Aujourd’hui, la société semble de plus en plus consciente des responsabilités des entreprises envers les communautés et de la nécessité de l’équité sociale et du respect de l’environnement. En réponse, nous voyons de plus en plus de gestionnaires d’actifs mettre en œuvre des cibles et des objectifs environnementaux, sociaux et de gouvernance (ESG) dans leurs processus d’investissement.
Lorsque l’ESG s’échauffe, la pression pour démontrer la livraison
L’adoption des principes ESG peut aider les gestionnaires d’actifs à créer une position distinctive auprès des investisseurs tout en créant de la valeur à long terme. Cependant, les conversations fréquentes avec des clients du secteur confirment que trop souvent l’intégration complète de l’ESG dans la construction des portefeuilles et la prise de décision est freinée par plusieurs défis. Quels sont-ils ? Les gestionnaires d’investissement doivent fournir des informations et des mesures solides sur la performance des portefeuilles et les progrès réalisés par rapport aux objectifs des investisseurs individuels. Néanmoins, cela s’avère difficile en raison de problèmes dont beaucoup sont liés aux données, comme des incohérences entre les fournisseurs de données, des données pertinentes limitées du fait que les divulgations sont volontaires et un manque flagrant de normes à l’échelle de l’industrie. Pour relever ces défis, nous voyons les gestionnaires d’actifs adopter de multiples approches en matière de données. Les exemples incluent des recherches approfondies, l’exploration périodique de sources de données émergentes et l’adoption de solutions existantes ou nouvelles auprès de fournisseurs établis. Cependant, ces différentes approches sont souvent incohérentes et appliquées en tant que solutions ponctuelles cloisonnées, ce qui se traduit par des aperçus et des rapports de performance qui ne sont ni efficaces ni évolutifs.
Quatre étapes pour réussir dans l’investissement ESG
Selon mon expérience, l’une des clés pour surmonter les défis de l’investissement et du rapport ESG réside dans les nouvelles données et les capacités alimentées par l’IA. Utilisées correctement, celles-ci pourraient ouvrir la voie à l’accélération, à l’échelle et à l’innovation.
1. Créer une base de données significative
Les problèmes liés aux données, notamment leur disponibilité incohérente ainsi que les préoccupations relatives à leur qualité, peuvent rendre difficile l’intégration des données ESG clés dans le processus d’investissement et la communication des performances ESG aux clients. Pour surmonter ces défis, les entreprises doivent établir la bonne fondation des données et une architecture de données et de technologie évolutive couvrant chaque étape du cycle de vie des données, de la capture à la curation et à la consommation jusqu’à l’actionnabilité. Une telle architecture est vitale, car les volumes considérables de données non structurées et incompatibles disponibles aujourd’hui représentent un défi majeur pour les gestionnaires d’actifs qui cherchent à réaliser des investissements respectueux des critères ESG.
2. Utiliser l’IA pour dynamiser l’investissement ESG
En fournissant une plateforme sur laquelle les gestionnaires d’actifs peuvent expérimenter et tester des idées d’investissement, l’IA révolutionne désormais rapidement la façon dont les entreprises mènent leurs recherches. Les investissements récents dans des technologies telles que la blockchain peuvent être intégrés à la plateforme basée sur l’IA et de multiples sources non structurées de données externes peuvent être combinées pour soutenir la découverte de portefeuilles et la génération d’alpha. Ces technologies d’IA peuvent traiter des quantités massives de données, y compris des informations liées à l’ESG, puis transmettre des insights précieux et exploitables pour soutenir l’investissement ESG.
3. Utiliser l’IA pour personnaliser l’expérience des investisseurs
Bien sûr, pour personnaliser un investissement pour un client, un gestionnaire d’actifs doit d’abord comprendre les raisons pour lesquelles le client est sur le marché, puis recommander le bon investissement au bon moment. L’IA peut l’aider en formulant des recommandations adaptées aux préférences et aux objectifs uniques de chaque investisseur, complétées par des mises à jour dynamiques en temps réel.
4. Utiliser l’IA pour donner du pouvoir aux gestionnaires d’investissement
Armée des bonnes données ESG, l’IA peut soutenir et améliorer la prise de décision des gestionnaires d’actifs sur la composition des portefeuilles pour générer de l’alpha ou réduire les risques. Cela renforcerait leur capacité à gérer des portefeuilles importants et complexes comportant des composantes ESG significatives. Une utilisation intelligente de l’IA peut également contribuer à développer des » boucles d’apprentissage « , en utilisant les décisions précédentes et la performance du modèle par rapport aux attentes pour produire des recommandations pour les décisions futures.
Naviguer sur la voie de l’investissement ESG
Le message est clair. En adoptant l’investissement ESG avec de nouvelles données et des solutions alimentées par l’IA, les gestionnaires d’actifs peuvent répondre plus efficacement aux objectifs évolutifs de leurs clients, établir des relations plus profondes, plus durables, générer une valeur plus élevée. Comment et par où commencer ? Une stratégie et une feuille de route ESG peuvent aider les entreprises à naviguer dans les aspects pratiques de l’investissement ESG. La stratégie doit inclure la mise en place de politiques, d’une culture et d’un état d’esprit ESG de premier ordre, ainsi que les capacités de recherche, de construction de portefeuille et de rapport nécessaires pour faciliter de nouveaux aperçus significatifs et des expériences client personnalisées tout en gérant la réglementation et la conformité. Avec une telle stratégie en place, les gestionnaires d’actifs pourraient utiliser l’IA pour dériver et appliquer des insights autour de leurs investissements ESG avec rapidité, précision et échelle.
