L'impact de l'intelligence artificielle (IA) sur le secteur de la gestion de patrimoine s'est accru ces dernières années, bien que les principaux gestionnaires de patrimoine utilisent déjà l'IA et l'apprentissage machine depuis plusieurs années. À mesure que la technologie de l'IA progresse, elle change la façon dont le secteur financier fonctionne, permettant des améliorations significatives et créant de nouvelles opportunités pour les sociétés de gestion de patrimoine.

Jusqu'à présent, l'amélioration de l'efficacité et de la productivité, notamment dans la gestion des risques, a été un avantage clé de l'adoption de l'IA en gestion de patrimoine, selon Olaf Toepfer (OT), fondateur et président du Centre mondial de gestion de patrimoine d'EY, lors d'une entrevue à TCF 2024.

En faisant référence au rapport mondial sur la gestion de patrimoine 2024 d'EY, il a déclaré : « La valeur stratégique de l'IA réside dans l'amélioration de l'efficacité dans des domaines comme le middle-office et le back-office ainsi que dans les fonctions de contrôle, y compris la conformité et le risque. De plus, nous devons nous attendre à plus de cas d’utilisation répondant aux priorités du front office à l’avenir. »

Principaux points à retenir

• L’IA passe d’expériences isolées à des programmes évolutifs qui augmentent la productivité dans les front, middle et back offices, particulièrement dans les fonctions de contrôle.

• Les attentes des clients en matière de personnalisation et de service continu accélèrent l'adoption de copilotes pour les conseillers et d'un processus d'intégration plus intelligent.

• Les sociétés utilisent l’IA pour renforcer la gestion des risques, du test de résistance des portefeuilles à la détection de fraudes et à la surveillance.

• La confidentialité des données, la sécurité et la supervision humaine demeurent non négociables, encadrant la gouvernance et les garde-fous de toute utilisation.

• Message d’OT à la TCF 2024 : commencer avec prudence et de façon appropriée ; prioriser les gains d’efficacité aujourd’hui tout en se préparant à évoluer vers de nouveaux modèles de conseil.

Pourquoi l’IA est-elle importante aujourd’hui en gestion de patrimoine

La pression sur les marges, l’augmentation des attentes des clients et la complexité réglementaire accrue convergent pour faire de l’IA une priorité au niveau du conseil d’administration. Après des années de preuves de concept, les leaders passent de l’expérimentation à l’échelle, ciblant l’efficacité dans le middle/back office et les fonctions de contrôle, comme OT l’a souligné à la TCF 2024. L’IA générative enrichit désormais les conseils en générant rapidement des brouillons, en résumant et en repérant les tendances, tout en libérant les conseillers pour approfondir les relations. L’essentiel demeure une supervision humaine, une explicabilité et une gouvernance robuste des données afin de protéger les clients et la réputation de la société. En 2024, la tendance est pragmatique : livrer d’abord des gains mesurables en productivité et contrôle des risques, puis étendre à la personnalisation en front office et à de nouveaux modèles de service.

Impact de l’IA sur l’expérience client

L’IA joue un rôle intéressant dans la révolution de l’expérience client en gestion de patrimoine.

Selon OT, stimulée par la demande des clients et l’élévation des attentes concernant les services de gestion de patrimoine, l’IA permet la personnalisation et la customisation à grande échelle, visant à améliorer la communication avec les clients pour qu’elle soit plus harmonieuse, plus utile et en temps réel.

Cela a entraîné la montée des outils de conseil alimentés par l’IA, qui peuvent offrir un soutien pour des conseils plus complexes en fonction des préférences et besoins des clients. Cela libère du temps pour que les gestionnaires de patrimoine se concentrent davantage sur la relation et les tâches sophistiquées et complexes nécessitant une intervention humaine, bien que la supervision humaine reste primordiale dans la relation.

« De plus, l’IA peut aider les gestionnaires de relation en gestion de patrimoine à construire des liens plus solides avec les clients, les aidant grâce aux meilleures pratiques à devenir plus efficaces dans l’acquisition, le développement, l’activation et la fidélisation des clients », a déclaré OT.

Cas d’utilisation de l’IA dans le front, le middle et le back office

Les firmes de gestion de patrimoine mettent en œuvre des programmes d’« IA pratique » qui automatisent des flux de travail lourds, augmentent les jugements humains et documentent les décisions pour les audits. Les premiers gains apparaissent là où les données sont abondantes et les tâches répétitives ; les bénéfices se multiplient lors d’une intégration de bout en bout.

Front office : Personnalisation et outils de copilote pour les conseillers

• Automatise la recommandation de la prochaine meilleure action et la personnalisation du contenu selon les objectifs, avoirs et événements de vie du client ; améliore les taux d’engagement.

• Élabore des notes de portefeuille, des justifications d’adéquation et des suivis de rencontres ; réduit le temps de préparation pour les gestionnaires de relations.

• Assure l’intégration avec un chat conversationnel qui recueille les données KYC et pré-remplit les formulaires ; réduit l’abandon.

