Au cœur du succès de l’IA de TS Imagine : atteindre le retour sur investissement et l’efficacité

Les géants de la technologie dépensent des milliards de dollars en infrastructures d’IA. Comment diable tout cela sera-t-il payé ?

La réponse dépend de la question de savoir si les utilisateurs, et en particulier les entreprises clientes, tirent profit des outils et services d’IA. Et, si cela se produit, paieront-ils suffisamment pour couvrir cette frénésie de dépenses et en laisseront-ils une partie comme profit ?

C’est la grande question qui plane actuellement sur l’ensemble du marché et de l’économie. Il est déconcertant de se demander si cette nouvelle technologie apportera un réel retour sur investissement.

Je n’ai pas les réponses. Cependant, j’ai récemment rencontré un cadre qui le fait.

Thomas Bodenski est COO de TS Imagine, qui vend des logiciels qui aident les sociétés d’investissement, les banques et les courtiers à négocier, à gérer des portefeuilles et à surveiller les risques. Il travaille dans le domaine de l’IA en entreprise depuis 2023, utilisant cette technologie naissante pour rendre TS Imagine plus efficace, plus rapide et, finalement, plus rentable.

Conclusion de Bodenski jusqu’à présent : la frénésie de dépenses en matière d’IA en vaut la peine, et le retour sur investissement qu’il a constaté le prouve.

« C’est super bénéfique », m’a-t-il dit lors d’une interview cette semaine. « Je ne peux plus revenir en arrière maintenant. Cela a eu trop de succès. »

Ceci est confirmé par une étude récente de Wharton, qui a révélé que 74 % des entreprises génèrent déjà un retour sur investissement positif grâce à leurs projets d’IA.

« C’est un gros problème, obtenir un retour sur investissement positif se produit plus rapidement que je ne l’aurais imaginé », a écrit Ethan Mollick, professeur agrégé de gestion à Wharton qui étudie les effets de l’IA sur le travail, l’entrepreneuriat et l’éducation.

Entrez TAIA.

L’expérience de TS Imagine, utilisant une technologie d’IA de gestion des données telle que Snowflake Intelligence, montre comment un effort persistant peut générer un réel retour sur investissement.

La principale preuve de Bodenski est TAIA, un agent IA qui gère divers aspects du service client et de l’analyse des données pour TS Imagine.

Il a partagé trois exemples spécifiques de TAIA qui, selon lui, ont éliminé l’équivalent de 8,5 employés à temps plein. TS Imagine emploie environ 34 analystes de données dans ses départements de données et de service client mondial, ce qui représente un gain de « puissance humaine » significatif, a déclaré Bodenski.

Service client

Service client est déjà un domaine d’impact majeur pour l’IA générative sur le lieu de travail, et c’est l’un des premiers endroits où TS Imagine a réalisé des bénéfices.

La société est constamment bombardée de questions, de demandes et de divagations de la part de clients exigeants et dynamiques, notamment des hedge funds, des banquiers et des traders. L’entreprise embauchait traditionnellement des employés pour lire, classer et attribuer manuellement ces tickets de service client, une tâche stressante.

Désormais, TAIA le fait automatiquement, en sélectionnant les professionnels humains disponibles et les mieux adaptés pour traiter chaque demande client, tout en ajoutant du matériel pertinent pour aider à résoudre les problèmes.

Ce nouveau processus d’IA prend environ une minute par ticket, alors que l’ancienne approche manuelle prenait environ 10 minutes. Cela a éliminé l’équivalent de trois employés à temps plein, en termes de temps, d’efforts et d’autres ressources requises, a déclaré Bodenski.

100 000 e-mails

TS Imagine reçoit un déluge d’e-mails de la part de nombreux fournisseurs qui fournissent et mettent à jour régulièrement des données financières. Il reçoit environ 100 000 de ces messages chaque année. Certains sont extrêmement importants, tandis que d’autres ne sont pas pertinents.

L’entreprise avait auparavant fait appel à du personnel compétent en matière financière à Hong Kong, Londres, New York et Montréal pour examiner chaque courrier électronique et soit le supprimer, soit l’attribuer aux collègues concernés.

Désormais, TAIA lit tous ces e-mails, les classe et les attribue automatiquement. TS Imagine obtient des résultats identiques, voire meilleurs, grâce à ce nouveau processus d’IA, à 3 % du coût de l’approche manuelle précédente, a déclaré Bodenski. Une partie de ces économies provient de l’élimination de 2,5 employés à temps plein, en termes de temps et d’efforts, a-t-il ajouté.

Opérations sur titres

TS Imagine aide les investisseurs et les traders à suivre et à comprendre les opérations sur titres, y compris les fractionnements d’actions, les dividendes et les fusions et acquisitions.

L’entreprise reçoit souvent des mises à jour sur les opérations sur titres provenant d’échanges qui envoient les informations via des fichiers PDF. Les employés de TS Imagine examinaient traditionnellement ces données non structurées et les intégraient soigneusement aux portefeuilles clients.

Ce travail stressant et détaillé doit être effectué avant l’ouverture des marchés le lendemain. Si un employé fait un mauvais calcul lors d’un fractionnement d’actions, l’investissement d’un hedge fund pourrait fluctuer de manière considérable et inexacte.

Désormais, TAIA convertit automatiquement ces PDF en données structurées qui peuvent être utilisées pour mettre à jour les portefeuilles et les positions des clients plus rapidement et avec plus de précision, a déclaré Bodenski.

« Les erreurs manuelles ont disparu », a-t-il ajouté.

Cette automatisation de l’IA a permis d’économiser l’équivalent de trois employés à temps plein. TS Imagine a encore trois autres employés humains qui travaillent sur cette tâche parce qu’elle est très importante et complexe, bien que Bodenski poursuive ici davantage d’automatisation de l’IA.

Est-ce que tout ce travail valait la peine ?

Grâce à ces trois déploiements spécifiques d’IA, TS Imagine a économisé l’équivalent de 8,5 employés à temps plein en termes d’efforts, de temps et d’autres ressources nécessaires.

Plutôt que de réduire ses effectifs, TS Imagine a réaffecté ses employés à des tâches plus importantes, telles que la qualité des données, les tests et les relations clients-fournisseurs, a déclaré Bodenski.

L’entreprise a investi des milliers d’heures dans le développement de cette technologie d’IA. Alors, est-ce que cela en valait la peine, en termes de ROI ?

« 100% », m’a dit Bodenski. « Ces grands modèles de langage sont véritablement révolutionnaires. Ils ne résolvent pas les problèmes à eux seuls : vous devez implémenter et opérationnaliser la technologie correctement et la faire fonctionner pour vous. Mais je n’y retournerais pas. Ce n’est pas possible. »

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