L'IA peut-elle aider à anticiper les besoins de liquidité et les flux de trésorerie des clients ?

Une anticipation fine des flux grâce à l’exploitation simultanée de données multiples

L’anticipation des besoins de liquidité constitue un enjeu central en gestion de patrimoine, notamment pour les clients exposés à des revenus variables, des événements de vie structurants ou des patrimoines diversifiés. L’intelligence artificielle permet d’améliorer significativement cette anticipation en exploitant simultanément des données financières historiques, des flux entrants et sortants, des indicateurs macroéconomiques et des informations contextuelles mises à jour en continu. Cette capacité à croiser des sources dynamiques permet de produire des projections de trésorerie plus fines que les approches traditionnelles, souvent fondées sur des hypothèses statiques.

Les analyses de McKinsey sur la transformation de l’asset et du wealth management soulignent que ces modèles prédictifs permettent aux conseillers d’anticiper des tensions de liquidité bien en amont et d’adapter les allocations patrimoniales en conséquence. L’IA ne se limite pas à une prévision mécanique : elle met en évidence des signaux faibles, comme une dégradation progressive de la capacité d’épargne ou une exposition accrue à certains risques économiques. Source McKinsey

Un outil de simulation au service des décisions patrimoniales

Concrètement, l’IA est utilisée comme un outil de simulation et d’aide à la décision pour le conseiller patrimonial. Elle permet de tester différents scénarios de marché — hausse des taux d’intérêt, ralentissement économique, choc sectoriel — et d’évaluer leur impact sur la liquidité globale du client. Ces stress tests facilitent des décisions structurantes, comme le maintien d’un matelas de liquidité, l’arbitrage entre actifs liquides et illiquides ou la planification de décaissements futurs.

J.P. Morgan illustre ces capacités à grande échelle : la banque utilise des réseaux de neurones et des forêts aléatoires intégrant données comptables, indicateurs économiques et informations non structurées pour réduire de moitié l’erreur de prévision des flux de trésorerie par rapport aux méthodes traditionnelles. Cet exemple reste toutefois illustratif d’une tendance plus large observée dans le secteur. Source JPMorgan

Dans la pratique des cabinets patrimoniaux, ces outils viennent compléter l’analyse humaine. Ils apportent une vision chiffrée et prospective, tandis que le conseiller conserve la responsabilité de l’interprétation, de la priorisation des objectifs et de l’arbitrage final. EY souligne dans son enquête GenAI in Wealth & Asset Management Survey 2025 que cette complémentarité entre intelligence humaine et intelligence artificielle est essentielle pour sécuriser les décisions patrimoniales et renforcer la relation de confiance avec le client. Source EY