Sous la vague de l'IA, le secteur de la gestion de patrimoine connaît une transformation profonde

L’intelligence artificielle (IA) accélère la transition des matériels vers les applications, influençant profondément notre monde de l’investissement. Des secteurs tels que la gestion de patrimoine, y compris les fonds, adoptent aussi largement l’IA, en l’intégrant en profondeur aux maillons essentiels tels que la recherche et l’analyse (投研), le contrôle des risques, les opérations, le service client et l’innovation produit. Alors, comment l’investisseur particulier peut-il utiliser l’IA pour augmenter ses rendements ?

Refaçage : un changement profond de l’industrie

Récemment, la société de gestion d’investissements de la banque norvégienne NBIM (c.-à-d. le fonds souverain norvégien) a organisé son premier séminaire sur l’intelligence artificielle. Lors de cette séance de partage ouverte au niveau mondial, les dirigeants du fonds et ses cadres clés ont détaillé la logique sous-jacente de leur stratégie IA mise en œuvre en interne, les transformations de l’architecture organisationnelle, ainsi que dix cas d’application concrets couvrant des domaines comme la prise de décision en matière d’investissement, l’exécution des transactions, la conformité juridique et la conformité réglementaire. Le fonds a fixé un objectif ambitieux : « d’ici fin 2028, réduire de moitié tous les processus manuels ». Il ne s’agit pas seulement d’une mise à niveau technologique, mais d’un profond refaçage touchant la culture d’entreprise et les modes de fonctionnement.

À mesure que la fintech se développe rapidement à l’échelle mondiale, l’intelligence artificielle pénètre, à une vitesse sans précédent, tous les domaines de l’industrie de la gestion de patrimoine, poussant celle-ci à passer des modèles traditionnels à une transformation vers plus d’intelligence et de personnalisation. Le rapport « Rapport sur le développement de l’intelligence artificielle dans l’industrie de la gestion de patrimoine en 2025 », publié en février 2026, indique que l’industrie chinoise de la gestion de patrimoine est confrontée à des problèmes tels que la diversification des besoins des clients, une concurrence de plus en plus intense sur le marché et une inefficacité des modèles de services traditionnels. L’application des technologies IA pourrait permettre de résoudre ces points de douleur et devenir le principal moteur de la transformation et de la montée en gamme de l’industrie.

« Boshi Fund a créé un centre de fintech en 2018, a commencé la recherche et l’exploration d’applications d’algorithmes IA, puis en 2023, a été le premier du secteur à mettre en place un laboratoire d’intelligence artificielle, afin de déployer systématiquement les technologies de pointe des grands modèles. L’IA est largement appliquée à l’ensemble des activités, notamment la recherche et l’analyse, le marketing, le contrôle des risques, les opérations et la R&D. Actuellement, la société fait évoluer l’intelligence artificielle vers une mise à niveau de l’aide à la décision en recherche et analyse, passant d’une percée par applications ponctuelles à une chaîne écosystème d’Agents intelligents. Elle a évolué d’un outil interne d’amélioration de la qualité et de l’efficacité vers une infrastructure de base pour une transformation innovante. » a déclaré Yuan Che Hongyuan, directeur numérique (Chief Digital Officer) de Boshi Fund, dans une interview accordée au journaliste du « Dazhong Securities News ».

Le rapport « L’utilisation de l’IA dans les marchés des capitaux : cas, risques et défis » publié par l’Organisation internationale des commissions de valeurs (IOSCO) en mars 2025 montre que l’utilisation des systèmes IA dans le secteur de la gestion d’actifs et de la gestion de patrimoine se concentre principalement sur le conseil intelligent en investissement, le soutien à la recherche et analyse, l’amélioration de l’efficacité interne et le trading algorithmique. Parmi ces applications, celles de l’IA générative et des grands modèles de langage sont les plus largement utilisées : elles peuvent permettre d’effectuer une analyse du sentiment du marché, de traduire des supports de recherche et d’analyse, de surveiller l’environnement macroéconomique et d’effectuer un marketing ciblé et précis des clients. Par exemple, certaines sociétés de gestion d’actifs surveillent automatiquement les variations des données macroéconomiques grâce à des outils IA : lorsque des seuils prédéfinis sont déclenchés, elles émettent rapidement des alertes, aidant les équipes d’investissement à réagir plus vite aux fluctuations du marché ; d’autres sociétés réalisent aussi, via l’IA, le profilage et la localisation des clients, afin de leur recommander avec précision des combinaisons de produits d’investissement correspondant à leurs besoins.

