, plutôt que de faire croître individuellement les outils.

Toute chaîne de valeur de l’AI se termine par un humain qui décide si un produit ou service vaut la peine d’être payé. Tirer parti de l’AI exige donc de l’abstraction et une expertise contextuelle, en repensant l’entreprise du point de vue du consommateur, et non du modèle opérationnel. La ressource rare, ce sont les dirigeants ayant cette expertise contextuelle. 

La gestion de patrimoine est sur le point de connaître une transformation révolutionnaire. L’intelligence artificielle, en particulier les agents autonomes, introduira un nouveau niveau d’automatisation. De nouvelles entreprises émergeront pour offrir des services de gestion de patrimoine à distance, avec un effectif minimal et, par conséquent, de nouvelles structures de coûts. Les banques existantes doivent préparer leurs applications héritées et leurs environnements de données à 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, afin d’éviter une dépendance extrême envers un seul fournisseur.

J’ai été du côté de l’achat 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 que l’AI puisse raisonner à travers eux. Un mandat de refonte de 84 % n’a rien de radical. Il est grand temps. 

Il est vrai que la gestion de patrimoine a besoin d’une évaluation plus large de l’AI, qui tienne compte non seulement de la productivité, mais aussi des résultats qui comptent le plus pour l’entreprise. À mesure que l’AI transforme le travail des conseillers et la façon dont les clients sont servis, les entreprises devraient mesurer son impact sur les résultats des clients, la capacité des conseillers, les nouveaux apports nets et les nouvelles sources de revenus. Les entreprises qui adoptent ce changement seront mieux placées pour transformer leur 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 permettant l’AI sont de plus en plus accessibles sur les marchés de la gestion de patrimoine et des clients fortunés. Dans le cadre de nos partenariats étroits avec nos clients, nous constatons que le véritable impact réside dans ce que cela permet d’accomplir pour leurs clients. Les institutions qui transforment ces capacités en résultats tangibles, en offrant rapidement des services financiers personnalisés et conformes à grande échelle, seront 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 transformation des données en renseignements exploitables. Grâce à des informations plus connectées et plus actuelles, 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 pilotée par AI. Les conseillers en patrimoine augmentés par AI pourront surveiller en continu les événements des marchés mondiaux, détecter les nouveaux risques et opportunités et évaluer instantanément l’impact sur les portefeuilles et les clients. Les conseillers habilités par AI passeront de conversations réactives à des conseils proactifs. 

La recherche révèle une évolution fondamentale du modèle opérationnel de la gestion de patrimoine, passant de flux de travail exécutés par l’humain et assistés par la machine à des flux exécutés par la machine et gouvernés par l’humain. Alors 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 découvrir les besoins, personnaliser les conseils à grande échelle et donner aux conseillers plus de temps pour bâtir les relations qui instaurent la confiance.