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J’aime mon travail. En tant que membre de l’équipe des services aux conseillers financiers de Vanguard, je rencontre des conseillers financiers à travers le pays pour discuter de leurs piles technologiques à croissance rapide et déterminer comment ils peuvent utiliser l’IA pour offrir de meilleurs résultats d’investissement à leurs clients de manière responsable.
Notre conseil est de toujours se concentrer sur l’amélioration des résultats pour les investisseurs, ce qui peut impliquer d’utiliser l’IA pour libérer du temps qui peut être consacré à l’assistance aux clients. Les recherches de Vanguard montrent que le véritable avantage pour les clients réside dans le coaching comportemental.
Mais pour que les conseillers puissent utiliser l’IA de manière à réellement obtenir de meilleurs résultats, ils doivent la comprendre et lui faire confiance. Lors de nos plus de 100 réunions avec des conseillers rien qu’en 2025, ce sont les questions les plus courantes liées à l’IA.
Comment puis-je commencer à utiliser l’IA ?
Lorsque vous commencez à utiliser l’IA, pensez à votre étoile polaire. Si vous n’avez pas développé d’étoile polaire – ce que vous voulez accomplir avec l’IA – vous devriez le faire. L’étoile du Nord devrait être établie au niveau de la haute direction, être alignée sur la mission et inclure un cadre de gouvernance.
L’étoile polaire de Vanguard, par exemple, est d’utiliser l’IA pour offrir de meilleurs résultats aux investisseurs de manière responsable.
À un niveau plus tactique, les conseillers qui débutent dans l’adoption de l’IA recherchent des gains de productivité rapides et pratiques. Pour les conseillers, les gains les plus simples consistent à utiliser l’IA pour prendre en charge les interactions avec les clients, résumer les informations et rédiger le contenu quotidien.
Chaque étape d’un point de contact client peut et doit être améliorée grâce à l’IA :
- Avant une réunion, une application GenAI peut créer des documents de préparation résumant l’activité de courrier électronique et les engagements précédents enregistrés dans votre système de gestion de la relation client (CRM).
- Pendant la réunion, l’IA peut transcrire et prendre des notes, vous permettant ainsi d’être plus engagé.
- Après la réunion, l’IA peut créer des suivis personnalisés pour poursuivre la conversation.
Au fur et à mesure que vous continuez à utiliser l’IA pour vous aider dans vos engagements clients, elle apprendra de vos commentaires et constituera sa base de données de communications clients, fournissant ainsi des versions plus solides à l’avenir.
Entre les réunions avec les clients, les conseillers passent une grande partie de leur temps à lire et à analyser des documents complexes : perspectives de marché, prévisions, actualités et politiques économiques, etc.
Chez Vanguard, nous exploitons les outils GenAI pour résumer nos mises à jour et nos perspectives de marché afin d’aider les conseillers à créer des informations personnalisées pour les clients en fonction de leur sens financier, permettant ainsi aux conseillers d’obtenir plus rapidement des informations exploitables entre les mains de leurs clients.
La rapidité est essentielle pour établir la confiance avec les clients, et l’IA peut y contribuer.
Vous avez peut-être entendu l’expression « les déchets entrent, les déchets sortent ». La qualité de vos outils d’IA dépend des données dont vous disposez. Au cours de nos conversations, de nombreux conseillers ont exprimé que les données incohérentes constituent l’une des principales contraintes pesant sur la valeur de l’IA.
Au-delà de la simple collecte de données à partir d’un système CRM ou d’un outil associé, la classification et l’architecture des données sont des éléments essentiels de toute stratégie d’IA d’entreprise.
Alors que les conseillers collectent des données pour qu’un outil d’IA puisse les exploiter, la classification est essentielle. Les conseillers doivent s’assurer qu’ils disposent d’un système qui désigne les niveaux d’accès à toutes les informations, des simples e-mails aux données personnelles des clients.
La plupart des entreprises ont établi des politiques pour désigner les données comme étant confidentielles, publiques et intermédiaires. Ces entreprises doivent s’assurer que leurs outils d’IA – et les membres de leur équipe – les comprennent et les respectent.
Pour les grandes entreprises, investir dans des ingénieurs de données peut constituer une première étape importante vers la responsabilisation en matière de classification des données et de développement de métadonnées. En organisant proprement les données, les outils d’IA peuvent fonctionner plus efficacement.
Comment trouver les bons fournisseurs ?
Lors de la recherche de fournisseurs, votre étoile du Nord, votre pile technologique et votre infrastructure de données actuelles doivent être prises en compte. Les fournisseurs capables d’assembler des outils existants tels que des plateformes CRM, des plateformes de messagerie électronique, des référentiels de contenu et bien plus encore peuvent contribuer à éviter une partie du travail de « chaise pivotante » qui provient de plateformes qui ne sont pas véritablement intégrées.
La confidentialité des données d’entreprise est une garantie essentielle. Il garantit que vos données restent dans les limites de votre organisation. La technologie de votre fournisseur doit clairement distinguer les données qu’elle peut et ne peut pas utiliser, afin d’empêcher toute information d’être réinjectée dans le LLM lors des interactions avec les employés.
Bien que la plupart des fournisseurs prétendent offrir cette protection, nous recommandons de la valider via une période pilote.
Nous recommandons également aux entreprises de procéder à plusieurs examens de gouvernance « humains dans le circuit » avec des contrôles de qualité avant qu’un cas d’utilisation de l’IA ne soit largement disponible. Cela peut répondre aux hallucinations ou préjugés potentiels et garantir que tout contenu généré est approuvé en termes de conformité et aligné sur votre marque.
Même après ces points de contrôle, les employés doivent toujours être formés aux cas d’utilisation responsable de tout nouvel outil.
Quelle est la prochaine étape avec l’IA ?
Lorsque je discute de l’adoption de l’IA avec des conseillers, j’ai tendance à définir l’adoption en trois étapes, ou les trois A : assistance, augmentation et action. Le secteur est bien dans la phase « d’assistance », car les conseillers utilisent déjà des modèles algorithmiques pour estimer les revenus de la sécurité sociale et les coûts des soins de santé à la retraite.
Dans un avenir proche, nous verrons probablement GenAI faire passer ces outils au niveau supérieur, en aidant les conseillers avec des contrôles de santé, des analyses et des recommandations de portefeuille, nous faisant ainsi passer à l’étape « d’augmentation ».
Plus loin, nous entrerons dans la phase « action », où l’IA ira au-delà de l’aide pour prendre des mesures au nom du conseiller. Les sociétés de conseil exploiteront les agents IA pour exécuter des tâches telles que la surveillance du portefeuille, le rééquilibrage et le service client de routine, permettant ainsi aux conseillers de se concentrer pleinement sur la planification stratégique et l’établissement de relations avec leurs clients.
Qu’il s’agisse de gains de productivité rapides, de création d’une base de données solide ou de sélection des bons partenaires, le succès de l’IA commence par la clarté des objectifs et une gouvernance responsable.
Les conseillers qui adoptent ces principes rationaliseront non seulement les opérations, mais libéreront également du temps pour ce qui compte le plus : guider les clients dans des décisions financières complexes en toute confiance et avec soin.
Cet article a été écrit et présente les points de vue de notre conseiller collaborateur, et non de la rédaction de Kiplinger. Vous pouvez vérifier les dossiers des conseillers auprès du SECONDE ou avec FINRA.
