Robots-conseillers: un défi de données massives

Qu’est-ce qu’un robot-conseiller? Et comment la numérisation et l’utilisation des données massives peuvent-elles améliorer leur performance? Découvrez le potentiel de cette technologie en compagnie du professeur Federico Severino, de la Faculté des sciences de l’administration de l’Université Laval, lors de ce webinaire. 

Date
  • 27 janvier 2023
Heure

11h00 à 12h00

Localisation

En ligne

Coûts

Gratuit

À propos de la conférence

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. L’analyse des données massives par des méthodes d’apprentissage automatique peut également améliorer les performances des algorithmes d’optimisation employés par les robots-conseillers.
 
Le potentiel d’exploitation des données massives et de l’intelligence artificielle dans la gestion automatisée des actifs est encore énorme.

À propos du conférencier

Professeur adjoint, Faculté des sciences de l’administration

Federico Severino est, depuis la session d’automne 2019, professeur adjoint à la Faculté des sciences de l’administration. Il est membre du Département de finance, assurance et immobilier. Originaire d’Italie, il a obtenu un baccalauréat et une maîtrise ès science en mathématiques de l’Université de Milan en 2010 et 2012. Il a terminé un doctorat en économie et finance en 2018 à l’Université Bocconi (Département de finance) à Milan. Ensuite, il a été stagiaire postdoctoral à l’Université de la Suisse italienne à Lugano.

Ses intérêts de recherche couvrent l’évaluation des actifs, l’économie financière et l’économétrie financière. En particulier, ses recherches regardent la persistance des séries temporelles financières, l’identification des martingales dans les prix des actifs et les propriétés à long terme des facteurs d’actualisation stochastiques. Le but général de sa recherche est l’identification et la classification des chocs économiques et financiers selon la durée de leurs effets sur les marchés et sur la société. Les résultats de ses recherches ont été présentés à plusieurs conférences internationales.

Son expérience d’enseignement comprend l’apprentissage automatique dans les affaires, la gestion de portefeuille, la finance d’entreprise, l’évaluation d’actifs en temps discret et continu et les mathématiques pour les sciences économiques et sociales.

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