Au moins un investisseur de détail sur 10 utilise un chatbot pour choisir des actions, alimentant un boom sur le marché des robo-conseils, mais même les fans disent que c’est une stratégie à haut risque qui ne peut pas encore remplacer les conseillers traditionnels.
Grâce à l’intelligence artificielle (IA), n’importe qui peut sélectionner les actions, les surveiller et obtenir une analyse d’investissement qui n’était qu’une autre fois disponible pour les grandes banques ou les investisseurs institutionnels.
Le marché des robo-conseils – qui comprend toutes les sociétés qui fournissent des conseils financiers automatisés et axés sur les algorithmes tels que les fintech, les banques et les gestionnaires de patrimoine – devrait atteindre 470,91 milliards de dollars de revenus en 2029, contre 61,75 milliards de dollars l’an dernier, marquant une augmentation d’environ 600%, par rapport à la recherche et aux marchés du cabinet d’analyse des données.
Jeremy Leung, qui a passé près de deux décennies à analyser des entreprises pour UBS, utilise un chatbot pour poursuivre ses actions pour son portefeuille multi-actifs depuis qu’il a perdu son emploi dans une banque suisse plus tôt cette année.
« Je n’ai plus le luxe d’un Bloomberg (terminal), ni ce genre de services de données du marché qui sont très, très chers », a déclaré Leung.
Leung n’est pas seul. L’industrie croît rapidement et exponentiellement.
Environ la moitié des investisseurs de détail disent utiliser des outils d’IA pour choisir ou modifier les investissements dans leur portefeuille, et 13% d’entre eux utilisent déjà ces outils, selon une enquête du courtier Etoro, qui a interrogé 11 000 investisseurs de détail à travers le monde.
« Les modèles d’IA peuvent être brillants », a déclaré Dan Moczulski, directeur général britannique chez Etoro, qui compte 30 millions d’utilisateurs dans le monde. « Le risque survient lorsque les gens traitent les modèles génériques … comme des boules de cristal. »
Moczulski a déclaré qu’il est préférable d’utiliser des plates-formes générées par l’IA spécifiquement formées pour analyser les marchés car « les modèles d’IA généraux peuvent mal cibler les chiffres et les dates, se pencher trop fort sur un récit préétabli, et s’appuyer trop sur l’action des prix passée pour tenter de prédire l’avenir ».
