人工智能在财富管理领域的应用与展望
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智库导语
人工智能和大数据算法能够快速整合信息、进行量化评估、进行投研分析并执行交易，从而最大程度地减少操作性风险，降低成本，提高效率，为传统财富管理模式注入新的活力。具体而言，人工智能技术在财富管理领域主要体现在四个方面：客户营销与服务、提升投资研究能力、金融产品评价和智能资产风险管理。
01
人工智能已深刻影响全球财富管理业态
人工智能与金融业的结合有天然的“血脉”优势，二者都是紧密围绕数据进行决策。金融业的核心聚焦在资产配置、风险管理等基本领域，其中数据的量化分析起着关键作用。在全球金融市场，许多公司正积极探索如何运用人工智能（AI）技术以提高财富管理的效率和服务质量。这些公司持续进行研发和改进AI算法，以为客户提供更为精准和个性化的投资建议，并通过自动化投资决策来提升投资回报并降低风险。
以美国金融市场为例，金融业的核心聚焦在资产配置、风险管理等基本方面，这些领域都在围绕数据的量化分析展开。在全球金融市场，众多公司积极探索如何运用人工智能（AI）技术，以提升财富管理的效率和服务质量。这些公司不断进行研发和改进AI算法，旨在为客户提供更为精准和个性化的投资建议，通过自动化投资决策来提升投资回报并降低风险。
财富管理领域与人工智能结合最突出的应用成果就是智能投顾，金融业的核心关注点集中在资产配置、风险管理等基本领域，这些方面都以数据的量化分析为核心。在全球金融市场上，众多公司正积极寻求如何应用人工智能（AI）技术，以提高财富管理的效率和服务质量。这些公司不断进行研发和改进AI算法，旨在为客户提供更为准确和个性化的投资建议，通过自动化投资决策来增强投资回报并降低风险。
美国领域的代表公司Betterment和Wealthfront均成立于2008年美国金融危机爆发之际，凭借低费率、低成本和便捷服务赢得了市场认可。Betterment运用A算法自动调整投资组合，以最大限度地降低风险并提高投资回报。该平台通过评估投资者信息和财富目标，根据风险偏好进行资产配置和交易执行。Wealthfront则依托机器学习算法进行资产配置、税务优化和智能再平衡等操作。这类金融科技初创公司不仅提升了当前投资者的投资体验，还拓展了服务对象，包括传统投资顾问未能覆盖的非高净值人群。
与此同时，我国居民财富在近十年快速增长，根据数据显示，自21世纪初以来，我国中等收入人群数量增长了54倍，达到了约4亿人，个人可投资资产规模更超过了200万亿元人民币。随着整体财富规模的迅速扩大，不同财富水平的个体呈现更为个性化的需求，从而对财富管理机构的能力水平提出了更高的要求。
面对需求多元、规模庞大客户群体，如何利用人工智能实现成本最小化的资产配置和管理，成为这一时代财富管理机构的全新课题。尤其2021年底以来，监管部门发布了一系列与人工智能投顾业务直接相关的基金投顾业务指导文件，进一步明确了“买方投顾”的时代内核，强化了财富管理“以用户为中心”的业务发展重点。
随着数据、模型算法的广泛应用，中国的财富管理市场正经历数字化和智能化的发展趋势。人工智能与财富管理的融合逐渐具备实现和操作的技术基础。各种技术，包括人工智能在内，正在为财富管理行业的转型提供动力，支持金融机构在金融科技领域的探索。这些机构纷纷在相关业务场景上精准发力，致力于构建数字化和智能化的财富管理新业态。
02
人工智能在财富管理行业的应用场景
传统的财富管理服务模式由专业投资顾问负责为客户提供理财规划等服务，但这往往需要花费大量时间和精力，并伴随较高的服务费用。这一模式引发了一些问题，如高门槛限制、仅服务于高净值群体，以及繁琐的沟通流程和较差的客户体验等。
从需求角度看，财富管理涉及到投顾与客户之间的沟通、风险评估、资产配置、业绩反馈等信息和数据流的交互，这消耗了投顾和客户的时间与精力，同时限制了财富管理业务的扩展和用户体验的提升。
从供给角度看，在投顾进行资产与风险偏好匹配时，涉及到大量不同类型的风险和个性化的投资决策，这些需要依赖量化分析的技术实现。人工智能和大数据算法能够迅速整合信息、进行量化评估、投研分析、执行交易，从而最大程度地减少操作性风险，降低成本，为传统财富管理模式注入新的活力。因此，人工智能技术可以广泛应用在营销与服务、提升投资研究能力、金融产品评价和智能资产风险管理等四大业务场景，有效推动我国财富管理行业的快速发展。
应用场景一:客户营销与服务。如何获得更多客户与客户保持密切关系一直以来都是财富管理行业的难题之一。人工智能和机器学习算法在客户营销服务方面能够发挥诸多作用。
更具体来说，人工智能可实时积累和分析客户行为数据，通过建立模型分析潜在客户特征、接受营销信息偏好、风险偏好等，运用数字技术动态识别和预测客户理财需求，达成千人千面的理财目标。
