Xavier Gomez est le cofondateur de Invyo, une plateforme de business intelligence appuyé par le machine learning dédié aux secteurs financiers. Il nous propose en exclusivité une série en trois épisodes sur ce que représente aujourd’hui la tendance Robo-Advisor et ce qu’il pense être son rôle à l’avenir pour les entreprises de la finance. La troisième partie évoque ce que les technologies apportent véritablement au-delà de la tendance et des stratégies de partenariat pertinentes à nouer pour les acteurs du secteur.
[Pour rappel, à la fin de la deuxième partie, Xavier Gomez terminait en disant : “je pense que les solutions de Robo-Advisors actuelles évolueront pour devenir un service plus sophistiqué de «RoboForAdvisors» intégré aux offres des banques privées existantes, la data et le machine learning s’avérant de plus en plus décisifs pour aider les conseillers à trouver rapidement et facilement – les meilleurs solutions pertinentes pour les clients. En substance, nos analyses de sentiment chez Invyo ne montrent pas que la perturbation numérique en cours remplacera la relation traditionnelle entre investisseurs et conseillers, mais qu’elle deviendra un complément essentiel du portefeuille de services global des institutions.”]
Vers une optimisation permanente
Dans cet esprit, il ne serait pas judicieux de considérer les robo advisors comme un simple battage publicitaire qui n’aurait pas d’impact sur le secteur de la gestion de fortune. Nous voyons actuellement l’émergence d’une sélection cohérente et explicable de stratégies «intelligentes» systématiques multi-actifs qui pourraient bientôt apparaître comme des investissements alternatives dans les portefeuilles des clients fortunés. La plupart des classes d’actifs proposées par ces stratégies basées sur des thèmes d’investissements se feront via des véhicules d’investissement dit « passifs » (ETF) en raison de leur faible coût et de transparence, avec l’allocation des investissements optimisée en permanence par des robots. Une fois que le portefeuille idéal aura été déterminé selon les règles de l’humain et sous sa supervision, ces traders numériques géreront automatiquement la progression des investissements en trouvant les meilleurs points d’entrée et points de sortie pour les clients grâce à des modèles d’apprentissage automatique (Machine Learning). Ces algorithmes RoboForAdvisors seront ensuite en mesure d’analyser et de réviser les portefeuilles des clients individuellement et de leur faire des suggestions scientifiquement fondées, permettant ainsi aux conseillers humains de passer plus de temps avec leurs clients dans des domaines tels que l’optimisation fiscale, les modifications du risque de marché et les variations journalières des transactions.
Le conseil automatisé : le succès assuré ?
Le conseil automatisé, comme les développements numériques en général, pourrait bien être la clé du succès futur de la gestion de fortune – non seulement en permettant au secteur de se développer, mais également en réduisant les coûts, en améliorant les performances et en gérant mieux les risques. Face à la concurrence sur de nombreux fronts, les institutions financières bénéficieront grandement de partenariats efficaces avec les entreprises de technologie financière. Permettant de les voir moins comme des concurrents, mais plutôt comme des sources de nouvelles idées et d’expertise technologique : bref, comme des alliés visant à fournir une meilleure expérience client. Les banques doivent rapidement comprendre que l’adoption des technologies numériques n’aura pas d’incidence négative sur la qualité globale de la relation banque-client, mais l’améliorera considérablement en améliorant la proposition de valeur pour leurs clients. Progressivement, les investisseurs comprendront que les relations traditionnelles entre la gestion de patrimoine et le numérique peuvent coexister.
En conclusion, il est clair que les solutions « wealthtech » (sous secteur de la Fintech) sont là pour rester et que les banques qui n’investissent pas de manière stratégique dans ce domaine risquent d’être laissées pour compte.
