Un impératif concurrentiel pour les organisations d’investissement modernes

Le paysage économique moderne connaît une mutation sans précédent, alimentée par la transformation numérique, la prolifération des données et l’intelligence artificielle (IA). Les organisations qui ne parviennent pas à évoluer risquent l’obsolescence, là où la prise de décision basée sur les données, l’automatisation et l’analyse avancée définissent l’avantage concurrentiel.

Au cœur de cette transformation se trouve le Modèle Opérationnel de Nouvelle Génération (NGOM), un cadre qui exploite les architectures de données modernes, l’augmentation pilotée par l’IA et l’interopérabilité dynamique pour offrir une agilité, une efficacité et une évolutivité accrues. Le NGOM ne se limite pas à rationaliser les opérations ; il vise à repenser la façon dont les entreprises opèrent, innovent et se développent.

Les trois principaux avantages de la modernisation :

Agilité et évolutivité

Capacité à réagir rapidement aux évolutions du marché, aux besoins des clients et aux exigences réglementaires. Évolutivité permettant de soutenir la croissance des actifs sous gestion (AUM) sans augmentation linéaire des coûts.

Efficacité opérationnelle

Processus rationalisés et intervention manuelle réduite grâce à l’IA et à l’automatisation pour réduire les coûts et améliorer la vitesse.

Prise de décision basée sur les données

Exploiter des plateformes de données robustes pour générer des informations, optimiser les portefeuilles et améliorer les services clients.

Les entreprises qui adoptent ce nouveau paradigme bénéficient d’une prise de décision optimisée, d’une innovation produit accélérée et de processus opérationnels fluides. Celles qui hésitent se heurtent à des défis croissants : données cloisonnées, flux de travail manuels, processus rigides et architectures héritées qui ralentissent le progrès et freinent l’innovation.

La transformation du secteur de la gestion d’investissement

Les sociétés de gestion d’investissement, par exemple, ont toujours eu recours à une infrastructure obsolète, avec des feuilles de calcul agrégées manuellement, des écosystèmes de données fragmentés et des flux de travail inefficaces. Ces limitations entraînent une perte de temps pour les analystes, des retards dans l’obtention des informations et des coûts opérationnels élevés.

Cependant, les entreprises qui modernisent leurs modèles opérationnels constatent des améliorations spectaculaires. En mettant en œuvre des architectures de données cloud, des analyses basées sur l’IA et des workflows automatisés, les principaux gestionnaires d’actifs et fonds spéculatifs peuvent optimiser leurs décisions de portefeuille, générer des informations d’investissement plus rapidement et faire évoluer leurs opérations sans augmentation linéaire des coûts.

Ce changement n’est pas propre aux services financiers : chaque secteur, des soins de santé à l’industrie manufacturière, doit repenser son modèle opérationnel pour rester en tête à l’ère du numérique et de l’IA.

La vision d’une nouvelle architecture de données : des données fragmentées à un écosystème de données unifié et intelligent

L’un des plus grands défis auxquels les organisations sont confrontées aujourd’hui est la mauvaise gestion des données : des données fragmentées, incohérentes et difficiles d’accès qui entravent l’innovation et la prise de décision.

L’architecture de données moderne vise à éliminer ces barrières en créant un écosystème de données unique et intégré qui relie de manière transparente les sources internes et externes.

Composants d’un écosystème de données intelligent

Plateformes de données basées sur le cloud

Les organisations migrent vers des plateformes cloud évolutives telles que Snowflake et Databricks dans Microsoft Azure et Amazon Web Service (AWS), permettant le partage de données en temps réel, des analyses avancées et un accès transparent dans toutes les zones géographiques.

Architectures de Lakehouse

Combinant le meilleur des lacs de données (évolutivité) et des entrepôts de données (requêtes structurées), les architectures lakehouse offrent flexibilité et efficacité pour la gestion des données structurées et non structurées.

Gestion des données de référence (MDM)

Un système MDM bien structuré garantit que les données d’une entreprise sont cohérentes, précises et gérées, réduisant ainsi les risques associés à la conformité réglementaire et aux inefficacités opérationnelles.

