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市场洞察

GenAI 将重塑财富管理行业

2024.04.02     
Generative AI(生成式人工智能)可以让财富管理公司实现大规模个性化,使他们能够将客户置于商业模式的中心。

尽管Elon Musk起诉了他联合创立的公司-OpenAI,指控其将利润置于人类利益之上,但财富管理公司和私人银行正忙于投资AI以降本增效。

“在金融业,AI已在算法和高频交易等领域应用多年。现在,我们预计AI将在客户层面产生积极影响。”花旗私人银行主管Ida Liu表示。她预测,AI凭借其 "超人的处理能力",将为趋势识别增添新的维度。Ida Liu认为,AI还将释放潜在的投资组合协同效应,选择与客户所持资产和投资目标最匹配的投资机会。

花旗的目标是将AI作为简化和自动化流程的工具,以便让私人银行家把时间花在服务客户上。

许多竞争对手也有同样的目标,他们一直忙于在整个AI领域进行投资,包括机器学习、自然语言处理和机器人流程自动化,以及最新的GenAI。

AI作为投资首选的受欢迎程度令人震惊。美国智库ThoughtLab领导的研究联盟发布的《2024年全球报告》显示,过去三年,73%的私人银行和64%的财富管理公司对AI的投入超过了其他任何技术,58%的受访者预计AI将成为他们未来三年最大的技术投资。

在客户服务方面,AI主要用于投资咨询、研究和财务规划。在后端,AI主要用于欺诈检测和网络风险管理。

个性化服务

“AI的魅力在于,它不仅可以节省处理日常工作的时间和成本,同时还能改善客户体验。AI是通过自动化耗时的任务来降低成本和提高生产力的绝佳工具,可以帮助私人银行提高利润率并建立竞争优势。”ThoughtLab的首席执行官Lou Celi说。

根据该公司的一项调查,三分之一的私人银行通过投资AI和相关数字技术实现了收入增长,而且他们预计未来几年将持续增长。

AI的一个主要优势,是它能让客户经理为客户提供个性化服务和建议,接触到更多客户,从而提高工作效率。Lou Celi认为,AI可以消除投资中的低效环节,并能处理那些人为元素不太可能增值的环节,比如建仓。

特别是,GenAI的出现使财富管理公司能够实现大规模个性化服务。其独特的超能力在于能创造营销活动的视频和图片、为程序员编写代码,预测销售情况和设定场景,以及与聊天机器人进行个性化的交互。

GenAI可以创建成千上万个不同的客户档案,并针对每个客户生成独特的营销和投资理念,而不是简单地考虑年龄或财富类别。在财务规划方面,它使公司能够进行更准确的预测和更有影响力的情景分析,从而能够提供更多定制服务和产品。Lou Celi解释道。

为银行、家族办公室、财富和资产管理公司提供AI驱动解决方案的MDOTM 公司CEO兼联合创始人Tommaso Migliore认为,GenAI使私人银行能够做到言行一致,并以客户为中心开展业务。他认为财富管理领域对这项技术的需求相当大。

虽然分析型AI,即AI的计算部分,已经存在了好几年,但真正带来变革的是生成型AI,它给数字赋予了不同的维度,人性化了模型本身。Tommaso Migliore说。例如,客户经理不仅可以获得投资组合分配的详细分析,还能以不同的语言获得有关为什么投资组合以某种方式布局或重新平衡的解释,这不仅使得模型和分析结果更加直观易懂,也极大地方便了与客户的沟通和交流。

*AI技术逐渐实现从分析到创造的迭代。AI(Artificial Intelligence)即人工智能,传统的AI技术被称为分析式AI(Analytical AI),偏向于分析数据并总结规律,同时将规律运用到其他用途,比如运用AI技术进行垃圾邮件检测、向用户推荐感兴趣的短视频等。但随着技术的迭代,AI已经不仅仅局限于分析已有事物,而是开始创造有意义、具备美感的东西,即完成感知世界到创造世界的变迁,这种新型的技术被称为生成式 AI(Generative AI)。
从定义上看,AIGC既是一种内容形态,也是一种内容生成的技术合集,即生成式AI。从狭义上看,AIGC(AI Generated Content)是继PGC(Professional Generated Content)与UGC(User Generated Content)之后的一种内容形式,即利用人工智能技术生成的内容。从广义上看,AIGC指的是自动化内容生成的技术合集,基于生成算法、训练数据、芯片算力,生成包括文本、音乐、图片、代码、视频等多样化内容。

新客户群

借助AI实现个性化服务并降低成本,客户经理可以为私人银行传统上忽视的富裕和大众富裕客户提供服务。Tommaso Migliore认为,这部分客户是一个"尚未开发的巨大机会"。

根据麦肯锡2023年的一项研究,仅在亚洲,富裕和大众富裕市场细分就处于"临界点",在未来三年中,AI将通过帮助财富管理公司触及那些未得到服务的细分投资者,为财富管理公司增加50亿到250亿美元的收入,这将占到该地区行业收入增长的一半以上。

"GenAI可以帮助我们扩大服务规模,让客户更容易获得服务。这与机器人顾问的概念相同,都是利用技术来扩展合理、高质量的金融建议,让以前无法获得建议的人也能从中受益。" 机器人顾问公司Betterment的财务规划总监Nick Holeman说。

Betterment将GenAI视为一种"增强人类顾问能力"的工具,有可能降低客户接触人类顾问的最低门槛或降低成本。不过,Nick Holeman认为,像Betterment这样的技术先行者将在“AI竞赛”中占得先机。他指出,包括瑞银和高盛在内的大型传统参与者试图打入大众市场却鲜有成效。

