Investir avec sagesse : le rôle de l’IA dans la planification financière
L’intégration de l’IA dans la planification financière est en pleine évolution, offrant de nouvelles perspectives aux entreprises à la recherche de solutions innovantes. Alors que les modèles linguistiques de grande envergure ont récemment pris le devant de la scène, la puissance de l’IA traditionnelle a été reléguée au second plan. Bien que ces LLM semblent précieux pour automatiser certaines tâches administratives telles que la génération de rapports, l’application plus large et la maturité de divers autres modèles d’apprentissage profond dans le secteur des investissements financiers restent à l’horizon.
État actuel
Actuellement, l’intégration de l’IA dans la planification des investissements a encore beaucoup de potentiel de croissance. Les consultations avec les conseillers financiers comprennent souvent des stratégies d’investissement prédéterminées, accompagnées des rendements historiques associés. Cependant, ces approches présentent deux principaux problèmes. Tout d’abord, les stratégies sont prédéfinies, de sorte que les investisseurs ne peuvent pas former des portefeuilles mixtes uniques en fonction de leurs préférences spécifiques. Deuxièmement, la durée des rendements historiques présentés est souvent limitée à une période de 10 ans, négligeant certaines baisses économiques significatives.
Demande en IA
Les méthodes traditionnelles de prévision du rendement du portefeuille par extrapolation linéaire sur des décennies sont désuètes, et les investisseurs avertis adoptent volontiers les outils alimentés par l’IA pour déterminer leur stratégie de portefeuille. Selon une enquête du CFP Board publiée en août 2023, 31% des investisseurs seraient prêts à mettre en œuvre les conseils financiers de l’IA sans les vérifier au préalable, et 21% supplémentaires seraient à l’aise dans une certaine mesure après vérification.
Biais algorithmique
L’un des principaux risques associés aux outils de planification d’investissement basés sur l’IA est le biais algorithmique. Si l’outil a été formé sur des données d’entraînement biaisées ayant conduit à des résultats positifs, il pourrait présenter des projections trompeuses aux clients, les amenant à prendre des décisions d’investissement non alignées sur leur profil de risque.
Protection des données
Il est essentiel de protéger les données des clients pour garantir que l’utilisation des données dans les systèmes d’IA est conforme aux droits autorisés et pour maintenir la confidentialité des informations personnelles. Les bonnes pratiques pour assurer une protection adéquate des données consistent à collecter et utiliser uniquement le minimum de données nécessaire à l’objectif prévu, tout en renforçant le processus avec des vérifications de qualité des données, l’anonymisation ou le chiffrement.
Transparence
Enfin, les développeurs d’outils d’IA pour la planification d’investissement continuent de lutter contre le manque de transparence de ces outils, rendant difficile pour les conseillers financiers d’aider les clients à comprendre les bases d’une certaine stratégie de portefeuille. Pour surmonter ces défis, il est essentiel de construire des outils d’IA de manière à fournir des explications claires pour leurs décisions et à documenter en détail les activités clés associées aux données telles que la collecte, la prétraitement et la formation.
En conclusion, l’IA offre un grand potentiel pour transformer la planification financière et les investissements. Cependant, il est essentiel d’appliquer des contrôles de gouvernance appropriés pour instaurer la confiance dans le développement et l’utilisation de ces outils alimentés par l’IA. Ces avancées technologiques nécessitent une attention particulière pour garantir une planification financière efficace, éthique et sans biais.