Robots-conseillers: un défi de données massives
À la frontière entre les finances personnelles et la Fintech, les robots-conseillers visent à fournir des stratégies de portefeuille personnalisées sans intervention humaine. Ils proposent généralement des stratégies passives qui peuvent correspondre aux objectifs et au profil de risque de l’investisseur à faible coût. Cependant, les robots-conseillers se caractérisent par un manque de précision dans la saisie de l’attitude des clients à l’égard du risque et une faible exposition au risque (pas toujours adaptée).
Dans ce contexte, l’exploitation des techniques de données massives et d’intelligence artificielle peut améliorer le principal atout des robots-conseillers, à savoir leur capacité à fournir automatiquement des solutions d’investissement personnalisées. Les données textuelles des systèmes de dialogue, tels que les chatbots, peuvent être employées pour améliorer le profilage du client, tandis que les systèmes de recommandation peuvent s’appuyer sur les données massives des réseaux sociaux financiers pour proposer des stratégies d’investissement ciblées.
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