SLM Impact Finance
SLM Impact Finance vise un perfectionnement continu des processus d’apprentissage et de gouvernance au service de l’industrie de gestion de capital, via le développement de solutions technologiques innovantes. Notre vision est axée sur l’augmentation de la connaissance des dynamiques et des composantes du marché, qui permet :
De détecter rapidement les tendances et bénéficier des mouvements générateurs de valeur
D’augmenter la vigilance et la réactivité face aux différents risques
De perfectionner la Gouvernance et les processus pour préserver le capital et la valeur à long terme
Toutes nos solutions visent ainsi à minimiser le chaos et contribuent à organiser la connaissance des dynamiques de marché, afin de procéder à son analyse. Nos équipes ont développé un algorithme de gestion et de traitement de données à partir du « Whispers Model ». Le modèle contribue à la création d’une base de données intelligente, à l’image d’une carte de navigation constituée de chemins de connaissance, formant des trajectoires. Un chemin de connaissance a pour caractéristiques :
- 1. Un point de départ qui correspond au début du signal (généralement une information)
- 2. Le temps de digestion et de traduction en langage compréhensible
- 3. Un mouvement qui impacte l’actif à la hausse ou à la baisse
Whispers Model
Le « Whispers Model » produit en continu et structure une base de Big data, à l’image d’un océan en mouvement. Le mapping a été conçu de sorte à permettre au modèle de générer des chemins et des surfaces de connaissance sur les différents horizons de temps, à partir de modèles de régressions et corrélations. L’océan d’informations en perpétuel mouvement, a pour caractéristiques :
En terme de Volume
Les données intégrées sont sélectionnées sur des critères qualitatifs. La production de chemins et de surfaces à partir de modèles statistiques de corrélation, permet de réduire les besoins en capacité d’agrégation massive
En terme de Vélocité
Le modèle intègre les algorithmes « Incremental Induction of Decision Trees » de Ross Quinlan, Schlimmer & Fisher, qui visent la rapidité de traitement et d’analyse
En terme de Variété
Le choix des différents modèles à partir des notions d’Espace, de Temps et de Vitesse, facilite les travaux de collecte, de traitement et d’analyse. Il a pour finalité de fluidifier le parcours de notre intelligence artificielle, Rivaldi.
Rivaldi est une intelligence artificielle entraînée à mémoriser différents contextes de marché et à identifier les mécanismes de réponse. Grâce à son algorithme, interprétatif et prédictif, le « whispers model », Rivaldi détecte les signaux de :
La volatilité
des marchés
Les facteurs
de croissance
Les volumes
Les facteurs
de risques
Intelligent Impact Factory
Dans le cadre d’Unicity, l’Intelligent Impact Factory (IIF) aspire à devenir un centre d’innovation, pour développer l’intelligence collaborative et l’intelligence artificielle dans le secteur financier, à l’échelle régionale. En mettant à contribution NEAH et RIVALDI, elle réunit les connaissances et les compétences issues de divers acteurs (Associations, Entrepreneurs, Universités, Acteurs financiers). L’IIF vise la création d’un écosystème régional, mutualisant les efforts pour des initiatives en Fintech.
Dans cet objectif, L’Intelligent Impact Factory pilote une chaîne de valeur, à travers :
La collecte des besoins des associations
La méthodologie de la recherche universitaire
L’idéation agile des Startups
La digitalisation dans le secteur financier
IIF vise à produire des solutions permettant de :
Digitaliser
Faciliter la digitalisation de services financiers, en recentrant la banque de demain autour des besoins des clients
Niveler
Intégrer le cognitif dans le panorama financier : traitement de volumes massifs de données, adoption de nouvelles réglementations, et nivellement par rapport aux nouveaux entrants Fintech
Évoluer
Capitaliser sur la renommée mondiale suisse au niveau bancaire, pour l’instaurer en tant que centre d’innovation en Fintech