La recherche d'investissement, traditionnellement un processus laborieux, 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.
À savoir :
- Les agents IA sont désormais déployés dans les services financiers pour automatiser la recherche d'investissement, avec des applications allant des outils pour investisseurs particuliers à des analyses de qualité institutionnelle.
- New York est devenue l'épicentre de cette tendance, avec des startups comme Hebbia et Rogo attirant des centaines de millions en financement de capital-risque avec des valorisations allant jusqu'à 700 millions de dollars.
- Alors que des obstacles réglementaires ont initialement ralenti l'adoption de l'IA dans la fintech par rapport à d'autres industries, la technologie passe maintenant des opérations de back-office aux services financiers centraux.
La course à la construction d'outils financiers plus intelligents
Contrairement à d'autres secteurs d'activité où l'intelligence artificielle s'est rapidement imposée, les applications de fintech ont adopté l'IA plus prudemment en raison des exigences réglementaires et de conformité associées à la gestion des actifs financiers, explique Jeff Cauflin, un rédacteur en chef de Forbes.
Jusqu'à récemment, la plupart des fonctionnalités d'IA de la fintech se concentraient sur la rationalisation du service client, de la comptabilité et des fonctions de back-office, avec des entreprises comme Klarna, Chime, Stripe et Ramp annonçant de tels produits.
Une nouvelle phase émerge maintenant. L'application de trading Robinhood et Arta Finance, une startup se positionnant comme un « bureau familial » numérique pour les consommateurs fortunés, ont toutes deux dévoilé des fonctionnalités d'IA destinées aux consommateurs ces dernières semaines. Pendant ce temps, un groupe croissant d'entreprises basées à New York, dont 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 IA - des codes spécialisés qui interprètent des informations contextuelles, prennent des décisions logiques et agissent. Les agents effectuent des tâches complexes telles que générer des recommandations d'investissement, analyser des données de marché privé ou créer des projets de présentation.
"Comment voulez-vous comparer tous ces prestataires différents, les startups et les hyperscalers qui ont fait cela ?" explique Gabriel Stengel, PDG de 26 ans de Rogo, en décrivant comment leur système aide les banquiers à créer des présentations d'acquisition.
Alors que l'enthousiasme du capital-risque pour les entreprises d'IA complique la détermination des entreprises qui développeront des modèles durables, elles visent toutes les inefficacités dans les processus de recherche qui bien méritaient depuis longtemps une 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 obtenu 130 millions de dollars de financement l'année dernière, atteignant une valorisation de 700 millions de dollars. L'entreprise compte parmi ses soutiens Index Ventures, Peter Thiel et Andreessen Horowitz.
Selon George Sivulka, 27 ans, fondateur et PDG, Hebbia se spécialise dans l'analyse des données de marché privé. Lorsque les entreprises se préparent pour des levées de fonds ou d'éventuelles acquisitions, elles partagent des informations confidentielles dans des salles de données virtuelles sécurisées. Le logiciel de Hebbia se connecte à ces référentiels 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 signaux d'alarme, comme la façon dont l'entreprise pourrait être exposée aux tarifs, ou si un sujet a été survolé ou omis dans un argumentaire d'investissement même si cela est généralement abordé", a déclaré Sivulka. L'entreprise affirme que ses produits permettent aux sociétés de capital-investissement d'économiser entre 20 et 30 heures par transaction.
Hebbia combine des modèles propriétaires pour récupérer et interpréter les données d'investissement avec des modèles externes d'entreprises telles qu'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 des "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 argumentaires, à mener des vérifications préalables et à analyser les marchés. Par exemple, elle peut générer des recherches suggérant les priorités principales d'un cadre d'entreprise ou créer des rapports basés sur des témoignages d'experts indiquant les préoccupations des investisseurs concernant 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 lors d'une levée de fonds en mars soutenue par des investisseurs tels que Thrive et Khosla Ventures. Le système de l'entreprise peut automatiser les rapports de résumé de bénéfices pour les analystes en banque d'investissement et aider à créer des présentations d'acquisition cible.
L'entreprise de 40 personnes compte plus de 5 000 utilisateurs finaux actifs 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 déclarations réglementaires pour identifier les événements qui influencent le marché, a récemment annoncé de nouvelles fonctionnalités d'IA visant un public plus large. Grâce à Bigdata.com, les analystes peuvent créer des listes de surveillance d'actions qui génèrent des rapports de recherche automatisés quotidiens. Le service offre un niveau gratuit avec des sources de données limitées et un abonnement premium à partir de 50 dollars par mois.
"Le nombre de nouvelles entreprises qui émergent dans cet espace est difficile à suivre", a déclaré Armando Gonzalez, PDG de RavenPack, en notant que les clients incluent des institutions financières majeures comme JPMorgan, Morgan Stanley, Deutsche Bank et Nomura.
Parmi les autres acteurs émergents, on trouve BlueFlame AI, qui aide les gestionnaires d'actifs alternatifs à tirer parti de l'IA générative, et de plus petites startups de moins de 20 employés comme AgentSmyth, BrightWave, Finster AI, ModelML et ProSights.
Les fonctionnalités d'IA atteignent les investisseurs particuliers
La technologie atteint également les investisseurs individuels. Robinhood a récemment annoncé Cortex, un outil d'IA prévu pour une sortie plus tard cette année dans le cadre de son service premium Gold. La fonctionnalité produira des rapports boursiers 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 un échange et une stratégie d'options spécifiques", selon un communiqué de l'entreprise.
Arta Finance a dévoilé Arta AI, prévu pour le lancement à "mi-2025", qui offrira des suggestions d'investissement personnalisées et répondra à des questions sur les performances de portefeuille. Les abonnements commenceront à 20 dollars par mois, avec le service fourni gratuitement aux clients gérant plus de 100 000 dollars via Arta.