MODÈLE OPÉRATIONNEL DE LA PROCHAINE GÉNÉRATION : COMMENT LES DONNÉES, L’IA ET L’AUTOMATISATION TRANSFORMENT LES MODÈLES OPÉRATIONNELS D’INVESTISSEMENT

UN IMPÉRATIF CONCURRENTIEL POUR LES INSTITUTIONS D’INVESTISSEMENT MODERNES

Le paysage moderne des affaires connaît une évolution sans précédent alimentée par la transformation numérique, la prolifération des données et l’intelligence artificielle (IA). Les institutions qui ne parviennent pas à évoluer risquent de devenir obsolètes dans un contexte où la prise de décision fondée 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 (MONG), un cadre qui s’appuie sur des architectures de données, l’augmentation alimentée par l’IA et l’interopérabilité dynamique pour permettre une plus grande agilité, efficacité et évolutivité. Le MONG ne vise pas seulement à rationaliser les opérations ; il s’agit de remodeler la façon dont les entreprises fonctionnent, 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 pour soutenir la croissance des actifs sous gestion (ASG) sans augmentation linéaire des coûts.

EFFICACITÉ OPÉRATIONNELLE

Rationalisation des processus et réduction des interventions manuelles grâce à l’IA et à l’automatisation pour réduire les coûts et améliorer la rapidité.

PRISE DE DÉCISION FONDÉE SUR LES DONNÉES

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

Les entreprises qui adoptent ce nouveau paradigme bénéficient d’une meilleure prise de décision, d’une accélération de l’innovation en matière de produits et de procédés opérationnels fluides. Ceux qui hésitent sont confrontés à des défis croissants : données cloisonnées, flux de travail manuels, processus rigides et architectures antérieures qui ralentissent le progrès et étouffent l’innovation.

TRANSFORMATION DU SECTEUR DE LA GESTION DES INVESTISSEMENTS

Les sociétés de gestion d’investissement, par exemple, se sont toujours appuyées sur des infrastructures existantes avec des feuilles de calcul agrégées manuellement, des écosystèmes de données fragmentées et des flux de travail inefficaces. Ces limitations entraînent des pertes de temps pour les analystes, des retards dans l’obtention d’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 basées sur l’infonuagique, des analyses pilotées par l’IA et des flux de travail automatisés, les grands gestionnaires d’actifs et de fonds spéculatifs peuvent optimiser les décisions relatives aux portefeuilles, générer plus rapidement des informations sur les investissements et faire évoluer les opérations sans augmentation linéaire des coûts.

Ce changement n’est pas propre aux services financiers – chaque secteur, allant de la santé à la fabrication, 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 JUSQU’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 moderne de données vise à éliminer ces obstacles en créant un écosystème de données unique et intégré qui relie de manière fluide les sources internes et externes.

COMPOSANTES D’UN ÉCOSYSTÈME DE DONNÉES INTELLIGENT

PLATEFORMES DE DONNÉES BASÉES SUR L’INFO NUAGIQUE

Les entreprises adoptent des plateformes infonuagiques évolutives comme Snowflake et Databricks dans Microsoft Azure et Amazon Web Service (AWS), permettant le partage de données en temps réel, l’analyse avancée et l’accès fluide à travers les zones géographiques.

ARCHITECTURES DE LAC DE DONNÉES

Combinant le meilleur des lacs de données (évolutivité) et des entrepôts de données (interrogation structurée), les architectures de lacs de données offrent flexibilité et efficacité pour le traitement des données structurées et non structurées.

GESTION DES DONNÉES DE RÉFÉRENCE (GDR)

Un système GDR bien structuré garantit la cohérence, l’exactitude et la gouvernance des données dans l’ensemble de l’entreprise, réduisant ainsi les risques liés à la conformité réglementaire et à l’inefficacité opérationnelle.

UNE ATTENTION RENOUVELÉE À LA GOUVERNANCE DES DONNÉES

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

CADRES DE CONTRÔLE OPÉRATIONNEL FONDÉS SUR LES DONNÉES, L’ANALYSE ET LES INDICATEURS DE RENDEMENT CLÉS (IRC)

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 dynamiques, en temps réel et chronologiques des indicateurs, la synthèse des mesures intégrée à l’IA, l’interprétation, l’alerte et les activités de remédiation des valeurs aberrantes.

PIPELINES DE DONNÉES PILOTÉS PAR L’IA

Des 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 PILOTÉES PAR L’IA

Les entreprises d’investissement qui tirent parti des architectures modernes intègrent les données du marché provenant de fournisseurs comme Bloomberg, LSEG, FactSet et MSCI dans une structure de données unifiée. Les modèles d’IA peuvent améliorer ces données de manière illimitée en identifiant les tendances du marché, en effectuant une analyse de sentiments sur des données non structurées, en générant de nouvelles perspectives et en optimisant les allocations d’actifs, pour n’en citer qu’une partie. Parmi les fournisseurs qui proposent des plateformes modernes de données et d’analyse, mentionnons 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 de lac de données avec Snowflake peut :

• Ingérer des flux de référence et en temps réel du marché et des données alternatives (par exemple, des données instrumentales, sur les titres, des données de marché, des données sur les gestionnaires de fonds et des analyses d’investissement).
• Utiliser des modèles d’IA pour analyser le sentiment financier dans les transcriptions des résultats des entreprises.
• Exécuter 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 PAR L’INNOVATION AUGMENTÉE – L’ESSOR DES FLUX DE TRAVAIL ET DE LA PRISE DE DÉCISION ASSISTÉS PAR L’IA

Historiquement, c’est l’expertise humaine qui a guidé les décisions des entreprises, mais le volume de données et la complexité des marchés modernes dépassent les limites cognitives des personnes. L’intégration des assistants d’IA, des agents d’IA et, à terme, des entités d’intelligence artificielle générale (entités IAG) redéfinit la manière dont le travail sera effectué.

