L'intelligence artificielle (IA) s'est intégrée dans de nombreux types de logiciels en exploitant les données pour produire des informations pertinentes et effectuer des tâches répétitives ; et le logiciel de recherche financière ne fait pas exception.

IA pour la recherche financière

Le logiciel de recherche financière agrège des données et des documents sur des sujets sélectionnés par l'utilisateur pour que les analystes les utilisent dans leur processus de sélection d'investissement. Les professionnels des services financiers utilisent ce logiciel pour évaluer correctement les investissements en fonction du niveau de risque acceptable. L'IA est essentielle pour réduire le temps nécessaire à l'agrégation d'informations et de données pertinentes provenant de sources réputées et pour réaliser des investissements judicieux.

Types d'IA aidant les chercheurs

Il existe plusieurs types et applications d'IA que les logiciels de recherche financière utilisent pour fournir des informations précieuses à leurs utilisateurs. Les investisseurs placent plus d'argent dans des fonds gérés passivement (collections d'actions sélectionnées en une fois et non modifiées), qui surpassent historiquement les fonds gérés activement.

Cependant, l'IA peut servir de gestionnaire actif en achetant et vendant des actions dans un ensemble de paramètres. Cela implique d'analyser le type et le risque acceptable, remplaçant un professionnel de l'investissement. Les professionnels de l'investissement utilisent déjà l'IA pour faire leurs choix, donc ce n'est qu'une question de temps avant que les petits investisseurs aient accès à des outils similaires pour réduire les coûts.

Traitement du langage naturel (NLP) pour la collecte de données

Le logiciel de traitement du langage naturel (NLP) est un outil essentiel utilisé pour la recherche d'investissement. Le NLP est utilisé pour analyser les communications d'entreprise telles que les appels de résultats, en extrayant des informations pertinentes de l'appel et en produisant une analyse de sentiment. De même, il passe au crible des ensembles de données non structurées tels que les rapports d'actualités, les réseaux sociaux et les blogs pour identifier les tendances potentielles qui soulignent les changements du marché. Les utilisateurs peuvent utiliser les données du NLP comme base pour les investissements.

L'IA digère les données recueillies par le NLP et produit des points plus approfondis pour que les investisseurs les analysent. Le but entier d'intégrer l'IA dans la recherche financière est de réduire le temps nécessaire à l'analyse et d'identifier les opportunités d'investissement optimales. Sans l'aide de l'IA, les investisseurs passeraient beaucoup plus de temps à rechercher des informations sur les actifs.

Analyse prédictive

Le logiciel d'analyse prédictive est utilisé dans une variété de capacités, et les services financiers sont l'un des plus vitaux. L'analyse prédictive alimentée par l'IA trouve où le marché — et les actifs individuels — seront à l'avenir. Ces solutions exploitent les données historiques, extrayant des modèles qui forment la base de ses prédictions. Le logiciel de recherche financière utilisant l'analyse prédictive prend également en compte les actualités et les données du marché pour faire des prédictions plus précises. Les professionnels de l'investissement sont constamment à la recherche d'informations qui leur donnent un avantage dans la prise de décision. L'analyse prédictive, si elle est exploitée correctement, peut fournir cet avantage et conduire à un retour sur investissement accru.

Applications de l'IA dans la recherche financière

Traitement des transactions

Cette application de l'IA dans le domaine de la recherche financière implique le placement réel d'ordres d'achat et de vente. Des algorithmes sont utilisés pour déterminer le meilleur itinéraire possible pour les transactions. Du côté des investisseurs, cela semble simple. Vous pourriez penser que vous avez juste besoin d'utiliser un logiciel de gestion de portefeuille d'investissement pour passer un ordre et vous asseoir pendant qu'il fait le travail. Mais en fait, une fois l'ordre passé, il y a beaucoup à faire. L'algorithme détermine, sur la base des données historiques fournies à un exécuteur de transactions éduqué par apprentissage automatique, de qui acheter ou vendre. Cela rend l'achat et la vente d'actifs plus efficaces, transmettant des économies de coûts aux investisseurs.

IA pour la stratégie de fusion et acquisition

L'IA a des applications étendues dans l'industrie des services financiers. La technologie peut être exploitée pour rechercher des opportunités potentielles de fusion et acquisition (M&A). Si les algorithmes sont bien développés, tous les points de données peuvent être extraits et agrégés. Les analystes utilisent ces données pour déterminer la probabilité d'une fusion réussie, quelles synergies potentielles de revenus et de coûts existent, et plus encore. Bien que ce type d'analyse soit effectué depuis des décennies, l'IA pourrait réduire considérablement le temps et la main-d'œuvre nécessaires pour réaliser un audit complet de M&A. Si l'utilisation de l'IA dans l'eDiscovery est une indication de ses capacités, la qualité de la stratégie, de l'analyse et des choix de M&A s'améliorerait considérablement. Toute tâche nécessitant des recherches approfondies par des humains est effectuée plus efficacement par des machines. Plus l'IA dispose de données et plus elle effectue de tâches, plus elle travaille intelligemment, mieux elle prend ses décisions et plus son analyse est complète.

L'avenir de l'IA dans la recherche financière

L'IA a fait des progrès significatifs dans le monde des services financiers et continuera de le faire. À mesure que l'IA s'améliore et produit plus d'informations, elle deviendra de plus en plus utile pour les professionnels des services financiers. L'IA sera utilisée dans la stratégie de M&A, l'analyse d'investissement, les rétrospectives de la prise de décision des entreprises et des individus, entre autres. La seule limite à sa mise en œuvre est la créativité de ses employeurs et la solidité de sa construction.

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