La clientèle privée a, de tous temps, confié des informations importantes aux banquiers et gestionnaires. De nos jours, la détention de ces données présente un double avantage : l’analyse automatisée desdites données et, au travers de l’intelligence artificielle (IA), la capacité à réduire la charge de travail des conseillers – ceci tout en améliorant l’expérience client en fournissant des conseils beaucoup plus personnalisés et pertinents, construits autour de préférences et besoins spécifiques.

Les nouveaux services digitaux de conseils robotisés s’adressent généralement à une clientèle entièrement nouvelle et en particulier au marché dit « mass-affluent ». En revanche, les clients traditionnellement plus fortunés accordent toujours une grande importance à la relation interpersonnelle, où l’IA et l’analyse de données peuvent jouer un rôle décisif.

TRAITEMENT DU LANGAGE NATUREL ET ESSOR DE LA BANQUE CONVERSATIONNELLE

Le nombre de canaux par lesquels les clients aisés souhaitent aujourd’hui communiquer avec leurs conseillers s’est multiplié en raison de la numérisation. De fait, c’est toute une génération de clients avertis au numérique qui s’attend à pouvoir communiquer avec leur gestionnaire / banquier privé via des canaux et des plates-formes de messagerie tels que WhatsApp, WeChat et Signal.

Ici aussi, les solutions d’IA pour le traitement du langage naturel (PNL) sont devenues particulièrement utiles pour soutenir les conseillers, les aidant à capturer la demande d’un client et à fournir une réponse rapide, par exemple en affichant immédiatement l’état du portefeuille du client ou même en suggérant des réponses spécifiques à la requête.

L’IA et la PNL créent ainsi les conditions pour passer à une interaction continue avec le client sans alourdir indûment la charge de travail.

SEGMENTER LES CLIENTS ET PERSONNALISER LES PROPOSITIONS D’INVESTISSEMENT

Les plates-formes d’analyse de données actuelles permettent la segmentation des profils clientèle et la personnalisation des propositions d’investissement, afin de pouvoir réagir de manière très opportune non seulement aux demandes des clients, mais également par rapport aux facteurs externes tels que des communiqués d’entreprise.

Les conseillers peuvent voir l’intégralité des alertes de marché pertinentes dans un tableau de bord en temps réel et identifier quels portefeuilles, actifs ou segments de clientèle seraient concernés par ces communiqués.

« L ‘IA et la PNL créent a ainsi les conditions pour passer à une interaction continue avec le client sans alourdir indûment la charge de travail »

FAST DATA ET SMART DATA APPORTENT UNE VÉRITABLE AGILITÉ

Une autre tendance technologique importante est la transformation en Data-as-a-Service ou Data-as-a-Product. La virtualisation des données simplifie l’accès aux données et permet une analyse plus orientée sur le métier. Des concepts tels que Fast Data et Smart Data rendent l’analyse des données encore plus agile et constituent des avancées par rapport aux approches traditionnelles du Big Data.

L’objectif principal du Fast Data est de rendre les données disponibles très rapidement, souvent en temps réel, à de multiples niveaux dans l’organisation. La prise en charge par tableau de bord Avaloq pour les conseillers en patrimoine et en investissement est un bon exemple d’application Fast Data. Le concept Smart Data, quant à  lui, vise à surmonter les inconvénients d’une approche Big Data en extrayant des sous-domaines à l’aide d’algorithmes spécifiques. De cette manière, des vues précises de données adaptées à l’utilisateur deviennent possibles.

Les responsables conformité, quant à eux, ont besoin d’une vision différente des données disponibles. Pour eux, les analyses de données et l’IA servent à identifier plus facilement les cas de fraude ou à minimiser le nombre de faux positifs. Par exemple, au lieu d’opérer les vérifications client par rapport aux listes de sanctions, des messages publics non structurés provenant de sources externes peuvent également être utilisés grâce à la PNL pour surveiller les clients et minimiser les risques.

Qu’il s’agisse de données intelligentes (Smart Data) ou d’y accéder en temps réel (Fast Data), les deux approches sont prises en charge par une architecture qui utilise un modèle de données flexible à travers les différents domaines d’activité. Ce pool de données, qui remplace les anciennes structures cloisonnées, peut inclure des données structurées, semi-structurées et non structurées, y compris des messages et des communications externes.

LE CONSEIL EN INVESTISSEMENT BASÉ SUR LES DONNÉES

L’analyse de données, l’intelligence artificielle, et en particulier la PNL façonneront l’avenir de l’industrie de la gestion de patrimoine et permettront de nouveaux modèles de service à la clientèle tels que les modèles de conseil hybrides. Les institutions financières qui embrassent cet avenir axé sur les données seront en mesure d’identifier des pistes prometteuses et augmenteront ainsi leur potentiel de vente et revenus associés, tout en étant mieux équipées pour réduire les risques, faciliter la conformité et accroître l’efficacité.

Selon la dernière enquête d’Avaloq « Front-to-Back Office Report », 73 % des investisseurs finaux considèrent l’intelligence artificielle, la robotique et l’automatisation comme les principales tendances qui façonnent l’avenir de l’industrie. Et à juste titre. Faire bon usage de toutes les données disponibles devient un facteur de compétitivité indispensable dans le secteur de la gestion de fortune.

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