Comment Addepar optimise les flux de travail d'investissement avec les agents IA de Databricks

Une base de données et d'IA unifiée pour les services financiers

Addepar est une plateforme technologique et de données mondiale qui permet aux professionnels de l'investissement de transformer des informations financières complexes en renseignements exploitables. Les conseillers en investissement agréés, les family offices, les banques privées et les institutions mondiales s'appuient sur Addepar pour unifier les données de portefeuille, de marché et clients et offrir une vue complète du portefeuille sur les marchés publics et privés.

Les données et l'IA sont fondamentales pour cette mission. Addepar gère désormais près de 9 billions de dollars d'actifs sur sa plateforme, et les clients comptent sur la sécurité, la qualité et la cohérence pour prendre des décisions éclairées et à enjeux élevés. Pour soutenir cela, Addepar est passé d'une collection d'anciens systèmes et outils de base de données à une plateforme unique d'intelligence de données sur Databricks fonctionnant sur AWS. Cette plateforme ingère des centaines de flux de données disparates, les standardise et les enrichit, puis livre les résultats aux clients via des produits, des API et le partage de données.

S'appuyer sur Databricks pour l'échelle, la gouvernance et la collaboration

Addepar a choisi Databricks pour unifier l'ingénierie, l'analyse et l'IA sur une plateforme de données unique et gouvernée. Les notebooks collaboratifs et SQL permettent aux équipes internes de travailler au même endroit, tandis que Unity Catalog fournit les autorisations granulaires et les contrôles d'accès qu'exige une empreinte mondiale des services financiers.

Le résultat est une source unique de vérité sur laquelle les ingénieurs, les analystes et désormais les systèmes d'IA peuvent tous compter.

Cette décision a eu un impact commercial clair. Depuis l'adoption de Databricks, Addepar a réduit les coûts des pipelines de 60 % par rapport à l'infrastructure héritée, générant plus de 2 millions de dollars d'économies d'infrastructure et de traitement de données, et a obtenu une amélioration de 5 fois de la vitesse de livraison de nouveaux pipelines et intégrations. Cette accélération facilite l'intégration, la livraison aux clients et l'expérimentation, tandis que la combinaison Databricks et AWS donne à Addepar l'échelle et la fiabilité nécessaires pour croître avec ses clients.

Addison : une expérience IA native intégrée à la plateforme

En s'appuyant sur sa base de données unifiée, Addepar a lancé Addison, une expérience IA native intégrée directement dans la plateforme. Addison est conçu pour fournir des conseils de confiance et des informations exploitables basés sur les données et les flux de travail principaux d'Addepar.

Addison va au-delà d'une interface de chat pour :

• Vivre à l'intérieur de la plateforme principale d'Addepar, directement intégré aux portefeuilles, solutions et flux de travail.
• Comprendre les « noms et verbes » de la finance dans le contexte du modèle de données d'Addepar.
• Combiner des questions-réponses, des informations proactives (push) et des flux de travail axés sur l'action dans une expérience unique.
• Afficher les actualités pertinentes du marché aux côtés des données de portefeuille, aidant les conseillers à connecter les avoirs des clients aux événements actuels du marché.
• Fonctionner sur le moteur de calcul principal d'Addepar, en référençant les mêmes métriques de portefeuille et calculs de performance utilisés sur toute la plateforme.

Pour les professionnels de l'investissement, Addison agit comme un partenaire numérique :

• Extraire : Les conseillers posent des questions telles que « Décomposez l'allocation des alternatives de ce portefeuille », « Si les taux augmentent de 50 points de base, quel est l'impact projeté sur la duration des titres à revenu fixe ? » ou « Identifiez tous les comptes qui se sont écartés de plus de 3 % de la cible », et Addison répond en utilisant des données en direct et gouvernées.
• Pousser : Addison affiche des notifications et des événements, tels que des risques émergents, des opportunités ou des anomalies dans les portefeuilles, sans nécessiter de sollicitation explicite.
• Agir : Les conseillers initient des flux de travail, tels que l'exécution d'un plan financier, ou l'exploration d'allocations alternatives, la compréhension des tendances et des comportements du portefeuille – tandis qu'Addison aide à orchestrer les données sous-jacentes et les étapes à travers les outils et flux de travail d'Addepar. Ces capacités sont conçues avec des humains dans la boucle, gardant les professionnels de l'investissement fermement en contrôle des décisions et des actions.

La vision est que le langage naturel, les flux de travail et les agents intelligents deviennent le principal moyen par lequel les utilisateurs interagissent avec Addepar. En déchargeant la manipulation et l'orchestration fastidieuses des données à Addison, les professionnels de l'investissement peuvent consacrer plus de temps aux relations et aux décisions stratégiques.

GenAI sûr et évolutif pour les services financiers

Étant donné que les clients d'Addepar opèrent dans des domaines hautement réglementés, l'architecture d'Addison doit être sûre et évolutive d'une manière que les modèles grand public génériques, tels que les appels directs aux LLM publics, ne peuvent égaler. Addepar donne la priorité à la sécurité, à la confidentialité des données et à la gouvernance, et a conçu sa pile d'IA en conséquence.