Middle office : Construction de portefeuille et analyses

• Optimise les portefeuilles selon les contraintes et les coûts ; simule différents scénarios pour quantifier les risques de baisse et de liquidité.

• Détecte les anomalies de performance et de frais ; priorise les dossiers pour l’analyse afin d’améliorer la précision et la rapidité.

• Résume les recherches et fait le lien entre les idées et les mandats des clients ; réduit le délai des recommandations.

Back office et contrôle : KYC/AML, surveillance et rapports

• Filtre les clients et signale les risques sur plusieurs sources ; trie les alertes pour réduire les faux positifs.

• Surveille les communications et les transactions afin de détecter des comportements fautifs ; documente la justification pour les escalades.

• Génère les rapports prêts pour les régulateurs et assure le suivi de la documentation des modèles ; améliore l’auditabilité et les cycles de traitement.

Renforcement des pratiques de gestion des risques

L’IA a également renforcé les pratiques de gestion des risques en gestion de patrimoine. En analysant d’importants volumes de données, les outils propulsés par l’IA peuvent identifier les risques et opportunités potentiels plus rapidement et plus précisément que les humains, permettant ainsi aux gestionnaires de patrimoine de prendre des décisions éclairées.

Ces outils aident les organisations à identifier les risques de manière plus précise, tout en aidant à développer de nouvelles stratégies pour les atténuer, ce qui a transformé en profondeur la prise de décision en gestion de patrimoine.

Par exemple, en gestion des placements, l’IA peut évaluer les conditions de marché et les tendances économiques, évaluer la performance des actifs et simuler les résultats des portefeuilles, permettant ainsi aux gestionnaires de patrimoine d’identifier et d’atténuer les risques de façon proactive. L’IA peut aussi détecter des activités frauduleuses, surveiller la conformité et signaler les transactions suspectes pouvant nuire aux clients.

« Avoir une vue globale des clients et permettre à l’IA d’analyser les données [pour fournir des conseils en gestion de risques] est un domaine dans lequel les sociétés de gestion de patrimoine ont commencé à investir. Cela contribuera également à réduire les coûts liés au respect des normes de conformité », a déclaré OT.

Confidentialité, sécurité et conformité des données

« Une des plus grandes préoccupations des conseils et dirigeants aujourd’hui face à l’IA est le risque de réputation potentiel dû à la sécurité [exposée] des données et à la qualité des conseils », a déclaré OT. Bien que l’IA offre des avantages exceptionnels, elle présente également certains défis, en particulier autour de la confidentialité des données et de la conformité.

Comment piloter l’IA en gestion de patrimoine (5 étapes)

1. Privilégier un cas d’utilisation à forte valeur ajoutée : choisir un flux de travail présentant une douleur évidente, comme le triage des alertes, et des résultats mesurables, comme le temps gagné ou la hausse de la précision. Définir le succès et les garde-fous dès le départ.
2. Former une équipe interfonctionnelle : inclure les décideurs d’affaires, les conseillers/utilisateurs opérationnels, données/technos, conformité, risque et risque-modèle, et leur donner le pouvoir de décider rapidement.
3. Organiser des données sécuritaires et les garde-fous : mettre en place la traçabilité des données, le contrôle des informations personnelles, les politiques d’accès, le filtrage des requêtes et la revue humaine ; consigner toutes les interactions avec les modèles.
4. Lancer un projet pilote dans une durée déterminée avec des indicateurs : en 6 à 10 semaines, tester auprès d’utilisateurs réels ; suivre la précision/le rappel, le temps de gestion, la satisfaction des utilisateurs et la conformité aux contrôles ; comparer à la base de référence.
5. Préparer la montée à l’échelle avec la gestion du risque-modèle : définir la surveillance, les tests de dérive, la documentation, la gestion des changements et la formation ; intégrer aux flux de travail et SLA. Commencer avec prudence et de façon appropriée selon les conseils d’OT.

FAQ : IA en gestion de patrimoine

Qu’est-ce que l’IA en gestion de patrimoine ? 
L’IA applique l’apprentissage automatique et l’automatisation aux flux de travail d’investissement, de gestion client, de risque et de contrôle afin d’améliorer la personnalisation, l’efficacité et la qualité des décisions.

Comment l’IA générative est-elle utilisée en gestion de patrimoine ? 
Elle rédige les communications clients, résume la recherche, explique les recommandations et propulse les copilotes pour conseillers ; toujours avec revue humaine.

Comment l’IA transforme-t-elle la conformité en gestion de patrimoine ? 
Elle automatise le filtrage KYC/AML, priorise les alertes, détecte les schémas suspects et documente les décisions pour accroître l’auditabilité.

Comment l’IA transforme-t-elle la gestion de patrimoine en Fintech ? 
Les fintechs intègrent l’IA dans l’intégration, les conseils basés sur les objectifs et les applications en libre-service, accélérant la valeur ajoutée et réduisant le coût de service.

Quelles données faut-il pour obtenir de la valeur de l’IA en gestion de patrimoine ? 
Profils clients propres et consentis, transactions, avoirs, communications, données de marché/prix et de référence ; le tout gouverné avec traçabilité et contrôles clairs d’accès.