利用 GenAI 进行财富管理

快速阅读: 《BusinessDay NG》消息，全球财富管理正经历数字化转型，依赖数据分析与人工智能。生成式AI重塑客户体验，被广泛应用如摩根士丹利的“AI助手”。尼日利亚受成本等因素限制，部署较慢，但其潜力不可忽视。AI推动顾问效率提升，需善用以保持竞争力。

生成式AI在财富管理中用于客户画像、投资优化等，如摩根大通的“Moneyball”助投资决策。尼日利亚虽面临成本、数据基础等问题，但长远看，AI可优化客户体验与盈利能力。阿德图图·阿沃乔比认为，AI是未来趋势，需积极应对。

全球财富管理行业无疑正处于一个转型阶段，其运营和活动正从传统模式向更复杂、技术驱动型模式转变，对数据分析和人工智能的依赖日益增强以做出决策。人工智能（AI），尤其是生成式AI，在财富管理领域变得流行主要是因为它能够重塑整个客户体验旅程，为客户创造更加个性化和高效的体验。像摩根士丹利和摩根大通这样的领先财富管理机构持续大力使用生成式AI来定制客户体验、分析投资表现并做出更好的投资决策。在尼日利亚，金融服务行业多年来经历了显著的技术进步。这体现在金融科技公司迅速涌入该国，而传统银行和财富管理公司则在追赶。不幸的是，由于多个重要因素，尼日利亚的生成式AI部署相对缓慢，其中一个重要的因素是高昂的部署成本。生成式AI解决方案因其处理复杂数据并在最短时间内运行模拟的能力而相当昂贵。成本影响将显著影响运营成本并最终影响盈利能力。毫无疑问，许多财富管理者需要时间来妥善规划和预算其在其业务中的部署。其他识别出的挑战包括数据隐私威胁、生成式AI输出的合法性以及薄弱的数据基础，尤其是在像尼日利亚这样的国家。然而，最终在提升客户体验、优化操作和提高整体盈利能力方面带来的回报使其值得投入。此外，实际上，生成式AI不仅寻求而且持续推动财务顾问成为更高效的专业人士。对生成式AI角色的担忧是合理的，特别是在投资者对人际互动的需求正在演变的情况下；因此，投资顾问必须理解生成式AI的影响并学会利用它以保持长期的相关性。例如，2023年，摩根士丹利推出了一款名为“AI @ 摩根士丹利助手”的新内部AI助理，旨在帮助摩根士丹利的财务顾问和支持人员访问和消化超过10万份研究报告。它本质上是一个为金融专业人士量身定制的综合指南，旨在协助回答有关投资建议、总体业务表现和内部流程（如完成特定申请）的问题。在给摩根士丹利员工的一份备忘录中，联席总裁安迪·萨珀斯坦表示，AI助理将“彻底改变客户互动，为顾问实践带来新的效率，并最终帮助腾出时间去做你们最擅长的事情：服务客户。”

由美国财富管理巨头摩根大通于2024年推出的类似“AI @ 摩根士丹利助手”的工具——Moneyball，通过分析40年的金融数据，识别潜在偏见，比如过早出售表现优异的股票，并提供见解以改善投资策略。此工具旨在协助投资组合经理做出更明智的投资决策。

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从定制客户体验到优化业务流程，再到分析复杂投资/财务数据并支持财务顾问，生成式AI已在财富管理的各个职能中证明了其价值。它在财富管理中的最重要应用场景之一是客户个性化和画像。借助生成式AI，财富管理公司可以探索多种方式为客户提供定制化体验。通过分析关键数据输入，生成式AI能高效描绘现有和潜在客户，从而实现定制化服务和个性化体验的交付。

市场研究和预测分析是生成式AI的另一个重要应用场景。它可以评估历史财务数据并实时跟踪市场趋势，支持更明智的决策。通过有效地处理收益报告、市场信号、监管更新甚至社交媒体内容，AI确保不会遗漏任何关键信息。

生成式AI的其他应用场景包括投资组合优化、ESG监控、欺诈检测和安全，这些都是现代财富管理的关键组成部分。

阿德图图·阿沃乔比（Adetutu Awojobi），核心马斯资产管理公司的机构销售主管，拥有超过10年的银行业、资产管理及财务规划经验。她是科文顿大学和拉各斯大学的校友，擅长客户管理、市场研究和投资咨询服务。

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(以上内容均由Ai生成)