Priorisez une infrastructure de données moderne pour optimiser l’IA.
Les attentes pour l’intelligence artificielle en 2025
Une adoption plus sérieuse de l’IA attendue
L’intelligence artificielle (IA) a clairement le potentiel d’améliorer les marges opérationnelles et de remodeler l’industrie de la gestion d’actifs, mais son adoption reste lente. Ce blocage est largement dû à un manque de confiance dans les processus de gestion des données actuels, qui doivent être conçus pour prendre en charge les technologies d’IA. Alors que l’IA peut certainement agir comme une fonctionnalité et une capacité dans un flux de travail global, les entreprises doivent être en mesure d’expliquer les modèles et de faire confiance à la qualité des données sous-jacentes pour y parvenir. Avec autant de promesses, la priorisation des infrastructures de données modernes pour résoudre les problèmes de qualité des données sera une priorité pour de nombreux gestionnaires d’actifs l’année prochaine.
Une intégration croissante de l’IA dans les entreprises
L’intérêt se développe de plus en plus autour de l’intégration de technologies telles que Microsoft Copilot, ChatGPT ou Azure Open AI avec les systèmes existants pour simplifier les interactions, gérer les demandes notamment pour les rapports clients ou des informations spécifiques sur les fonds, ou traiter les réponses de manière plus efficace. Cela indique un potentiel de transition vers des applications plus avancées, les entreprises réfléchissant aux moyens de prioriser des solutions innovantes qui améliorent les processus existants, plutôt que d’attendre que des sources de données parfaites soient disponibles.
L’importance de l’intégration transparente des services pilotés par l’IA pour l’avenir des opérations d’investissement
Les technologies émergentes telles que l’IA deviennent de plus en plus pertinentes dans la gestion d’actifs. L’apprentissage automatique (ML), le traitement du langage naturel (NLP) et les grands modèles de langage (LLMs) offrent toutes des opportunités substantielles pour traduire les données en informations exploitables et fournir ainsi des résultats différenciés. Alors que l’IA a le potentiel d’améliorer les marges opérationnelles pour un large éventail d’industries, son adoption par les entreprises reste lente. De nombreuses entreprises en sont encore aux premières étapes de l’utilisation de l’IA et ne sont pas convaincues que leurs données sont prêtes à prendre en charge les technologies d’IA. Mais avec l’évolution constante du paysage des données, certaines organisations commencent à évaluer l’efficacité des outils d’IA, notamment pour des cas d’utilisation tels que les questionnaires de diligence et les demandes de propositions, avec de nombreux participants suggérant un taux de réussite de 60%. Cela indique un potentiel mais met également en lumière certaines limites.
Source : www.marketsmedia.com
