Comment GenAI transforme l'industrie de la gestion de patrimoine privé

Révolutionner l'expérience client 

La personnalisation de l'expérience client est en tête de l'agenda des grands acteurs qui expérimentent plusieurs tactiques. Une approche remarquable utilise des insights de la division recherche et applique la curation automatisée de contenu pour fournir des conseils sur mesure. Cette automatisation modernise le service client traditionnel en rendant les conseils plus pertinents et opportun. 

Certaines mises en œuvre permettent même des ajustements de portefeuille en temps réel et offrent un soutien constant via des interfaces alimentées par l'IA. Cette capacité déplace la gestion de patrimoine d'un modèle réactif à un modèle proactif qui anticipe les besoins des clients. 

Augmenter la productivité des conseillers 

Les premiers projets pilotes de GenAI montrent que ces outils peuvent libérer les conseillers des tâches administratives et leur permettre de consacrer plus de temps à établir des relations et à donner des conseils stratégiques. La documentation automatisée des réunions combinée à un assistant de recherche basé sur l'IA, par exemple, est une tendance dans l'industrie, où un nombre impressionnant de conseillers ont déjà adopté l'outil. 

Les recherches suggèrent que GenAI peut faire gagner du temps aux conseillers dans les processus typiques de gestion de patrimoine. Mais au-delà des gains d'efficacité, des applications d'IA bien conçues visent à améliorer la qualité du service en permettant aux conseillers de se concentrer sur ce qu'ils font le mieux : guider les clients. 

Permettre une action financière autonome 

La révolution agentique pousse ces avancées plus loin en introduisant des systèmes capables d'exécuter des tâches financières complexes avec une supervision minimale. Ces agents autonomes peuvent surveiller les marchés en continu, réaliser des analyses de scénarios et mettre en œuvre des stratégies pré-approuvées en fonction des préférences des clients et des conditions du marché. En opérant dans des paramètres soigneusement définis, les systèmes agentiques transforment la gestion de patrimoine d'une prise de décision assistée à une action orchestrée — maintenant une supervision humaine tout en éliminant les délais d'exécution qui peuvent affecter la performance du portefeuille. 

Accroître la productivité de l'entreprise et l'excellence opérationnelle 

L'approche plus traditionnelle d'exploitation de la technologie d'automatisation concerne l'application aux opérations de back-office. La percée se constate dans l'extraction d'informations (allant de l'OCR à l'extraction d'entités, en passant par l'analyse du marché). Ces insights enrichissent à la fois l'expérience du conseiller et celle du client. 

Les fonctions de groupe typiques, notamment la surveillance de la conformité, l'évaluation des risques et la fonction juridique, sont les suivantes. Dans toutes ces activités, les employés passent beaucoup de temps sur des tâches récurrentes qui se prêtent très bien à l'automatisation. Ce faisant, les entreprises réduisent non seulement les coûts mais se préparent aussi à une expansion rapide sans compromettre la qualité. 

Malgré les avantages évidents, la mise en œuvre de GenAI s'accompagne de son propre ensemble de défis. Diverses institutions s'attaquent à ces défis de manière différente avec des degrés de succès variés.

Stratégie

L'un des plus grands obstacles consiste à décider par où commencer. De nombreuses organisations initient les choses par une approche de base, en collectant des opportunités d'IA à travers l'entreprise. Bien que cela favorise l'innovation, il est crucial d'avoir également une stratégie IA descendante qui aligne les efforts avec des objectifs commerciaux plus larges.

Plutôt qu'évaluer des cas d'utilisation individuels de manière isolée, les entreprises leaders commencent de plus en plus à les regrouper en portefeuilles. Se concentrer sur de tels portefeuilles tout au long du processus et de la chaîne de valeur produit souvent des avantages plus importants et plus synergétiques. 

Données et infrastructure

Deux principales stratégies de données ont émergé. Certaines organisations optent pour des systèmes fermés qui confinent GenAI à des documents internes. D'autres adoptent un écosystème intégré qui mélange des sources de données internes et externes, obtenant des insights plus larges, mais nécessitant des protocoles de sécurité plus stricts.

Impératifs de gestion des risques

Les gestionnaires de patrimoine empruntent différentes voies pour gérer les risques liés à GenAI. Une approche "humain dans la boucle" fournit une surveillance constante et plusieurs étapes de vérification. Cela attire les entreprises qui privilégient un contrôle strict des risques. Un modèle "automatisé d'abord" s'appuie sur l'IA pour les décisions initiales, ce qui est utile lorsque l'échelle et l'efficacité sont des priorités. Un modèle hybride ajuste la supervision de manière dynamique en fonction des risques, mêlant contrôle minutieux et workflows efficaces. 

Transformation culturelle et organisationnelle

Convaincre les personnes d'adopter de nouveaux outils d'IA peut être aussi important que la technologie elle-même. Certaines entreprises intègrent GenAI au sein des processus actuels pour faciliter l'adoption et maintenir les pratiques axées sur les relations. D'autres plongent pleinement, repensant fondamentalement les modèles de prestation de services et les structures organisationnelles.

Les organisations diffèrent également dans leur manière de développer leur expertise en GenAI. Un centre d'excellence centralisé se concentre sur des normes uniformes et une gouvernance. Un modèle distribué place des spécialistes de l'IA au sein de différentes unités commerciales pour un alignement plus étroit avec les besoins de première ligne. Les partenariats avec des experts externes offrent une flexibilité supplémentaire et peuvent accélérer les délais de déploiement.

Malgré leurs différences, les déploiements réussis de GenAI partagent généralement quelques principes fondamentaux. Ils commencent par une stratégie claire liée aux objectifs commerciaux et soutenue par une gouvernance solide. À partir de là, la plupart suivent un déploiement itératif et par phases, incorporant des retours d'expérience pour ajuster et affiner la technologie au fil du temps.

En fin de compte, la mise en œuvre de GenAI n'est pas une course pour savoir qui peut le faire le plus rapidement. Il s'agit de trouver l'adéquation parfaite pour votre organisation, alliant nouvelle technologie et expertise humaine pour rendre la gestion de patrimoine plus proactive, efficace et centrée sur le client.

Chez PwC, nous adoptons une approche transversale et de bout en bout pour la gouvernance, la stratégie et le déploiement de solutions IA. Nos équipes ont guidé des institutions financières de premier plan dans la construction de capacités IA évolutives. Que vous commenciez de zéro ou que vous souhaitiez accélérer vos efforts existants, nous pouvons vous aider à développer une "Usine GenAI" qui déploie des solutions sur mesure à forte valeur ajoutée en production.