Un regain d’intérêt pour la gouvernance des données

Produits de données et propriété des données pour soutenir l’efficacité opérationnelle, l’amélioration des analyses à grande échelle, l’intégration et l’adoption des applications d’IA.

Cadres de contrôle opérationnel axés sur les données, les analyses et les indicateurs clés de performance

Fournir une instrumentation opérationnelle complète sur la santé, le volume, l’activité et le traitement de l’ensemble des données et de l’écosystème opérationnel, y compris des tableaux de bord de mesures dynamiques, en temps réel et historiques, des activités de synthèse, d’interprétation, d’alerte et de correction des valeurs aberrantes intégrées à l’IA.

Pipelines de données pilotés par l’IA

Les modèles d’IA avancés automatisent l’ingestion, la classification et la gestion de la qualité des données, réduisant ainsi l’intervention humaine et améliorant la fiabilité des données.

Cas d’utilisation : plateformes de données d’investissement basées sur l’IA

Les sociétés d’investissement exploitant des architectures modernes intègrent les données de marché de fournisseurs tels que Bloomberg, LSEG, FactSet et MSCI au sein d’une structure de données unifiée. Les modèles d’IA peuvent enrichir ces données de manière illimitée : identification des tendances de marché, analyse des sentiments sur les données non structurées, génération de nouvelles perspectives et optimisation de la répartition des actifs, pour n’en citer que quelques-unes. Parmi les fournisseurs notables qui développent et proposent des plateformes de données et d’analyse modernes, citons Arcesium Aquata et Opterra, RIMES Matrix, SimCorp Investment Analytics Platform, Blackrock Aladdin Data Cloud, Clearwater Analytics, State Street Alpha et BNY Data Vault.

Par exemple, un fonds spéculatif utilisant une solution lakehouse avec Snowflake peut :

• Ingérez des flux de marché de référence et en temps réel ainsi que des données alternatives (par exemple, des données sur les titres et les instruments, des données de marché, des données sur les gestionnaires de fonds et des analyses d’investissement).
• Utilisez des modèles d’IA pour analyser le sentiment financier dans les transcriptions des résultats des entreprises.
• Exécutez des analyses prédictives sur des scénarios d’investissement, aidant les gestionnaires de portefeuille à prendre des décisions plus rapides et fondées sur des données.

Améliorer les capacités humaines grâce à l’innovation augmentée : l’essor des flux de travail et de la prise de décision basés sur l’IA

Historiquement, l’expertise humaine a guidé les décisions commerciales, mais le volume de données et la complexité des marchés modernes dépassent les limites cognitives humaines. L’intégration d’assistants IA, d’agents IA et, à terme, d’entités d’intelligence artificielle générale (AGIE) redéfinit les méthodes de travail.

Progrès clés dans les capacités humaines améliorées par l’IA

Prise de décision assistée par l’IA

L’IA dans les sociétés de gestion d’investissement fournit des informations en temps réel, des analyses de scénarios et des évaluations des risques aux décideurs humains.

Flux de travail automatisés

L’automatisation basée sur l’IA élimine les tâches manuelles et répétitives, permettant aux professionnels de se concentrer sur un travail stratégique à haute valeur ajoutée.

Assistants IA de traitement du langage naturel (TALN)

Ces outils permettent aux dirigeants, aux analystes et aux employés d’interroger des ensembles de données en utilisant un langage naturel plutôt qu’un codage complexe.

IA générative et agents IA

Les agents d’IA organisent des rapports, rédigent des réponses et génèrent des prévisions en fonction des conditions du marché en temps réel.

Exemple de capacités humaines améliorées par l’IA : analystes financiers augmentés par l’IA

Une société de gestion de patrimoine utilisant des analystes financiers assistés par IA constaterait une amélioration considérable de sa productivité. Au lieu de passer des heures à compiler manuellement les rapports de portefeuille des clients, les analystes peuvent exploiter les assistants IA pour :

• Générez instantanément des rapports à l’aide d’invites en langage naturel.
• Exécutez des simulations de scénarios basées sur des indicateurs économiques.
• Fournir aux clients des recommandations personnalisées, améliorant ainsi l’engagement et la satisfaction des clients.

