Comment l'IA générative et l'automatisation transforment le secteur des services financiers

Au cours des 6 derniers mois, avec mon équipe chez Qolaig, nous avons aidé des entreprises du secteur des services financiers : banques d'investissement, fonds de Private Equity, sociétés de gestion d'actifs et fonds de Venture Capital, à mettre en œuvre l'IA pour automatiser des workflows répétitifs.

Depuis vingt ans, le métier d'analyste financier n'avait pas évolué, et ces entreprises restaient sceptiques quant à l'utilisation de nouveaux produits et technologies pour augmenter leur productivité.

Fin 2022, lorsque ChatGPT d'OpenAI a connu sa percée majeure, toutes les entreprises, même les plus sceptiques vis-à-vis de la technologie, se sont intéressées à cette nouvelle technologie et à l'espoir qu'elle pourrait transformer leur métier.

Les plus grands cabinets (à l'image de McKinsey - voir l'article : https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier) ont, pour la plupart, mis en avant les bénéfices que l'IA générative pourrait apporter à la productivité des entreprises, en optimisant le temps des collaborateurs et le potentiel de croissance qu'elle pourrait générer.

Mais un point reste encore une énigme pour ces grandes entreprises : comment mettre en œuvre cette nouvelle technologie d'IA générative ?

C'est là que des acteurs, comme Qolaig entre autres, entrent en jeu.

Le plus grand défi auquel font face les entreprises des services financiers avec l'IA générative est la pertinence des cas d'usage que ces entreprises peuvent identifier.

Ces derniers mois, avec Qolaig, après avoir échangé et itéré avec de nombreuses banques d'investissement, sociétés de gestion d'actifs, fonds de Private Equity et de Venture Capital, nous avons identifié que les cas d'usage les plus utiles de l'IA générative se situaient dans l'automatisation du sourcing d'opportunités et de la production de rapports.

Par exemple :
- En banque d'investissement, l'automatisation de la production des profils d'entreprises ;
- Pour les fonds de Private Equity, l'automatisation du reporting du dealflow et du sourcing d'opportunités d'investissement ;
- Pour les fonds de Venture Capital, qui souhaitent consacrer un maximum de temps à leurs sociétés en portefeuille, l'automatisation du sourcing d'opportunités d'investissement ;
- Enfin, pour les sociétés de gestion d'actifs, la mise à jour manuelle des profils investisseurs après chaque « arbitrage ».

En conclusion, l'impact transformateur de l'IA générative et de l'automatisation sur le secteur des services financiers est manifeste.

Au cours des six derniers mois, des entreprises autrefois sceptiques ont reconnu le potentiel de ces technologies pour révolutionner les workflows traditionnels.

Si les bénéfices sont largement reconnus, le défi réside dans la mise en œuvre efficace de cette technologie.

Des acteurs comme Qolaig jouent un rôle déterminant dans l'identification et le traitement de cas d'usage spécifiques, tels que l'automatisation du sourcing d'opportunités et de la production de rapports, adaptés aux besoins propres des banques d'investissement, des fonds de Private Equity, des sociétés de gestion d'actifs et des fonds de Venture Capital.

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