En transformant son infrastructure sur Databricks, Addepar utilise Unity Catalog, avec des autorisations et des contrôles d'accès profondément intégrés à son environnement. Ces mêmes contrôles apparaissent dans Addison. Une combinaison de modèles de pointe est servie et hébergée dans l'environnement d'Addepar via Databricks Model Serving, et est suivie et gérée avec MLflow, offrant une gestion cohérente du cycle de vie et une auditabilité.

Garder les données et les modèles à l'intérieur de l'écosystème Addepar est essentiel pour les données personnellement identifiables et identifiables par le client sur l'ensemble de l'infrastructure mondiale d'Addepar. Cela aide l'entreprise à répondre aux attentes des clients en matière de risque, de conformité et de préoccupations juridiques ou juridictionnelles.

Cette approche signifie qu'Addison n'est pas seulement un point d'accès LLM. C'est un système d'IA qui hérite des mêmes garanties de gouvernance que le reste de la plateforme d'Addepar, ce qui serait beaucoup plus difficile à réaliser avec des outils fragmentés ou des API externes non gérées.

Des LLM aux agents avec Agent Bricks, Foundation Model Serving et MLflow

Les invites LLM simples peuvent être puissantes, mais les rendre suffisamment fiables et répétables pour les flux de travail de services financiers en production est difficile. Cela nécessite une orchestration, une validation et une itération pour atteindre le niveau de cohérence dont les conseillers et les investisseurs ont besoin.

Addepar adopte maintenant Databricks Agent Bricks comme prochaine évolution de son parcours IA, en commençant par Supervisor Agent qui coordonne les analyses alimentées par Genie en arrière-plan. Addison utilise ces flux Supervisor pour passer de « LLM plus invite » à des flux de travail d'agents fiables, où le système peut exécuter des séquences d'actions au nom des conseillers avec leur supervision. Ce qui était auparavant un processus disjoint et manuel de câblage d'invites, d'outils et de logique de validation est maintenant centralisé et simplifié par Agent Bricks, y compris l'utilisation précoce de flux Genie multi-agents pour alimenter les Slackbots internes et les expériences des conseillers.

Addison exploite les LLM servis à partir des API Databricks Foundation Model, qui donnent accès à des modèles de pointe de divers fournisseurs de modèles via des points de terminaison de service gouvernés. Les flux de services financiers en production exigent la transparence, l'auditabilité et l'évaluation granulaire de la précision de l'IA. Addepar utilise Databricks Managed MLFlow pour assurer la traçabilité et des informations granulaires sur les flux de travail des agents individuels. Addepar utilise également maintenant MLFlow pour développer, évaluer et itérer sur les performances et le comportement d'Addison.

Pour Addepar, tout cela signifie qu'elle peut définir des flux de travail d'agents, tels que des analyses de portefeuille en plusieurs étapes, des flux de planification ou la génération automatisée d'informations, les tester rigoureusement et les déployer avec gouvernance, le tout sur la même plateforme qui alimente ses données principales. C'est une proposition de valeur unique de Databricks : données unifiées, gouvernance et orchestration d'agents en un seul endroit.

Collaboration et partage de données comme multiplicateur de force

Databricks a également changé la façon dont Addepar collabore en interne et avec ses clients. Auparavant, différents types d'utilisateurs au sein d'Addepar et dans les organisations clientes travaillaient souvent de manière transactionnelle à l'aide de feuilles de calcul, d'extraits et d'échanges d'API ponctuels. La collaboration était limitée et désordonnée.

Avec Databricks Notebooks et Unity Catalog, Addepar peut désormais partager des données, du code et du SQL dans un environnement unique avec les bons contrôles d'accès. Les équipes peuvent travailler sur les données et les modèles au même endroit, et cette collaboration s'étend à l'IA. Elles peuvent partager des modèles, des configurations et des invites avec un contexte cohérent. Pour les clients, pouvoir visualiser les mêmes données simultanément renforce la confiance, réduit les malentendus lors de l'intégration et des opérations continues, et soutient une vision plus précise et transparente des portefeuilles.

Un partenariat axé sur les résultats

Addepar fournit la plateforme de données fondamentale pour l'écosystème d'investissement, rassemblant des données complexes de portefeuille, de marché et clients pour alimenter les flux de travail sur lesquels les professionnels de l'investissement comptent chaque jour. Pour soutenir l'échelle, la sécurité et l'innovation requises par la plateforme, Addepar travaille en étroite collaboration avec des partenaires technologiques comme Databricks et AWS, dont les capacités aident à alimenter des éléments clés de son infrastructure de données. Ces partenariats sont basés sur un échange ouvert et un succès partagé plutôt qu'une simple transaction fournisseur.

Alors que Databricks continue de faire progresser ses capacités de données et d'IA, Addepar s'attend à ce qu'Addison devienne le principal moyen par lequel de nombreux utilisateurs expérimenteront la plateforme. En combinant une base de données unifiée et gouvernée avec GenAI et des agents, Addepar aide les professionnels de l'investissement à traverser la complexité des portefeuilles, des données et des flux de travail pour prendre des décisions plus éclairées et offrir de meilleurs résultats aux clients qu'ils servent.

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(Cet article de blog a été traduit à l'aide d'outils basés sur l'intelligence artificielle) Article original