Des personnes concernées du service informatique de XinYuan Fund ont indiqué que, dans le cadre de la construction en intelligence artificielle et en numérisation, XinYuan Fund, guidée par les besoins métiers, avance de manière exhaustive dans la construction de systèmes et le déploiement de sa plateforme IA, formant ainsi une configuration de développement où technologie et métier sont profondément intégrés. La société accélère la mise en place d’un système de plateformes numériques et intelligentes, et déploie notamment des plateformes de recherche et analyse d’investissement intelligentes, une plateforme de marketing intégrée, une plateforme produit intégrée, une plateforme opérations intégrée, une plateforme conformité intégrée, une plateforme audit intégrée, une gestion complète des risques, une gestion des ressources humaines, etc., couvrant l’ensemble de la chaîne : gestion de la recherche et de l’analyse, gestion du marketing, service client, gestion des produits, support des opérations, conformité et contrôle des risques, gestion organisationnelle.

En matière de recherche et analyse (投研), elles ont développé en interne un système intelligent de recherche et analyse d’investissement. En s’appuyant sur la technologie de traitement du langage naturel, il permet la génération automatique de résumés de rapports, un agencement intelligent et un contrôle de conformité en temps réel. L’efficacité de la réponse aux analyses majeures du marché est ainsi améliorée d’environ 70 %, permettant de générer rapidement des points de vue professionnels. Grâce à l’extraction automatique de données provenant de sources publiques, de briefings du matin en interne et de rapports hebdomadaires, il est possible de générer automatiquement le « journal quotidien de fonds » (基金日评), économisant considérablement la charge de travail. Par ailleurs, la société utilise activement des outils d’AIAgent tels que OpenClaw pour collecter des informations macroéconomiques, des indices sectoriels et des annonces des sociétés cotées, analyser efficacement de longs textes de rapports financiers et de livres blancs, extraire les données clés et les points de risque, et aider les analystes à se concentrer sur la recherche approfondie et l’évaluation des décisions.

En interne, XinYuan a construit la plateforme IA intelligente « XinZhiHui », qui regroupe des modules tels que des grands modèles localisés, un OCR intelligent, une base de connaissances dédiée, etc., améliorant nettement l’efficacité du traitement documentaire et de l’analyse des rapports de recherche. En particulier, l’OCR intelligent traite plus de 50 documents par jour en moyenne, avec un taux de précision supérieur à 98 %.

XinYuan fait aussi avancer l’innovation de l’ensemble du personnel via des mécanismes comme les concours IA et les associations d’intérêt IA. À ce jour, plus de 40 scénarios d’application IA ont déjà été déployés, couvrant la production de supports marketing, la statistique de données, la vérification de conformité, etc. Cela permet véritablement de former un écosystème d’applications IA où chacun participe et où les scénarios sont déployés, tout en améliorant continuellement le niveau de service et l’efficacité de la gestion grâce à des capacités numériques et intelligentes.

Les résultats d’une enquête mondiale du Financial Planning Standards Board (FPSB) indiquent que les deux tiers des conseillers financiers travaillent dans des organisations qui utilisent déjà l’IA ou prévoient d’introduire l’IA dans les 12 prochains mois. Plus de trois quarts des conseillers estiment que l’IA les aidera à mieux servir leurs clients, et 60 % pensent que l’IA peut améliorer la qualité des recommandations financières. Par ailleurs, l’IA contribue aussi à réduire les coûts des services de planification financière, à élargir la couverture des services auprès des groupes défavorisés et à promouvoir la démocratisation des services financiers.

