截至2022年末中國財富管理市場規(guī)模約為217萬億元，2026年有望達到344萬億，這意味著財富管理蘊藏著巨大的發(fā)展?jié)摿Α５恢币詠恚敻还芾碓趪鴥?nèi)的發(fā)展在供需兩端存在著一定隔閡。

從需求端來看，財富管理過程中涉及大量客戶溝通、風(fēng)險評估、資產(chǎn)配置、業(yè)績反饋等環(huán)節(jié)，消耗了投顧和客戶的時間與精力，也限制了財富管理業(yè)務(wù)的拓展和用戶體驗的提升。從供給端來看，在投顧進行資產(chǎn)與風(fēng)險偏好匹配的過程中，有大量的不同類型的風(fēng)險、個性化的投資決策，均需要依托量化分析的技術(shù)實現(xiàn)，而在實際作業(yè)中很多機構(gòu)還是主要依靠人的主觀判斷和經(jīng)驗為主。

生成式AI的出現(xiàn)為突破這種局面創(chuàng)造了可能。生成式AI能夠模擬人類的思維模式，通過對海量知識的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，以文本、語音、圖片和視頻等形式創(chuàng)造新的內(nèi)容，而且這些內(nèi)容創(chuàng)造的邊際成本很低，如果是在專業(yè)的知識庫內(nèi)進行訓(xùn)練，生成式AI則意味著機器將以更便宜、更快捷，以及更專業(yè)的方式與客戶進行交互，而且這種交互將直接作用于金融產(chǎn)品成交和轉(zhuǎn)化的環(huán)節(jié)，打通了從數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投入到見到成效的最后一公里。

波士頓咨詢認為，“在生成式AI應(yīng)用方面，舉例來看，銀行的理財客戶經(jīng)理可以直接與生成式AI助手進行自然語言交互，詢問與客戶的聯(lián)絡(luò)情況，包括上次聯(lián)系情況、客戶持有產(chǎn)品、近期交易狀況等，并在此基礎(chǔ)上，由AI推測客戶偏好的產(chǎn)品類型，給出推薦產(chǎn)品和產(chǎn)品對比。在這種情況下，客戶經(jīng)理不需要具備大量專業(yè)化、數(shù)字化工具的使用技巧，并用這些工具完成很多從0到1的信息加工，而只需要問正確的問題，由機器負責(zé)完成從0到1的信息加工工作，此時客戶經(jīng)理只需進行判斷評估、做少量修改就可以。”

對于客戶來說，過去客戶經(jīng)理在在銷售理財產(chǎn)品時，客戶最終能了解到三種信息：買多久、買多少、賺多少。但生成式AI的出現(xiàn)，讓普通客戶也擁有了高度專業(yè)且隨用隨有的“私人顧問”。在不斷的交互過程中，客戶能夠全面準(zhǔn)確理解理財產(chǎn)品和未來市場的發(fā)展趨勢，降低自身的困惑，慢慢累積出對某個理財產(chǎn)品和機構(gòu)的“信任”。

對于機構(gòu)來說，過去人工客戶經(jīng)理的管戶規(guī)模存在著上限，800人可能就是一個天花板，但財富管理的客戶規(guī)模以千萬計，絕大多數(shù)的客戶處于被“放養(yǎng)”的狀態(tài)。在客戶洞察、服務(wù)匹配、客戶溝通、資產(chǎn)配置建議、投資組合、智能下單等全業(yè)務(wù)流程里，生成式AI能夠自動化地幫助投資顧問完成大量相關(guān)工作，并根據(jù)客戶的財富管理目標(biāo)、風(fēng)險偏好、自身狀況等因素，為其量身定做組合方案。哪怕是面對千萬級的長尾客戶，也能夠讓規(guī)模化和個性化服務(wù)同步發(fā)生。

以某銀行為例，該銀行財富類產(chǎn)品客戶響應(yīng)和轉(zhuǎn)化都不甚理想，百融云創(chuàng)在決策式AI的基礎(chǔ)上，進一步引入生成式AI技術(shù)，為其打造客戶經(jīng)營的閉環(huán)生態(tài)。經(jīng)過一段時間的運行，與行方原有模式相比，營銷響應(yīng)率提升了11倍，AUM也得到大幅增長。

免責(zé)聲明：市場有風(fēng)險，選擇需謹(jǐn)慎！此文僅供參考，不作買賣依據(jù)。

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