IA et ML : la voie rapide pour résoudre les défis opérationnels des gestionnaires d’actifs

Lors du Forum des COO d’AsianInvestor qui s’est tenu la semaine dernière à Hong Kong, j’ai eu l’occasion de discuter de la manière dont l’IA et l’apprentissage automatique (ML) transforment les opérations de gestion d’actifs. Ayant été témoin direct des défis importants auxquels les sociétés de gestion d’actifs sont confrontées aujourd’hui, j’ai constaté comment les technologies modernes interviennent pour résoudre ces problèmes.

Les sociétés de gestion d’actifs sont confrontées à des inefficacités opérationnelles qui se répartissent en trois grandes catégories : les défis liés aux personnes, à la technologie et à l’environnement. Les problèmes liés aux personnes, tels que les lacunes en matière de compétences, le roulement élevé du personnel et la résistance au changement, sont parmi les plus courants. Lorsqu’un employé clé quitte l’entreprise, les connaissances opérationnelles partent souvent avec lui, ce qui crée des perturbations. Les nouvelles recrues ont besoin de temps pour être formées, et pendant cette période, l’efficacité de l’entreprise est affectée. De plus, en tant qu’humains, nous sommes sujets aux erreurs, et la résistance aux nouvelles technologies est souvent enracinée dans la culture organisationnelle. Les problèmes liés à la technologie sont tout aussi pressants. De nombreuses entreprises s’appuient encore sur des systèmes hérités qui sont rigides, difficiles à intégrer et vulnérables aux menaces de cybersécurité. Ces systèmes obsolètes rendent difficile l’adoption de solutions modernes et plus agiles, qui sont essentielles dans l’environnement actuel en évolution rapide. En fait, lors du premier sondage de l’événement, 39 % des répondants ont identifié la gestion de l’intégration technologique et de la transformation numérique comme le défi le plus critique auquel ils sont confrontés dans le secteur de la gestion des investissements. Cela souligne le besoin pressant pour les entreprises d’adopter de nouvelles technologies pour rester compétitives. Les défis environnementaux sont des facteurs échappant au contrôle des entreprises, tels que le volume croissant de données et le renforcement de la surveillance réglementaire. Ceux-ci ajoutent une complexité supplémentaire au paysage. À mesure que les données deviennent plus difficiles à gérer et que les réglementations se resserrent, les entreprises doivent trouver des moyens de faire face à ces exigences évolutives.

C’est là que l’IA et le ML entrent en jeu. Les approches traditionnelles pour s’attaquer aux inefficacités opérationnelles, telles que l’augmentation des effectifs, ne sont plus suffisantes. Au lieu de cela, l’IA et le ML offrent une solution plus intelligente, plus sûre et plus rapide. En automatisant les processus qui nécessitent une prise de décision humaine, l’IA aide les entreprises à étendre leurs opérations tout en réduisant le risque d’erreurs. Chez Smartstream, nous avons constaté comment l’IA peut être déployée à différentes étapes des opérations, de l’acquisition et de l’intégration des données à la mise en correspondance et à l’évaluation, en passant par la gestion des exceptions et le reporting.

Par exemple, dans le processus de rapprochement, l’un des aspects les plus chronophages est l’intégration et le mappage des données provenant de diverses sources. L’IA peut simplifier cela en mappant et en corrélant automatiquement les fichiers dans un modèle de données unique, augmentant ainsi la gamme des formats pris en charge. Elle peut également prédire les critères de correspondance et évaluer la qualité des données, réduisant ainsi le besoin d’intervention manuelle.

Une fois les données intégrées, l’IA améliore encore l’efficacité opérationnelle en augmentant les taux d’automatisation. Par exemple, nous avons utilisé l’IA pour observer les données historiques et apprendre du comportement des utilisateurs, permettant à nos systèmes d’évoluer avec les données. Cela réduit l’effort manuel, protège contre la dépendance à l’égard des personnes clés et minimise la maintenance continue des règles de correspondance.

Lorsque des exceptions se produisent, comme des incohérences dans les données, l’IA peut en prédire la cause et la résolution, attribuer automatiquement le problème à l’équipe la plus appropriée et prévoir le temps nécessaire à sa résolution. La capacité d’auto-investigation et de correction des exceptions réduit davantage le travail manuel, ce qui conduit à des résolutions plus rapides et à une efficacité globale améliorée.

L’adoption des technologies d’IA et de ML ne vise pas seulement à réduire les coûts opérationnels, elle vise à pérenniser l’entreprise. En standardisant les processus, en automatisant les tâches et en favorisant une culture de l’innovation, les sociétés de gestion d’actifs peuvent accroître leur résilience sur un marché de plus en plus concurrentiel. Ces technologies permettent aux entreprises de gérer des volumes de travail plus importants avec moins de ressources, réduisant ainsi le risque d’erreur humaine et améliorant la flexibilité opérationnelle.

Chez Smartstream, nous sommes pionniers de l’IA dans le rapprochement depuis 2017, et nos dernières solutions sont conçues pour exploiter tout le potentiel de l’IA. Nos solutions de rapprochement basées sur l’IA, comme Smartstream Air, utilisent l’IA et le ML à tous les niveaux possibles. Par exemple, les composants d’IA dans AIR aident à simplifier l’intégration, réduisant le temps de mise sur le marché de semaines à quelques minutes, en automatisant le mappage, la corrélation et même la génération de règles de correspondance. Ils peuvent également réduire les points de contact manuels en apprenant des correspondances des utilisateurs, automatisant ainsi la prise de décision effectuée par les utilisateurs. Nous pouvons intégrer ces avancées que nous avons réalisées dans AIR pour aider également nos clients existants. Dans une étude de cas, nous avons aidé une grande société de gestion d’actifs, qui avait déjà automatisé près de 95 % de ses activités de rapprochement à l’aide de notre solution, à réduire les efforts manuels de 43 % supplémentaires, poussant les taux d’automatisation bien au-delà de 97 % ! Cela n’aurait pas été possible sans l’utilisation de l’IA. Ce n’est qu’un exemple de la façon dont l’IA et le ML peuvent révolutionner les opérations de gestion d’actifs, en favorisant une plus grande efficacité, précision et évolutivité.

L’avenir de la gestion d’actifs réside dans l’adoption de ces technologies avancées. L’IA et le ML aideront non seulement les entreprises à relever les défis opérationnels actuels, mais jetteront également les bases de l’innovation et de la croissance pour les années à venir.