S’appuyer sur : les outils de l’investisseur ordinaire

L’IA ne modifie pas seulement le mode de fonctionnement des institutions professionnelles de gestion de patrimoine ; elle ouvre aussi aux investisseurs particuliers l’accès à des services d’investissement professionnels, en brisant la « barrière d’élite » de l’investissement traditionnel.

Concrètement, le conseil en investissement intelligent est une application typique de l’IA dans le domaine de l’investissement personnel : il utilise des algorithmes pour générer et ajuster dynamiquement un plan d’allocation d’actifs en fonction de la tolérance au risque, des objectifs financiers et de l’horizon de placement de l’investisseur. Une étude du groupe international de gestion d’actifs AMCAP indique qu’en 2027, les actifs gérés par des conseillers robots atteindront 5,9 trillions de dollars, soit plus du double par rapport à 2022.

En réalité, dans le domaine des produits de gestion de banque domestique (理财), l’IA a déjà fait la transition du rôle de « simple outil » vers celui de « partenaire ». Depuis 2023, 招银理财 (China Merchants Bank Wealth Management) déploie des technologies IA, en se concentrant sur quatre directions majeures : recherche et analyse d’investissement intelligente, contrôle des risques, marketing et opérations. À l’heure actuelle, plus de 30 types de robots sont déjà utilisés dans des scénarios métier. La plateforme « AI投研 » (recherche et analyse IA) de浦银理财 peut extraire automatiquement des points de vue de rapports de recherche externes et les présenter sous forme visualisée, aidant ainsi les gestionnaires d’investissement à saisir rapidement l’évolution du marché. Les investisseurs particuliers peuvent obtenir, via des canaux tels que les plateformes de conseil intelligent des banques et des applications tierces de gestion de patrimoine, des services d’allocation d’actifs personnalisés et à faible coût, sans avoir besoin de connaissances financières professionnelles, et réaliser une diversification.

Comment les gens ordinaires peuvent-ils avoir une « vision d’analyste » ? L’IA générative et les grands modèles de langage fournissent aux investisseurs particuliers un soutien de niveau professionnel en matière de recherche et analyse. Grâce à des outils IA, les investisseurs peuvent analyser rapidement de grandes quantités de données de marché, interpréter des rapports financiers complexes, suivre les indicateurs macroéconomiques et les dynamiques sectorielles. Par exemple, grâce aux capacités de traitement du langage naturel de l’IA, les investisseurs peuvent obtenir en première minute des supports de recherche d’investissement multilingues et comprendre les tendances d’innovation des produits sur les marchés mondiaux.

En outre, le trading quantitatif basé sur l’IA exécute automatiquement des stratégies de trading à l’aide d’algorithmes, améliorant l’efficacité et la précision des transactions. Les investisseurs particuliers peuvent, via certaines plateformes de trading intelligentes, utiliser des outils IA pour backtester des données historiques, générer des signaux de trading, voire passer automatiquement des ordres. Toutefois, il faut noter que le trading quantitatif IA dépend des données historiques et ne peut pas prédire parfaitement les événements « cygnes noirs ». Les investisseurs doivent donc l’utiliser comme outil d’assistance, en combinant leur propre jugement pour prendre des décisions.

Dans l’ère de l’IA, quelles directions d’investissement ? Yang Delong, économiste en chef et gérant de fonds de Qianhai Open-Source Fund, a déclaré au journaliste que l’innovation technologique et les actifs HALO (catégorie d’actifs d’entreprises à forte intensité en actifs et à faible taux d’élimination) sont les deux grandes directions d’investissement de l’ère de l’IA. « Récemment, la notion d’actifs HA-LO a profondément marqué les esprits. Elle a aussi été mentionnée à plusieurs reprises par de grandes banques d’investissement internationales telles que Goldman Sachs et Morgan Stanley, qui mettent l’accent sur la stratégie de pondération des actifs HA-LO. Depuis le début de l’année, des secteurs comme l’électricité, les équipements de réseaux électriques, les métaux non ferreux, la logistique ferroviaire et la pétrochimie ont effectivement donné de bons résultats. Dans l’ère de l’IA, les actifs HALO ne seront pas remplacés : ils seront plutôt les matières nécessaires à la construction de centres de données à grande échelle, ou les actifs requis pour construire des autoroutes de l’information. La demande est très forte, voire détermine, dans une certaine mesure, la compétitivité d’un pays dans l’ère de l’IA. À l’avenir, la compétition internationale sera une compétition de deux forces : l’une est la puissance de calcul, l’autre est l’électricité. Ainsi, l’hydroélectricité, l’électricité thermique et les nouvelles technologies de stockage éolien et solaire dans les énergies renouvelables sont des directions prioritaires de développement à l’avenir. Or, ces industries sont en général des secteurs fortement capitalistiques : elles n’auront pas facilement beaucoup de concurrents. »

