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Autonomisation des retraités : Comment la technologie améliore la littératie financière pour la décumulation
"Imaginez un défilé de 10 000 personnes passant chaque jour devant votre maison, chacune tenant un gâteau de retraite et un ballon. Cela fait beaucoup de calories et de ballons, et cela ne concerne que les États-Unis !"1
Si l'on se projette dans l'avenir, les plus de 120 millions de participants actifs aux régimes de retraite en Amérique du Nord prendront leur retraite au cours des prochaines décennies. Plus de 70 % d'entre eux ne disposeront pas d'un revenu garanti à vie provenant d'un régime de retraite privé. Il n'est donc pas surprenant que la décumulation - le problème du retrait de l'épargne à la retraite - soit récemment devenue un sujet d'intérêt pour les chercheurs et les économistes. L'ampleur du problème souligne l'importance de cette question pour les experts en politiques publiques et le secteur des services financiers.
La décumulation est considérée comme le problème le plus difficile en finance pour de nombreuses raisons, mais il s'agit avant tout de créer de la certitude dans un contexte d'incertitude :
- Convertir les actifs en revenus garantis tout en gérant le risque d'investissement et de longévité inconnu.
- Peu de décisions ponctuelles ayant des conséquences à long terme et très peu de possibilités d'obtenir un retour d'information et de revenir sur ces décisions.
1 - Image par rawpixel.com sur Freepik
Une mauvaise décision peut entraîner, au mieux, une diminution des revenus de retraite et, au pire, des conséquences catastrophiques. Il est impératif que les individus aient une compréhension assez claire de leur situation avant de prendre de telles décisions. Il est donc essentiel, pour le bien-être financier des futurs retraités, de leur fournir des connaissances financières sur la décumulation, fondées sur les sciences du comportement.
Alors que l'application de la psychologie à l'accumulation d'actifs a permis d'augmenter les taux de participation et d'épargne, le problème complémentaire du retrait de l'épargne à la retraite a été relativement peu exploré jusqu'à récemment. Sur la base de recherches assez récentes2 sur la psychologie et la finance comportementale, les biais cognitifs humains relatifs à la décumulation peuvent être classés dans les catégories suivantes : aversion à la perte, actualisation temporelle, maîtrise de soi, équité ou propriété psychologique. "Les biais cognitifs sont des erreurs systématiques de raisonnement qui peuvent conduire les individus à faire des choix irrationnels ou sous-optimaux et sont particulièrement répandus dans les situations où le niveau de complexité et d'incertitude est plus élevé, comme dans le cas de la décumulation "1.
L'éducation financière fondée sur des connaissances psychologiques peut être un outil puissant dans la boîte à outils des régulateurs et des administrateurs de régimes de retraite pour améliorer le bien-être de dizaines de millions de retraités à très peu de frais. À titre d'exemple, examinons un défi spécifique dans le domaine de la décumulation, communément appelé "l'énigme de la rente". "Il s'agit du phénomène par lequel les gens ont tendance à éviter d'acheter des rentes, qui représentent un choix de produit rationnel pour assurer une sécurité financière à long terme pendant la retraite. Ce résultat peut être attribué à plusieurs facteurs, notamment un manque de compréhension des produits de rente, une préférence pour la flexibilité et le contrôle de ses finances, et une tendance à se concentrer sur les gains à court terme plutôt que sur la planification à long terme "1.
L'énigme des rentes a été largement étudiée par les universitaires. Nous soulignons brièvement deux travaux de recherche que nous trouvons particulièrement intéressants et pertinents pour notre sujet. Dans une étude approfondie menée par Brown et al3, les auteurs avancent que l'énigme des rentes est en partie attribuable à des biais d'encadrement. Ils ont découvert que les gens préfèrent les rentes si elles sont présentées dans un "cadre de consommation" qui prend en compte les conséquences pour la consommation à vie, plutôt que dans un "cadre d'investissement" qui se concentre sur le risque et le rendement.
Dans une autre étude, Schreiber et Weber4 décrivent le comportement d'incohérence temporelle en ce qui concerne les rentes. En bref, les gens préfèrent les rentes lorsqu'ils sont jeunes, mais ne les aiment pas lorsqu'ils approchent leur âge de retraite. Ce comportement est partiellement attribué à l'actualisation hyperbolique, aux préjugés de propriété et d'équité.
La recherche montre que nous pouvons tester de nombreux préjugés de ce type et les corriger lorsque nous nous engageons auprès des affiliés au début de leur carrière. L'éducation financière peut jouer un rôle crucial en surmontant les préjugés qui entravent la capacité d'un individu à faire des choix et à prendre des décisions rationnelles. Pour être vraiment efficace, un cadre à plusieurs piliers pour l'éducation financière numérique - qui repose sur l'engagement des membres - doit être rétabli et se compose des piliers suivants :
- Élaborer un programme d'éducation financière efficace à l'aide d'outils conviviaux et d'un langage de communication adapté.
- S'engager auprès des membres tout au long de leur carrière pour connaître leurs préjugés, leurs inquiétudes, leurs besoins et leurs attentes.
