Par Jean Ferré, CEO de Sinequa
Dans la gestion
d'actifs, l'innovation est la clé pour garder une longueur d'avance et
transformer le travail des analystes et gestionnaires. L'une de ces innovations
révolutionnaires est l'intégration de l'IA générative (pensez à ChatGPT mais
adapté au contenu le plus précieux de votre organisation tout en respectant les
exigences de sécurité) alimentée par Enterprise Search. Cette combinaison,
communément appelée RAG, marque un changement considérable dans la façon dont
les analystes et les gestionnaires d'actifs opèrent, en rationalisant leurs
processus et en améliorant leurs capacités.
Révolutionner le Due
Diligence
Le contrôle préalable
(ou "due diligence") est un processus essentiel de la gestion
d'actifs. Elle consiste à étudier en détail les investissements potentiels afin
de s'assurer qu'ils répondent à certains critères avant d'engager des capitaux.
Traditionnellement, ce processus prend du temps et demande beaucoup de travail,
car les investisseurs doivent passer au crible d'énormes quantités de données
provenant de diverses sources, et ce, le plus rapidement possible.
La technologie avancée
Retrieval-Augmented Generation (RAG) avec Generative AI offre une solution à
ces défis. Le RAG intègre des modèles génératifs aux systèmes de recherche
d'informations, ce qui permet une recherche précise d'informations à partir de
diverses données financières d'entreprise et externes. Ces données consolidées
et indexées sont facilement accessibles, ce qui permet aux analystes de
localiser et d'analyser rapidement les documents pertinents, les recherches,
les analyses d'experts et les articles de presse.
Les gestionnaires
d'actifs disposant d'un assistant ont accès à une approche plus intelligente.
Il permet de maximiser la fenêtre d'acquisition en accélérant la compréhension
du marché et de la société cible. Grâce à cet éclairage approfondi, réalisé plus
rapidement que les concurrents, vous êtes en mesure de formuler des offres plus
solides et, en fin de compte, de conclure l'opération.
Optimisation de
l'analyse de marché
L’IA générative et la
recherche assistée par IA peuvent également apporter des avantages
considérables dans le cadre de la création d’environnements de marché complets
et de l’analyse des sociétés cotées en bourse. L’analyse de l’environnement de
marché implique la compréhension de l’environnement concurrentiel,
l’identification des principaux acteurs et l’évaluation des tendances et de la
dynamique du marché.
L'IA générative peut
aider à regrouper et à synthétiser des données provenant de nombreuses sources,
notamment des rapports financiers, des articles de presse, des études de
marché, des flux de médias sociaux et du contenu interne. En utilisant des
capacités avancées de traitement du langage naturel (NLP), l'IA peut identifier
les informations pertinentes, extraire des informations clés et les présenter
dans un format cohérent et exploitable.
Un assistant améliore
cette capacité en fournissant des fonctions spécialisées telles que l'analyse
comparative automatisée de divers indicateurs clés de performance dans
différentes entreprises et secteurs. La capacité de compiler rapidement et avec
précision ces informations, aide les gestionnaires d'actifs à prendre des
décisions plus stratégiques, à allouer efficacement les ressources et à
identifier les opportunités d'investissement potentielles qui correspondent à
leurs objectifs.
Améliorer le suivi du
portefeuille
La gestion et le suivi
des sociétés de portefeuille sont une tâche permanente qui nécessite un suivi
constant des indicateurs de performance, de la santé financière et de
l'évolution du marché. Traditionnellement, cela implique une collecte et une
analyse manuelles des données, ce qui peut prendre du temps et être source
d'erreurs.
En automatisant le
processus de suivi, ces technologies peuvent collecter et analyser en continu
des données provenant de sources internes et externes, notamment des états
financiers, des rapports sur les bénéfices, des communiqués de presse et des
actualités du marché.
Un assistant peut
également identifier les signaux d’alerte précoce et révéler des informations
cachées dans des documents complexes. Par exemple, il peut signaler des
tendances inhabituelles dans les données financières, détecter des changements
dans le sentiment du marché ou mettre en évidence des événements d’actualité
importants qui pourraient avoir un impact sur les sociétés en portefeuille.
Cette approche proactive de la gestion de portefeuille garantit que les
gestionnaires d’actifs sont toujours informés et peuvent réagir rapidement à
tout changement, protégeant ainsi leurs investissements et maximisant les
rendements.
Automatisation de la
collecte des indicateurs clés de performance et des mesures
Un autre cas
d’utilisation essentiel de l’IA générative et de la recherche basée sur l’IA
dans la gestion d’actifs est l’automatisation de la collecte d’indicateurs clés
de performance (KPI) et de mesures. Les indicateurs clés de performance (KPI)
sont essentiels pour mesurer le succès et la performance des investissements.
Cependant, la collecte et l’analyse de ces mesures peuvent s’avérer
intimidantes, en particulier lorsqu’il s’agit de traiter de gros volumes de
données provenant de diverses sources.
L'IA générative peut
simplifier ce processus en extrayant automatiquement les indicateurs pertinents
des bases de données internes et du contenu externe, comme les rapports
financiers, les analyses de marché et les analyses comparatives du secteur.
Cette approche automatisée permet non seulement de gagner du temps, mais
également de garantir l'exactitude et la mise à jour des données.
De plus, les capacités
de recherche basées sur l’IA permettent aux gestionnaires d’actifs de localiser
des indicateurs clés de performance spécifiques et d’effectuer rapidement des
analyses comparatives. Cela facilite la prise de décisions plus éclairées, car
les gestionnaires peuvent facilement évaluer la performance de leurs
investissements par rapport aux indices de référence et aux normes du secteur.
La possibilité d’accéder à ces données et de les analyser en temps réel offre
un avantage concurrentiel considérable dans un monde qui évolue rapidement.
L’avenir de la gestion
d’actifs : l’innovation au cœur de la stratégie
L’intégration de l’IA
générative et de la recherche assistée par IA dans la gestion d’actifs n’est
pas seulement une avancée technologique ; elle représente un changement
fondamental dans le fonctionnement du secteur. En adoptant ces innovations, les
gestionnaires d’actifs peuvent transformer leurs flux de travail, améliorer
leurs capacités d’analyse et, en fin de compte, générer de meilleurs résultats
d’investissement.
À mesure que le secteur évolue, pour rester en tête, il faut adopter et intégrer en permanence de nouvelles technologies qui peuvent rationaliser les opérations et améliorer les processus de prise de décision. L’IA générative et la recherche basée sur l’IA sont à l’avant-garde de cette transformation, offrant des solutions adaptées aux besoins spécifiques des analystes financiers et des gestionnaires d’actifs.
En conclusion, les avantages de l’IA générative et de la recherche assistée par IA dans la gestion d’actifs sont multiples. Ces technologies sont sur le point de redéfinir l’avenir du secteur, de la révolution de la due diligence et de la rationalisation de l’analyse du paysage du marché à l’amélioration du suivi des portefeuilles et à l’automatisation de la collecte des KPI. Les gestionnaires d’actifs qui exploitent ces innovations bénéficieront d’un avantage concurrentiel et seront mieux équipés pour naviguer dans les complexités des marchés financiers et atteindre leurs objectifs d’investissement.