Risque : se méfier des arnaques d’investissement

Même si l’IA apporte de nombreuses commodités pour l’investissement, les investisseurs particuliers doivent aussi se méfier des risques potentiels. Le rapport de l’Organisation internationale des commissions de valeurs indique que les systèmes IA présentent des problèmes tels que la confidentialité des données, les biais algorithmiques et la précision des sorties. Lors de l’utilisation d’outils IA, les investisseurs doivent prêter attention aux points suivants : Premièrement, choisir des plateformes conformes. Privilégier les outils d’investissement IA lancés par des institutions financières agréées, afin de s’assurer que la plateforme dispose de mécanismes complets de contrôle des risques et de protection des données, et d’éviter toute perte de fonds ou fuite d’informations due à une non-conformité de la plateforme. Deuxièmement, conserver un jugement rationnel. L’IA est un outil d’aide à la décision, et non une « solution miracle universelle ». Les investisseurs doivent éviter de dépendre excessivement de l’IA : ils doivent combiner leurs propres objectifs d’investissement et leur capacité à supporter le risque pour porter un jugement indépendant sur les recommandations générées par l’IA. Surtout en cas de volatilité extrême du marché, il faut rester rationnel et ne pas suivre aveuglément les signaux de trading IA. Troisièmement, apprendre en continu et surveiller. Les technologies IA et l’environnement de marché changent en permanence : les investisseurs doivent continuer à apprendre les connaissances d’investissement basées sur l’IA, comprendre les limites des outils et les scénarios d’application. Par ailleurs, il faut surveiller régulièrement la performance des portefeuilles d’investissement, ajuster les stratégies en fonction de la situation réelle et éviter des pertes causées par l’échec du modèle IA ou des changements du marché.

En outre, tout en profitant des commodités de l’investissement IA, les investisseurs doivent se méfier des arnaques d’investissement IA. Les fraudeurs utilisent souvent des slogans comme « quantification avec IA » ou « sélection de titres avec IA » pour fournir des conseils illégaux en investissement en valeurs mobilières. Les investisseurs peuvent se « débarrasser des risques » en trois étapes : Premièrement, vérifier les qualifications : via le site officiel de « l’Association chinoise des valeurs mobilières (中国证券业协会) », confirmer si l’autre partie détient une licence délivrée par la commission de valeurs mobilières (牌照). Deuxièmement, discerner le « intelligent » : comprendre que les stratégies d’IA ne peuvent pas prédire tous les risques du marché, et ne jamais mythifier les capacités de l’IA. Troisièmement, revenir aux fondamentaux : lors de l’investissement dans des sociétés liées à l’IA, il faut consulter leurs rapports annuels et annonces, étudier les progrès réels de leurs technologies IA et leurs scénarios d’application, et éviter de poursuivre aveuglément les tendances.

La protection de la confidentialité des données est aussi une question importante : il faut choisir des outils certifiés par l’État pour éviter toute fuite d’informations sensibles. Par ailleurs, éviter l’uniformisation des stratégies : lorsque de nombreuses personnes utilisent des modèles IA similaires, les rendements excédentaires peuvent être dilués. Il est recommandé d’ajouter une logique d’investissement personnelle et de construire un modèle hybride « analyse IA + décision humaine », afin d’améliorer l’efficacité tout en contrôlant les risques.

记者 王金萍