根据ThoughtLab的研究,私人银行计划将目标客群定位在更高的财富层次,而不是专注于中产阶层。私人银行打算使用AI来识别并更好地服务富裕客户群体,特别是公司高管、创业者、职业运动员和现有客户的受益人。

AI还可以成为吸引年轻一代自助投资者的辅助工具。星展银行已经利用AI/ML分析了16,000多个客户画像,包括个人风险承受能力、浏览历史、投资行为和资产配置情况,从而为客户提供个性化 "轻推"。如今,该银行90%的客户通过APP查看其投资组合并进行交易。此外,客户经理与客户进行了更多的AI增强交流,这种"轻推"策略使得更多的客户(增加了30%)选择了遗产规划解决方案。

星展银行的Tse Koon Shee表示:我相信GenAI将进一步提升我们的‘phygital’互动模式,使客户在线上和线下之间的转换更为流畅,这将帮助银行提供更高质量的服务,满足客户的需求。”

提高生产力

新加坡银行首席数据官Celine Le Cotonnec也认同这种说法:“GenAI是一种用途极为广泛的工具,拥有无数的应用,有可能彻底改变私人银行家的体验。

随着该行最近推出基于算法的全权委托投资组合,她相信投资组合经理很快就能利用大型语言模型(LLMs)为全权委托投资组合任务生成更加个性化的评述。今年,该银行引入了一个内部AI聊天机器人,以协助客户开户和咨询流程中涉及的大量撰写工作。这大大节省了私人银行家撰写客户财富来源等信息的时间。

银行内的支持职能部门已经通过GenAI得到了帮助,比如利用AI技术协助记录董事会和委员会会议的会议内容。她表示,“实施GenAI已经给整个组织带来了显著的生产力提升。”

AI也已成为咨询过程中必不可少的工具。例如,它可以帮助研究人员和客户经理收集、分析和解释全球范围内庞大的经济、市场和情绪数据。

全球最大的财富管理公司瑞银积极使用AI模型来支持明智的决策和流程自动化。AI支持的工具被用来帮助客户经理准备客户会议,从各种内部系统中提取有关特定客户的信息并汇总成简报,或在数据看板上翻译和显示有关客户或其投资组合的相关信息和分析。

我们的目标是通过更多量身定制的优质解决方案,改善对客户的建议和服务,提升客户体验。同时,AI的使用有助于提高运营效率。”瑞银发言人表示。

非结构化数据

对于本质上是数据驱动型业务的私人银行和财富管理公司而言,GenAI可以帮助他们更快、更深入地从这些海量数据中获得洞见,并提供竞争优势。这意味着无法访问高质量数据的参与者很可能会落伍。

“亚马逊之所以存在是因为邮政服务和互联网,而AI之所以存在则是因为云计算能力,并且在过去的15-20年里,人们更加重视控制和更好地存储数据。” MDOTM的Tommaso Migliore说。

他警告说:“那些没有正确过渡到如何管理自身数据(尤其是客户数据和偏好)的公司将会落伍。”

SEI首席技术官Zach Womack解释说,许多财富管理公司都有 "暗数据",即存储在不同运营系统、交易平台或CRM中的不同类型数据,这些数据无法随时用于分析并提供洞见。

“私人银行目前仍主要依赖批处理和过夜处理来运行系统,但他们需要的是实时访问来自多个来源的数据,这样他们就可以在此基础上添加业务智能,其中可能包括AI能力。只有高质量的结构化数据才能用于训练AI模型,并为银行带来竞争优势。”他说。

差异化因素

虽然从表面上看,现成的大型语言模型 (LLMs) 似乎让财富管理领域趋于平等,但一场新的技术争夺战已经在暗流涌动。

安永全球财富与资产管理主管Mike Le坚持认为,“真正的差异化因素将在于公司是否投资于自有的AI模型或大型语言模型(LLMs),并在丰富的企业数据上进行训练,从而与同行拉开差距。”

AI将加剧投资和拥抱这项技术的公司与未投资和拥抱的同行之间的差异。Mike Le补充道:"对于将AI整合到核心流程中的公司,我们将看到其服务水平和客户体验方面存在明显的分界线。

这一理念在私人银行家群体中引起强烈共鸣。“我坚信,AI有可能成为私人银行在未来脱颖而出的关键因素。” 新加坡银行的Celine Le Cotonnec表示赞同。

高科技之路上的风险

然而,要将AI成功融入财富管理,就必须克服与采用、数据安全和监管清晰度有关的挑战。此外,使用GenAI还伴随着一系列自身的风险,包括缺乏对大型语言模型(LLMs)的信任、模型的可解释性、不准确的响应或幻觉,以及数据安全和侵犯知识产权的威胁。安永的Lee解释说,财富管理机构还应考虑在这些模型中使用敏感数据的风险。

LGT私人银行数据和创新主管Simon Gomez补充道,”其他问题包括数据的偏差和不可靠性、缺乏精通技术的人才,以及投资组合经理使用相同的AI基础优化投资所带来的系统性风险。

同样至关重要的是,要了解AI对社会的广泛影响,并对其产出进行严格监督。要应对所有这些挑战,需要采取多方面的方法,包括教育、人为监督和严格的数据验证流程。”

他认为,AI是否会成为私人银行的关键差异化因素,将取决于如何有效地将其融入每家银行的独特价值主张和服务中。

私人银行家们有一个强烈的共识,即AI将极大地改变他们的工作方式。但使用AI的最大障碍之一是员工对变革的抵触情绪,客户经理是否应该感到AI的威胁?SEI的Zach Womack警告说:“现在有一种说法是'你不会因为AI而丢掉工作,但你可能会被懂得使用AI的人抢走工作'。”

来源于:FT Wealth Management,作者:Elisa Battaglia Trovato

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