- Mettre en œuvre un apprentissage juste à temps qui permet aux utilisateurs d'appliquer les connaissances accumulées au moment de la prise de décision, qui tend à être un moment où les individus s'appuient principalement sur les "défauts humains"
Les trois composantes sont différentes les unes des autres et l'une ne mène pas nécessairement à l'autre, mais à chaque étape, il y a de petites victoires à faire qui, au fil du temps, se traduisent par de grands bonds en avant.
Cela peut être plus facile à mettre en œuvre pour les participants qui restent avec un seul administrateur de retraite ou fournisseur de solutions en maintenant l'engagement sur plusieurs années ou décennies. La stratégie d'engagement de l'administrateur incorpore ces étapes dans son programme d'éducation financière afin d'aider les participants en leur donnant de légers coups de pouce tout au long du parcours du revenu de la vie.
Tout cela semble très bien en théorie, mais comment l'appliquer en pratique ? Heureusement, la technologie d'aujourd'hui nous a permis de réaliser ce que l'on pouvait qualifier de magique il y a encore quelques années. Les nouveaux modèles d'engagement, rendus possibles par la technologie, permettent une conversation à double sens sur toute une série de sujets financiers. L'engagement nous donne l'occasion d'en savoir plus sur les connaissances financières et la perception des participants, à faible coût et à grande échelle. Il permet de personnaliser le message et d'éduquer les membres dans le bon domaine, au bon moment et dans le bon langage. On pourrait presque dire que l'alphabétisation devient un processus circulaire !
Grâce aux stratégies d'engagement, les utilisateurs apprennent à connaître la finance et nous apprenons à connaître leurs besoins, leurs désirs et leurs attentes, ce qui se répercute sur les produits, l'éducation et l'engagement des membres. L'IA sera au premier plan, à l'arrière-plan et au centre de tout cela avec certaines des étapes de mise en œuvre suivantes :
- L'IA conversationnelle pour tester certains biais comportementaux à grande échelle
- L'apprentissage machine (AM) pour la segmentation des membres en différentes catégories
- Personnalisation des étapes d'engagement ultérieures en fonction du retour d'information reçu
- Optimisation basée sur l'apprentissage automatique pour proposer des produits appropriés et aider à la prise de décision.
2 - Image par DALL-E
Étant donné que la recherche dans le domaine de la psychologie et des sciences du comportement a permis des améliorations significatives pour les individus dans certains domaines de la finance, le transfert de ces connaissances à l'espace de décumulation est certainement à portée de main. Cependant, pour y parvenir, une approche multidisciplinaire concertée est nécessaire, basée sur un cadre d'éducation financière plus holistique, qui prend vie grâce aux dernières technologies testées et sécurisées.
Nous avons utilisé ChatGPT - avec des citations - pour cet article, principalement pour l'intéresser au sujet de la décumulation. Par curiosité, nous avons également posé à ChatGPT une question importante sur l'avenir de ce domaine.
Pensez-vous que les défis de la décumulation peuvent être mieux relevés par l'IA ou par l'homme ?
La meilleure façon de relever les défis de la décumulation est de combiner l'IA et l'expertise humaine. Bien que l'IA puisse fournir des informations et des recommandations précieuses basées sur l'analyse des données, le jugement humain et la prise de décision sont nécessaires pour naviguer dans des décisions de planification du revenu de retraite complexes et chargées d'émotion. Une approche combinée intégrant les outils d'IA et l'expertise humaine sera probablement le moyen le plus efficace de relever les défis de la décumulation.
Nous sommes tout à fait d'accord !
Références
- Le paragraphe cité est partiellement ou entièrement fourni par ChatGPT 3.5. Le contenu est vérifié et édité si nécessaire.
- Shu S.D., Shu S.B., 2018. The Psychology of Decumulation Decisions During Retirement. Policy Insights from the Behavioral and Brain Sciences, août 2018.
- Brown J.R., Kling J.R., Mullainathan S., Wrobel M.V., 2008. Why don't people insure late life a framing explanation of the under-annuitization puzzle. The American Economic Review 98, 304-309.
- Schreiber P., Weber M., 2016. Time Inconsistent Preferences and the Annuitization Decision. Journal of Economic Behavior and Organization, Vol. 129, 2016.
- Image créditée par rawpixel sur Freepik https://www.freepik.com/free-vector/hand-drawing-illustration-successful-concept_2782409.htm
Leyla Imanirad, CEO et Saman Khodai, Pensionbar
Leyla est la fondatrice et directrice générale de Pensionbar, une société fintech basée à Toronto. La mission de l'entreprise est d'améliorer l'expérience des membres en combinant la technologie, la science des données, la finance comportementale et l'expérience utilisateur. En tant que conseillère technique auprès de différentes entreprises et projets, Leyla sensibilise à l'impact de l'IA sur différents secteurs. Elle est titulaire d'un master en ingénierie informatique de l'Université de Toronto.
Saman est le fondateur et le directeur de Pension Transitions, qui conseille les entreprises et les gouvernements sur la réforme des retraites. Il croit au pouvoir de la technologie pour simuler et analyser les régimes de retraite à prestations définies des entreprises dans différents scénarios. Saman est un investisseur expérimenté dans l'immobilier, les actions et les marchés des changes. Il est titulaire d'un doctorat en financement des retraites de l'université de Graz, en Autriche.