Depuis quelques années, les nouvelles technologies s’invitent dans divers secteurs et participent grandement à l’optimisation de la productivité, mais également à celle de l’expertise des collaborateurs. Du commerce jusqu’à l’industrie, elles ouvrent de nouvelles opportunités et sont devenues des incontournables pour garantir un développement pérenne des activités. Tirant profit des avantages offerts par le big data et l’intelligence artificielle, le conseil financier entame une véritable révolution et porte la gestion de patrimoine ainsi que celle de fortune à un tout autre niveau.
Des outils intelligents dans le conseil
A l’heure où l’industrie amorce sa quatrième révolution grâce aux avancées technologiques, le conseil financier se numérise à un rythme soutenu et intègre des outils intelligents pour améliorer la connaissance des clients et automatiser certaines tâches.
Grâce au big data, il est devenu possible de collecter des volumes de données exceptionnelles, issues entre autres des questionnaires, et d’optimiser les segmentations ainsi que le ciblage des clients.
Les mégadonnées permettent d’offrir des solutions automatisées et personnalisées aux clients, tout en accélérant le traitement de leur demande.
D’autre part, l’intelligence artificielle peut se révéler d’une grande aide pour les conseillers et participer activement à l’amélioration de leur expertise. S’appuyant sur des algorithmes, mais également sur des raisonnements, l’IA est un outil qui permet de sophistiquer le conseil automatisé et d’optimiser les prestations en gestion de patrimoine et de fortune.
Les technologies utilisées dans le conseil financier
Watson d’IBM compte parmi les principales technologies adoptées par les réseaux de détail pour optimiser sa relation client.
Ce programme a été conçu afin de répondre aux requêtes des clients avec un langage naturel et était tout d’abord destiné aux diagnostics médicaux. Ses capacités exceptionnelles à comprendre le langage naturel ont ensuite été exploitées dans la gestion des données produites en finance et dans les centres d’appels.
En pleine évolution, Watson développe continuellement son vocabulaire. Intrégrant l’Urban Dictionnary, il peut distinguer le langage soutenu et l’argot, et peut formuler des réponses en fonction de la manière dont l’utilisateur s’adresse à lui.
Afin de parcourir les importants volumes de données, le programme utilise Hadoop, un framework en open source écrit en Java.
Outre Watson, les robots-conseillers suscitent l’intérêt d’un grand nombre d’acteurs traditionnels du conseil, après avoir séduit les fintechs.
Les robo-advisors sont capables de gérer un portefeuille grâce à divers algorithmes et limitent grandement les interventions humaines.
Les avantages fournis par les robo-advisors
En limitant fortement les interventions des conseillers et en accélérant les tâches devant être réalisées par ceux-ci, les robo-advisors permettent de réduire considérablement le coût des services et donc d’attirer les petits et moyens investisseurs.
D’après une étude menée en 2015, la réduction des prix peut atteindre 70% dans de nombreuses prestations et cela est rendu possible par une meilleure maîtrise des coûts opérationnels des robots. Ces derniers s’appuient sur des algorithmes et sur l’analyse big data, afin de fournir des conseils personnalisés aux clients.
Outre les prix, les robo-advisors sont nettement plus transparents. En effet, les frais facturés par ceux-ci sont généralement indiqués sur les supports publicitaires. Les rémunérations réalisées à partir de rétrocessions ne sont plus adoptés par les acteurs du secteur du conseil financier, notamment en Grande-Bretagne.
Par ailleurs, ces programmes sont nettement plus accessibles aux investisseurs ne disposant pas de connaissances approfondies en finance et permettent donc d’attirer un nombre de clients plus important. Leurs services sont simplifiés et le vocabulaire utilisé durant les échanges sont nettement plus intelligibles que ceux employés par les conseillés classiques.
Grâce aux robots, les acteurs du conseil finance peuvent désormais cibler les millennials, une partie de la population que l’industrie de la gestion de patrimoine et celle d’actifs ne pouvait séduire, il y a quelques années.
Comme autres atouts des robo-advisors, on peut citer la disponibilité. Si un conseiller impose des horaires de travail bien définis, les programmes sont accessibles 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7.
Le big data : un outil des technologies de l’information
L’expression big data a fait son apparition en 1997, d’après la bibliothèque numérique de l’Association for Computing Machinery. Egalement appelé mégadonnées ou données massives, cet outil intégrant les technologies de l’information est né grâce au développement des systèmes de stockage, de fouille et d’analyse des informations.
Afin de répondre aux problématiques liées au stockage, de nouvelles architectures et des modèles ont été élaborés : cloud computing, super calculateurs hybrides, etc.
Le cloud est accessible via le réseau et des services, tels que Google BigQuery ou Big Data d’Amazon Web Service.
Les super calculateurs quant à eux, sont installés dans les centres nationaux de calculs universitaires, parmi lesquels on peut citer l’IDRIS et le CINES.
L’intelligence artificielle : historique
L’intelligence artificielle peut être définie comme l’ensemble des techniques et des théories visant à élaborer des machines pouvant simuler l’intelligence humaine. Intégrant le groupe des sciences cognitives, elle est indissociable de la logique mathématique, la neurobiologie computationnelle et à l’informatique.
Alan Turing est sans nul doute le premier à envisager une machine dotée de la faculté de penser et d’agir en fonction de sa réflexion. En 1950, le mathématicien et cryptologue britannique a publié “Comuting Machinery and Intelligence et a proposé une expérience visant à mettre en place, un standard qui va permettre de qualifier si une machine est consciente ou non.
Connue sous le nom de Test de Turing, cette expérience a pour but de mettre à l’épreuve la capacité des programmes à imiter la conversation humaine. Les conversations sont limitées à des messages textuels.
Après Alan Turing, M.H.A Newman, Sir Geoffrey Jefferson et R.B Braithwaite ont soulevé le sujet concernant la possibilité de mettre en place des programmes intelligents, adoptant des comportements humains. Durant cette période, Warren Weaver a publié un mémorandum concernant la traduction automatique des langues. Dans son document, il a suggéré qu’une machine pourrait avoir les capacités de réaliser des tâches réalisables uniquement par le cerveau humain.
Si Turin, Weaver et de nombreux scientifiques se sont investis dans l’IA depuis 1950, il a fallu attendre la deuxième moitié des années 50 pour que l’intelligence artificielle soit officiellement reconnue en tant que domaine de recherche. Durant l’été 1956, une conférence qui s’est tenue sur le campus de Darmouth College a permis de reconnaitre officiellement ce concept qui s’est ensuite développé grâce à de grands noms, tels que John McCarthy, Marvin Minsky, Allen Newell, Herbert Simon ou Jacques Pitrat (un des pionniers de l’IA en France).