Cette approche permet aux experts humains de se concentrer sur le conseil stratégique plutôt que sur la manipulation des données, améliorant ainsi la qualité du service et réduisant les coûts opérationnels.

Interopérabilité dynamique : le nouvel impératif concurrentiel – Intégration transparente des systèmes pour le partage de données en temps réel

L’interopérabilité dynamique fait référence à un écosystème dans lequel des systèmes, des applications et des sources de données disparates fonctionnent ensemble de manière transparente, éliminant ainsi les goulots d’étranglement et permettant des informations en temps réel.

L’architecture informatique traditionnelle crée des silos de données fragmentés, où les différents services et fonctions peinent à accéder à l’information ou à la partager. Les architectures de nouvelle génération brisent ces barrières en :

Exploiter les architectures API-First et pilotées par les événements

Les systèmes communiquent via des API en temps réel plutôt que via des processus par lots.

Tissus de données cloud natifs

Les data fabrics unifient les données structurées et non structurées sur différentes plateformes.

Interopérabilité orchestrée par l’IA

L’IA négocie dynamiquement l’accès aux données entre différentes entités, garantissant une intégration transparente.

Exemple d’interopérabilité dynamique : partage de données via Snowflake dans les services financiers

Une banque d’investissement internationale passe des transferts de fichiers traditionnels basés sur SFTP au partage de données en temps réel via Snowflake. Cette transformation :

• Élimine les retards de traitement par lots, garantissant des informations financières à jour.
• Améliore la conformité réglementaire en fournissant des rapports vérifiables en temps réel.
• Augmente la collaboration avec les fournisseurs de données externes (par exemple, Bloomberg, FactSet, MSCI, LSEG, S&P Global) via un marché de données unifié.

Les organisations adoptent une interopérabilité dynamique pour créer un écosystème de prise de décision évolutif et en temps réel qui favorise l’agilité et l’innovation.

Le modèle opérationnel de nouvelle génération : une nécessité concurrentielle

La modernisation du modèle opérationnel ne se limite pas à la rentabilité ; c’est une condition fondamentale pour la pérennité de la compétitivité. Les organisations qui investissent dans les données, l’IA et l’automatisation :

• Réduisez les risques opérationnels grâce à une gouvernance basée sur l’IA.
• Améliorez l’agilité et l’adaptabilité dans un environnement commercial volatil.
• Permettre une croissance évolutive sans augmentation linéaire des coûts.

À l’inverse, les entreprises qui ne parviennent pas à transformer intégralement leur architecture de données et leur modèle opérationnel, ou qui s’accrochent à des processus manuels obsolètes, auront du mal à innover et à être compétitives. La voie à suivre est claire : les entreprises doivent adopter l’IA, l’automatisation et des architectures de données modernes pour transformer et moderniser leurs modèles opérationnels et ainsi devenir leaders dans la prochaine ère économique.

COMMENT MERADIA S’ADAPTE ET FAIT PROGRESSER L’INDUSTRIE ?

Meradia est à l’avant-garde de la transformation opérationnelle et accompagne ses clients pour optimiser leur efficacité. Nous avons organisé des tables rondes sur l’IA afin de réunir l’expertise de pointe du MIT CSAIL et des professionnels de la gestion d’investissement. Nous avons également collaboré avec des fournisseurs de premier plan comme BNY, Accelex, SimCorp et FundGuard pour créer du contenu de qualité sur les dernières tendances du secteur. Fiers membres du réseau de partenaires Snowflake, nous nous engageons à offrir à nos clients une formation leur permettant d’exploiter pleinement la puissance des technologies de données modernes. Notre approche globale de la transformation améliore l’efficacité opérationnelle et la croissance à grande échelle. Meradia est là pour vous accompagner dans votre transformation. Pour plus d’informations, veuillez nous contacter à l’adresse info@meradia.com.

Brian Buzzelli interviendra au FIMA USA 2025 de WBR, où il examinera le modèle opérationnel de nouvelle génération. Cet événement est l’occasion pour les leaders du secteur de découvrir les dernières avancées en matière de gestion des données, d’intégration de l’IA et d’automatisation. Pour plus d’informations sur l’événement et la session, consultez ce lien : https://meradia.com/event/fima-usa-2025/.

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