L’IA ouvre des opportunités sur le marché obligataire primaire pour les sociétés de gestion d’actifs

Pour les sociétés de gestion d’actifs qui investissent sur le marché primaire des obligations d’entreprises, obtenir une vue complète et en temps réel des nouvelles transactions arrivant sur le marché et des modifications apportées aux conditions des transactions est essentielle pour une analyse de crédit efficace et pour passer rapidement des ordres d’allocation.

Cependant, les banques syndiquées utilisent des canaux multiples et concurrents pour diffuser les données aux gestionnaires d’actifs, ce qui rend difficile l’agrégation et le rapprochement des informations clés. Bien que les plateformes de transactions telles que DirectBooks et Ipreo (S&P Global) soient des sources importantes, les e-mails et les messages instantanés jouent toujours un rôle majeur dans la communication des données de transactions aux gestionnaires d'actifs. Chaque transaction recevant jusqu'à 30 mises à jour tout au long du processus de syndication, il est difficile pour les bureaux de négociation de rester au courant des dernières mises à jour et de tenir les gestionnaires de portefeuille informés.

Contrairement aux données fournies par les plateformes, les messages électroniques et les messages de chat ne sont pas structurés : une banque syndiquée peut utiliser une variété illimitée de formats de données, de termes, d'étiquettes de données ou de conventions de dénomination. La variabilité est en partie exacerbée par le fait que les messages sont générés par des individus, plutôt que par des systèmes du côté de la banque, et qu'ils utilisent leurs formats et leur terminologie préférés pour des variables telles que la teneur, la callabilité, le coupon et la devise. Historiquement, il a été difficile, voire impossible, de traiter automatiquement ces données, en partie parce que les techniques d'analyse traditionnelles ne peuvent pas gérer la variabilité des messages de transaction. 

En conséquence, les gestionnaires d’actifs devaient jusqu’à présent recourir à des solutions manuelles fastidieuses et sujettes aux erreurs pour gérer les informations hors plate-forme. L'IA permet la création de processeurs de données plus puissants et adaptables et est particulièrement adaptée à l'interprétation et à l'extraction d'informations sur les transactions à partir des données non structurées contenues dans les e-mails et les messages de chat. 

La plupart des IA s'appuient sur un grand modèle de langage (LLM) pour comprendre et extraire le sens du texte. Former un LLM pour une tâche spécifique est complexe et les LLM peuvent produire des résultats variables à partir des mêmes intrants. Cependant, un ajustement minutieux pour des cas d'utilisation spécifiques peut donner des résultats très précis, ce qui rend un LLM qualifié adapté à l'interprétation des données obligataires du marché primaire.

Malgré l'innovation rapide dans les LLM publics, nous pensons qu'un LLM privé est le mieux adapté à la plupart des cas d'utilisation sur les marchés de capitaux institutionnels. Avec un modèle privé, il est plus facile de sauvegarder les données, d’entraîner directement le modèle sur une tâche spécifique, de calibrer ses performances et de contrôler les coûts.

L’utilisation de l’IA pour le traitement des e-mails et des messages de chat fournit un outil puissant pour obtenir une vue complète du marché des nouvelles transactions, couvrant les transactions sur et hors plateforme. L'agrégation des données de transaction permet de créer un

espace de travail intégré et axé sur les transactions qui optimise la façon dont les gestionnaires d'actifs opèrent sur les marchés primaires des obligations d'entreprises.

De plus, la capacité de traiter les données non structurées des transactions peut fournir une vue plus en temps réel d'une transaction et du marché. Par exemple, une banque syndiquée peut transmettre un changement de coupon ou un autre terme clé par e-mail ou par chat avant de mettre à jour la transaction sur une plateforme. Dans ce scénario, le système basé sur l'IA pourrait mettre à jour l'écran de transaction d'un gestionnaire d'actifs avant que la mise à jour ne soit publiée sur la plateforme. De même, l’IA peut traiter

des données sur le marché gris pour apporter des informations supplémentaires sur la demande de nouvelles transactions spécifiques. Lorsque les fenêtres de tarification ne sont ouvertes que quelques heures, tout avantage permettant de prendre des décisions et de passer des ordres d'allocation plus rapidement devrait profiter au gestionnaire d'actifs.

Dans les services financiers, les nouvelles technologies recherchent souvent des problèmes à résoudre. Parfois, le battage médiatique dépasse sa valeur pratique, surtout au début. L’IA est différente. Nous pensons que l’IA peut améliorer la technologie existante et permettre l’automatisation là où elle était auparavant intenable. Le traitement précis et efficace des données non structurées est un bon exemple de la manière dont l’IA résout un défi de longue date sur les marchés obligataires primaires et de la manière dont cette technologie est sur le point de rapporter des dividendes aux gestionnaires d’actifs proactifs.  

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