‍Par Murali Nadarajah, directeur de l'information, ETON Solutions, L.P.

L'intégration de l'IA prédictive dans le reporting révolutionne la manière dont les single-family offices (SFO) et les multi-family offices (MFO) procèdent à l'examen des portefeuilles et à la mise en œuvre des stratégies.

Comment l'IA prédictive transforme le reporting de portefeuille

Les progrès de l'IA et du traitement des données ont transformé les cadres de reporting traditionnels, qui s'appuyaient sur des données historiques et des projections statiques, en systèmes dynamiques capables de faire des prévisions en temps réel et d'évaluer les performances. L'IA prédictive basée sur l'apprentissage automatique et intégrée à l'IA générative permet désormais une gestion précise des risques et une analyse des scénarios, offrant des perspectives plus approfondies sur les tendances futures.

L'IA générative et le traitement du langage naturel (NLP) pour la connaissance du marché

Certaines plateformes d'IA générative intègrent désormais des données structurées et non structurées, traitant les mesures en temps réel, les nouvelles du marché et les tendances comportementales pour des prédictions complètes. Le traitement du langage naturel (NLP) amélioré par des plateformes telles que EtonAI™ permet d'intégrer des données qualitatives - telles que des rapports économiques et des événements géopolitiques - dans des modèles quantitatifs, offrant ainsi une vision plus nuancée des évolutions potentielles du marché.

Optimisation des portefeuilles et gestion des risques pilotées par l'IA

Pour l'optimisation du portefeuille en temps réel, les modèles d'apprentissage par renforcement peuvent simuler différents scénarios de marché et ajuster dynamiquement les allocations d'actifs afin d'optimiser la performance du portefeuille et de s'assurer que le portefeuille reste aligné sur l'évolution des profils de risque et des objectifs d'investissement, maximisant ainsi les rendements tout en atténuant les risques potentiels de baisse.

L'IA dans la modélisation des risques et les tests de résistance

En ce qui concerne la modélisation des risques, l'amélioration de la capacité de l'IA à simuler un éventail plus large de scénarios économiques a permis de réaliser des tests de résistance et des analyses de sensibilité plus réalistes. Cela permet aux family offices de mieux anticiper l'impact des différentes conditions de marché sur la performance du portefeuille et d'ajuster les stratégies en conséquence.

IA causale et stratégies d'investissement basées sur les données

L'IA causale, une autre technique émergente, renforce ces capacités en permettant l'identification des relations de cause à effet dans des ensembles de données complexes. Cela permet de mieux comprendre comment des stratégies d'investissement spécifiques ou des facteurs macroéconomiques influencent les résultats des portefeuilles, ce qui permet d'affiner les stratégies avec une approche plus factuelle.

L'avenir de l'IA dans les rapports de portefeuille

Du point de vue des rapports, ces développements permettent de passer de rapports statiques et rétrospectifs à des tableaux de bord interactifs et prospectifs. L'analyse prédictive permet des projections basées sur des scénarios, où les utilisateurs peuvent modéliser les résultats potentiels de différentes stratégies d'investissement. En outre, les techniques de visualisation de l'IA ont amélioré la capacité à communiquer clairement des informations complexes, ce qui permet aux parties prenantes de saisir plus facilement les tendances sous-jacentes et de prendre des décisions en connaissance de cause.

L'importance des récits générés par l'IA dans les rapports

Les récits qui accompagnent les rapports sont tout aussi importants. Le style, le ton, le contexte et le langage sont souvent tout aussi critiques - si ce n'est plus - que les données elles-mêmes. Par exemple, un grand MFO aux États-Unis expérimente la plateforme EtonAI™ pour créer des récits qui s'alignent sur leurs objectifs d'investissement. Parallèlement, un MFO de Singapour utilise également EtonAI™ pour expérimenter la traduction de rapports de l'anglais au mandarin.

Conclusion : L'évolution des rapports alimentés par l'IA

En résumé, les plateformes d'IA générative améliorent encore ces rapports en fournissant des récits perspicaces adaptés au contexte, au ton et au style spécifiques du propriétaire du patrimoine. Ce qui était autrefois un processus réactif a évolué vers une approche proactive, axée sur les données, qui utilise l'apprentissage par renforcement pour l'optimisation en temps réel et l'IA causale pour l'analyse d'impact. Ce changement permet aux family offices de prendre des décisions stratégiques plus éclairées et de naviguer dans les incertitudes financières avec plus de confiance.

Télécharger le rapport complet

Pour une analyse plus approfondie des stratégies de reporting de portefeuille et de gestion des risques pilotées par l'IA, Télécharger le rapport complet de KPMG ici.