La recherche d'investissement, traditionnellement un processus intensif en main-d'œuvre, subit une transformation rapide, alors que des entreprises, des plateformes de trading établies aux petites startups, déploient des agents d'intelligence artificielle pour analyser les données financières, identifier les tendances du marché et rédiger des rapports pour les investisseurs et les institutions.
Ce qu'il faut savoir :
- Des agents d'IA sont désormais déployés dans les services financiers pour automatiser la recherche d'investissement, avec des applications allant d'outils pour investisseurs particuliers à des analyses de niveau institutionnel.
- New York est devenu l'épicentre de cette tendance, avec des startups telles que Hebbia et Rogo attirant des centaines de millions en financement de capital-risque à des évaluations allant jusqu'à 700 millions de dollars.
- Alors que les obstacles réglementaires ont initialement ralenti l'adoption de l'IA dans la fintech par rapport à d'autres industries, la technologie dépasse désormais les opérations de back-office pour pénétrer les services financiers de base.
La course pour développer des outils financiers plus intelligents
Contrairement à d'autres secteurs où l'intelligence artificielle a rapidement gagné du terrain, les applications fintech ont adopté l'IA plus prudemment en raison des exigences réglementaires et de conformité liées à la gestion des actifs financiers, explique Jeff Cauflin, rédacteur en chef de Forbes.
Jusque récemment, la plupart des fonctionnalités d'IA dans la fintech se concentraient sur la rationalisation du service client, de la comptabilité et des fonctions de back-office, les entreprises comme Klarna, Chime, Stripe et Ramp annonçant de tels produits.
Une nouvelle phase émerge maintenant. Robinhood, une application de trading et Arta Finance, une startup qui se positionne comme un "family office" numérique pour les consommateurs aisés, ont toutes deux dévoilé des fonctionnalités d'IA pour les consommateurs ces dernières semaines. Pendant ce temps, un cluster croissant d'entreprises basées à New York, y compris AlphaSense, Hebbia, RavenPack et Rogo, développent des outils d'IA spécifiquement pour les banquiers d'investissement et les investisseurs institutionnels.
La plupart de ces entreprises emploient des agents d'IA – un code spécialisé qui interprète des informations contextuelles, prend des décisions logiques et agit. Les agents exécutent des tâches complexes telles que générer des recommandations d'investissement, analyser des données de marché privé ou créer des brouillons de présentations.
"Comment voulez-vous comparer tous ces différents fournisseurs, les startups et les hyperscalers qui ont fait cela ?" explique Gabriel Stengel, PDG de 26 ans de Rogo, décrivant comment leur système aide les banquiers à créer des présentations de cibles d'acquisition.
Bien que l'enthousiasme du capital-risque pour les entreprises d'IA rende difficile de déterminer quelles entreprises développeront des modèles durables, toutes ciblent des inefficacités dans les processus de recherche depuis longtemps en attente d'amélioration.
Les startups attirent des financements majeurs pour l'IA financière
Hebbia, une entreprise new-yorkaise de cinq ans utilisant l'IA pour accélérer la recherche pour les institutions financières et les cabinets d'avocats, a sécurisé 130 millions de dollars de financement l'année dernière, atteignant une évaluation de 700 millions de dollars. L'entreprise compte parmi ses soutiens Index Ventures, Peter Thiel et Andreessen Horowitz.
Selon George Sivulka, fondateur et PDG de 27 ans, Hebbia se spécialise dans l'analyse des données de marché privé. Lorsque les entreprises se préparent pour des tours de financement ou des acquisitions potentielles, elles partagent des informations confidentielles dans des salles de données virtuelles sécurisées. Le logiciel de Hebbia se connecte à ces dépôts et évalue des facteurs tels que la concentration des clients, la force de la croissance des revenus et les qualifications de la direction.
"Il vise également à identifier les risques et les drapeaux rouges sur la manière dont l'entreprise pourrait être exposée aux tarifs, ou si un sujet a été négligé ou omis dans un argumentaire d'investissement alors qu'il est généralement traité," a déclaré Sivulka. L'entreprise affirme que ses produits permettent aux entreprises de capital-investissement d'économiser entre 20 et 30 heures par transaction.
Hebbia combine des modèles propriétaires pour la récupération et l'interprétation de données d'investissement avec des modèles externes d'entreprises comme OpenAI et Anthropic pour des fonctionnalités telles que la génération de rapports. Sivulka rapporte avoir des centaines de clients, y compris la société de capital-investissement Charlesbank et la société de crédit privé Oak Hill Advisors, avec des frais de service allant de "dizaines de milliers" à "millions."
AlphaSense, une entreprise de données financières plus établie de 14 ans avec 6 000 clients, a développé des capacités similaires d'agents d'IA. Elle aide les analystes à préparer des propositions, mener des diligences raisonnables et analyser les marchés. Par exemple, elle peut générer des recherches suggérant les principaux objectifs d'un cadre dirigeant d'entreprise ou créer des rapports basés sur des témoignages d'experts indiquant les préoccupations des investisseurs sur les introductions en bourse à venir.
Rogo, une startup new-yorkaise de trois ans avec 40 employés et clients, a été récemment évaluée à 350 millions de dollars dans un tour de financement de mars soutenu par des investisseurs incluant Thrive et Khosla Ventures. Le système de l'entreprise peut automatiser les rapports de résumés de résultats pour les analystes en banque d'investissement et aider à créer des présentations de cibles d'acquisition.
L'entreprise de 40 personnes compte plus de 5 000 utilisateurs actifs finaux selon Stengel. Comme ses concurrents, Rogo combine des modèles propriétaires formés pour "penser comme un investisseur" avec des modèles externes de Google, Meta, Anthropic et OpenAI pour des fonctions spécialisées.
RavenPack, une entreprise new-yorkaise de 22 ans dont l'activité principale consiste à analyser les nouvelles et les dépôts réglementaires pour identifier les événements pouvant influencer les marchés, a récemment annoncé de nouvelles fonctionnalités d'IA visant un public plus large. Via Bigdata.com, les analystes peuvent créer des listes de surveillance d'actions qui génèrent des rapports de recherche automatisés quotidiens. Le service propose un abonnement gratuit avec des sources de données limitées et un abonnement premium à partir de 50 dollars par mois.
"Le nombre de nouvelles entreprises qui apparaissent dans cet espace est difficile à suivre," a déclaré Armando Gonzalez, PDG de RavenPack, notant que ses clients incluent de grandes institutions financières comme JPMorgan, Morgan Stanley, Deutsche Bank et Nomura.
D'autres acteurs émergents incluent BlueFlame AI, qui aide les gestionnaires d'actifs alternatifs à exploiter l'IA générative, et de petites startups avec moins de 20 employés telles que AgentSmyth, BrightWave, Finster AI, ModelML et ProSights.
Les fonctionnalités d'IA atteignent les investisseurs particuliers
La technologie atteint également les investisseurs particuliers. Robinhood a récemment annoncé Cortex, un outil d'IA prévu pour être lancé plus tard cette année dans le cadre de son service Gold premium. La fonctionnalité produira des rapports d'actions automatisés et suggérera des idées de trading, rendant "l'expérience de trading d'options plus intuitive en vous aidant à traduire vos convictions sur une action en une stratégie et un trade d'options spécifique," selon une déclaration de l'entreprise.
Arta Finance a dévoilé Arta AI, prévu pour être lancé "mi-2025," qui offrira des suggestions d'investissement personnalisées et répondra aux questions sur la performance du portefeuille. Les abonnements débuteront à 20 dollars par mois, avec le service offert gratuitement aux clients gérant plus de 100 000 dollars via Arta.