Atlas industrialise la base de connaissances support augmentée pour la gestion d'actifs : évaluation rigoureuse, conformité AI Act intégrée, et autonomie des équipes en sortie de mission.
Les sociétés de gestion doivent générer de l'alpha dans des marchés efficients tout en absorbant une charge croissante de reporting réglementaire (SFDR, MIF II) et d'analyse ESG sur des données non structurées.
Jusqu'à 70% de temps gagné sur la production des reportings périodiques et le screening ESG.
Ce qui distingue notre approche de la base de connaissances support augmentée dans la gestion d'actifs, c'est l'exigence d'exécution : un prototype évalué sur vos données réelles avant toute industrialisation.
Sans dépendance à un éditeur ou à un cloud particulier.
Branché sur vos données réelles, pas sur un jeu de démonstration.
Avec évaluation qualité systématique avant toute mise en production.
Sécurisé, traçable et conforme à l'AI Act dès la conception.
Qualifier le besoin autour de la base de connaissances support augmentée pour la gestion d'actifs, fixer la cible de valeur et les garde-fous.
Prouver la valeur sur données réelles, évaluation rigoureuse, décision go / no-go factuelle.
Mise en production : MLOps / LLMOps, sécurité, conformité AI Act, monitoring et qualité.
Diffuser les usages, mesurer l'impact, former les équipes et transmettre l'autonomie.
Non, l'IA s'appuie sur vos contenus existants et identifie progressivement les manques à combler.
Les contenus obsolètes sont signalés et les questions sans réponse remontées, ce qui alimente un cycle d'enrichissement continu.
Atlas combine une connaissance des enjeux de la gestion d'actifs et une exécution IA indépendante : L'IA structure, met à jour et rend interrogeable votre base de connaissances support. Les agents trouvent la bonne procédure instantanément. Chaque mission est mesurée à sa valeur en production.
Un échange de 30 minutes pour cadrer la base de connaissances support augmentée pour la gestion d'actifs et chiffrer la valeur atteignable.