Étude IA HCLTech : 84% des sociétés de gestion de patrimoine voient un besoin de changement mais tardent à se préparer
Le nouveau rapport d'HCLTech basé sur l'IA révèle que 84 % des sociétés de gestion de patrimoine ont besoin d'un nouveau modèle opérationnel, mais moins de 10 % sont préparées à ce changement.

La recherche IA d'HCLTech met en lumière les lacunes du secteur de la gestion de patrimoine
HCLTech a publié un nouveau rapport de recherche basé sur l'IA, intitulé "Hidden In Pl(AI)n Sight", qui analyse le secteur mondial de la gestion de patrimoine. Le rapport repose sur l'analyse de plus de 1 000 profils synthétiques générés par l'IA, représentant des décideurs dans des sociétés de gestion de patrimoine sur 17 marchés mondiaux.
La principale conclusion de l'étude est que 84 % des sociétés mondiales de gestion de patrimoine reconnaissent la nécessité de repenser leurs modèles opérationnels pour exploiter pleinement le potentiel de l'IA. Bien que près de toutes les entreprises poursuivent activement un agenda IA, moins de 10 % développent des capacités d'IA basées sur des agents.
HCLTech a identifié trois angles morts critiques qui empêchent les entreprises de traduire l'enthousiasme pour l'IA en résultats commerciaux tangibles : des écarts d'ambition, des défis d'exécution liés à l'utilisation des données et une cécité stratégique où l'impact de l'IA sur la croissance n'est pas mesuré.
"Le problème de l'industrie ne réside pas dans les investissements, mais dans la prise de décision", a déclaré Srinivasan Seshadri, Chief Growth Officer et Global Head of Financial Services chez HCLTech. Il a souligné que même si les entreprises investissent dans l'IA, peu peuvent définir précisément comment l'IA est intégrée dans le modèle économique ou mesurer son impact réel sur le flux client et les revenus.
Le rapport combine les capacités analytiques de l'IA avec l'expertise humaine. HCLTech suggère que les futurs leaders intégreront l'IA, les données clients et les partenariats écosystémiques. L'étude révèle également des disparités régionales importantes, l'Asie et l'Amérique du Nord étant en tête de l'adoption de l'IA par rapport à l'Europe.