PRINCIPALES AVANCÉES DANS LE DOMAINE DES CAPACITÉS HUMAINES RENFORCÉES PAR L’IA

PRISE DE DÉCISION ASSISTÉE PAR L’IA

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

FLUX DE TRAVAIL AUTOMATISÉS

L’automatisation pilotée par l’IA élimine les tâches manuelles et répétitives, ce qui permet aux professionnels de se concentrer sur le travail stratégique à valeur ajoutée.

ASSISTANTS IA AVEC TRAITEMENT AUTOMATIQUE DU LANGAGE NATUREL (TALN)

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

L’IA GÉNÉRATIVE ET LES AGENTS D’IA

Les agents d’IA compilent des rapports, rédigent des réponses et génèrent des prévisions basées sur les conditions du marché en temps réel.

EXEMPLE DE CAPACITÉS HUMAINES AMÉLIORÉES PAR L’IA : ANALYSTES FINANCIERS OPTIMISÉS PAR L’IA

Une société de gestion de patrimoine qui utiliserait des analystes financiers optimisés par l’IA verrait leur productivité s’améliorer considérablement. Au lieu de passer des heures à compiler manuellement des rapports sur les portefeuilles des clients, les analystes peuvent s’appuyer sur les assistants d’IA pour :

• Générer instantanément des rapports à l’aide de messages en langage naturel.
• Effectuer des simulations de scénarios sur la base d’indicateurs économiques.
• Fournir aux clients des recommandations personnalisées, améliorer 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.

L’INTEROPÉRABILITÉ DYNAMIQUE : LE NOUVEL IMPÉRATIF CONCURRENTIEL – INTÉGRATION FLUIDE DES SYSTÈMES POUR UN PARTAGE DES DONNÉES EN TEMPS RÉEL

L’interopérabilité dynamique désigne un écosystème dans lequel des systèmes, des applications et des sources de données disparates fonctionnent ensemble de manière fluide, ce qui élimine les goulots d’étranglement et permet d’obtenir des informations en temps réel.

L’architecture informatique traditionnelle crée des silos de données fragmentés, où les différentes divisions et fonctions ont du mal à accéder à l’information ou à la partager. Les architectures de nouvelle génération éliminent ces obstacles :

TIRER PARTI DES ARCHITECTURES AXÉES SUR LES API ET LES ÉVÉNEMENTS

Les systèmes communiquent par le biais d’API en temps réel plutôt que par des processus par lots.

TISSUS DE DONNÉES NATIVES EN NUAGE

Les tissus de données unifient les données structurées et non structurées sur différentes plateformes.

INTEROPÉRABILITÉ ORCHESTRÉE PAR L’IA

L’IA négocie de manière dynamique l’accès aux données entre les différentes entités, assurant ainsi une intégration fluide.

EXEMPLE D’INTEROPÉRABILITÉ DYNAMIQUE : PARTAGE DE DONNÉES ALIMENTÉ PAR SNOWFLAKE DANS LES SERVICES FINANCIERS

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

• Élimine les retards dans le traitement des lots, ce qui permet de disposer d’informations financières actualisées.
• Améliore la conformité réglementaire en fournissant des rapports vérifiables en temps réel.
• Améliore la collaboration avec les fournisseurs de données externes (par exemple Bloomberg, FactSet, MSCI, LSEG, S&P Global) grâce à une place de marché de données unifiée.

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

Le modèle opérationnel de la prochaine génération: Une nécessité concurrentielle

La modernisation du modèle d’exploitation n’est pas seulement une question de rentabilité ; c’est une exigence fondamentale pour la survie concurrentielle à long terme. Les organisations qui investissent dans les données, l’IA et l’automatisation pourront :

• Réduire les risques opérationnels grâce à une gouvernance alimentée par l’IA.
• Améliorer l’agilité et l’adaptabilité dans un environnement commercial volatile.
• Permettre une croissance évolutive sans augmentation linéaire des coûts.

En revanche, les entreprises qui ne parviennent pas à mettre en place une architecture de données globale et à transformer 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 les architectures de données modernes pour transformer et moderniser leurs modèles d’exploitation afin de s’imposer dans la prochaine ère de l’entreprise.

COMMENT MERADIA S’ADAPTE ET FAIT PROGRESSER LE SECTEUR ?

Meradia est à l’avant-garde de la transformation opérationnelle et travaille avec ses clients pour améliorer leur efficacité. Nous avons organisé des tables rondes sur l’IA afin d’apporter l’expertise de pointe de l’industrie de MIT CSAIL avec des professionnels de la gestion des investissements et nous avons fait équipe avec des fournisseurs de premier plan comme BNY, Accelex, SimCorpet FundGuard pour créer un contenu de haute qualité sur les dernières tendances du secteur. En tant que fiers membres du réseau de partenaires Snowflake, nous nous engageons à informer nos clients pour qu’ils puissent exploiter pleinement la puissance des technologies de données modernes. Notre approche holistique de la transformation améliore l’efficacité opérationnelle et la croissance à grande échelle. Meradia est à votre disposition pour vous aider dans votre parcours de transformation. Veuillez nous contacter à l’adresse suivante info@meradia.com pour obtenir de plus amples informations.

Brian Buzzelli interviendra lors de la conférence FIMA USA 2025 de WBR, où il examinera le modèle d’exploitation de la prochaine génération. Cet événement est l’occasion pour les chefs de file du secteur de découvrir les dernières nouveautés en matière de gestion des données, d’intégration de l’IA et d’automatisation. Pour de plus amples détails sur l’événement et la session, visitez ce lien : https://meradia.com/event/fima-usa-2025/.

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