Parmi les utilisations de l'intelligence artificielle détaillées disposant du "potentiel pour accroître l'efficience, la qualité et les revenus", se trouvent par exemple des recommandations personnalisées de produits, l'identification de ventes croisées potentielles, mais aussi le suivi automatisé de la performance, des vérifications automatisées de conformité ou encore la détection en temps réel de la fraude et du blanchiment d'argent.
Ces outils, dont certains sont déjà une réalité, pourraient sabrer les coûts de 5% à 15% tout au long de la chaîne de valeur dans la gestion d'actifs, d'après l'étude "Cost and growth in Asset Management" publiée mardi par Strategy& et PwC.
Rien qu'en Suisse, les économies pourraient atteindre entre 330 millions et 1,46 milliard de francs par an. Si l'impact sur l'emploi n'est pas précisé, le potentiel d'économies le plus important se trouve dans les ventes, dans la gestion de portefeuille et dans le service des opérations.
La recherche d'économies est rendue nécessaire par les turbulences enregistrées par le secteur, d'après l'étude. Les actifs sous gestion ont baissé de 11% en moyenne en 2022, leurs recettes ont fondu de 15% et les bénéfices de 16%. Dans le même temps, le poids des salaires, des réglementations et des investissements technologiques s'est alourdi.
L'intelligence artificielle générative "n'est pas un simple effet de mode", a assuré Utz Helmuth, coauteur de l'étude et directeur de Strategy& Suisse, cité dans le document. Elle va "changer fondamentalement la branche" et "libérer d'énormes efficiences". Dans le même temps, elle "ne pourra fonctionner dans un avenir proche qu'avec l'homme" pour des raisons de transparence et de conformité, mais aussi parce qu'elle est "encore sujette aux erreurs", a-t-il nuancé. (awp/hzi/ps)