例如，在获客方面，精准触达潜在客户并促成交易是金融机构一直追求的目标，人工智能算法则会根据业务逻辑和现有信息系统基础设定客群特征、时段偏好、触达渠道、线上行为和客群反馈等数据标签，据此建立算法模型，训练人工智能系统识别客户核心需求，同时构建与之相匹配的财富管理产品体系，在已有业务场景中发现被忽略的规律和联系，精准推荐产品，并在实践中通过转化率、利润、成本控制等指标来衡量模型效果并不断优化调整。
在客户运营方面，人工智能基于现有数据、外部数据和业务规则可动态分析客户生命周期，并有针对性地精准描述客户画像，做到客户状态追踪、及时洞察需求，达到客户精准管理的目标。
客户精准管理的核心理论认为，客户在进人公司后，是有“客户生命周期”的，不同生命周期需要不同策略“因材施教”，如在新手期，需要提升客户成长速度，投人激励政策，提供专属权益等:在成熟期则需要增加联系频次、增加多元场景推荐等。人工智能算法与该规则有效结合能够精准触达不同生命周期客群，形成服务资源分配的决策依据，在提高复购率和降低流失率方面有显著作用。例如，美银美林通过流失预测模型，发现直存业务( Direct Deposit) 开通会显善降低客户流失率，提升用户价值，同时，投顾的用户开通直存亚务的数量，也可作为量化衡量投顾业绩的重要指标。
在精准推荐方面，机器学习算法可根据用户画像、用户行为数据、理财产品特性，通过智能匹配，为用户智能推荐金融理财产品，继而基于适当性检验、风险特征分布为用户推荐组合产品。除了金融产品推荐，人工智能根据用户持仓状态、个人目标、行为特征等，为用户推荐合适的投资工具或服务:基于多算法融合策略，跟踪用户内容的浏览评论、阅读时长等行为，提供基于网络行为的内容推荐为财富管理客户打造更为聪明、智能的金融服务体验。
这段话描述了人工智能在财富管理领域的第一个应用场景：客户营销与服务。传统上，财富管理行业一直面临着如何获得更多客户并与他们保持密切关系的挑战。现在，人工智能和机器学习算法正在发挥关键作用。
具体而言，人工智能能够实时积累和分析客户行为数据，通过建立模型分析潜在客户的特征、营销信息偏好、风险偏好等，利用数字技术动态识别和预测客户的理财需求，实现千人千面的个性化理财目标。
在获客方面，人工智能算法根据业务逻辑和现有信息系统，设置客群特征、时段偏好、触达渠道、线上行为等数据标签，以建立算法模型。通过训练人工智能系统识别客户核心需求，精准推荐符合其需求的财富管理产品，从而提高转化率、利润，并不断优化模型效果。
在客户运营方面，人工智能基于现有数据、外部数据和业务规则，动态分析客户生命周期，精准描述客户画像，实现客户状态的追踪和及时洞察需求，以达到客户精准管理的目标。
客户精准管理的核心理论认为，客户在进入公司后有不同的“生命周期”，需要采取不同的策略。人工智能算法与这一理论结合，能够精准触达不同生命周期客群，形成服务资源分配的决策依据，显著提高复购率和降低流失率。
在精准推荐方面，机器学习算法根据用户画像、用户行为数据、理财产品特性，通过智能匹配为用户推荐金融理财产品。此外，基于适当性检验和风险特征分布，为用户推荐组合产品。人工智能还根据用户的持仓状态、个人目标、行为特征等，为用户推荐合适的投资工具或服务。通过多算法融合策略，追踪用户的网络行为，提供基于网络行为的内容推荐，为财富管理客户提供更为聪明和智能的金融服务体验。
目前，在金融产品评价领域，人工智能技术具有大规模数据处理和多种算法模型组合应用的优势。该技术能够处理全球市场的海量金融数据，通过数据挖掘、机器学习等技术提供定量分析和预测，包括投资组合的持仓穿透、目标产品的情景分析、压力测试以及基金经理择时能力评估等功能。例如，可以获取某基金经理近几年的操盘能力、投资风格、业绩等信息，有助于投资经理进行资产筛选、观测投资组合收益情况，并及时制定风险规避的交易策略。
在智能资产风险管理方面，金融市场的大数据和人工智能技术逐步构建了智能化的资产风险管理体系，并不断进行自动化迭代和演进升级。人工智能技术应用于流动性预测、投融资交易策略、交易自动化等领域，协助金融机构实现高效的资产负债管理和风险管理，为财富管理机构提供决策支持，大幅降低流动性风险，提升资金利用率。
在资产配置方面，人工智能使用不同算法和技术，如基于风险平衡、主观规则和市场预测等方法。基于风险平衡将资产配置到不同的投资组合中，以更高风险的配置适应风险承受能力更强的投资者，而更低风险的配置适应更保守的投资者。基于主观规则是根据投资顾问总结或历史数据学习的配置策略，例如，确保每个投资组合包含至少20%的股票等规则。基于市场预测是通过分析历史市场数据，根据市场趋势和预测制定投资策略，以最大程度地利用市场机会和降低风险。
人工智能为基础的资产配置和风险管理系统可以帮助投资者快速了解客户的资产、盈亏、持仓和交易情况，提供财富管理和资产配置建议。需要注意的是，人工智能并非完美无误，仍需要考虑投资经理的主观判断和实际市场情况。此外，人工智能的决策需要不断监督和优化，以确保投资组合的表现达到预期。
03
结语
目前，人工智能技术在财富管理领域的广泛应用程度日益深入，与金融业务的结合也变得越来越紧密，并且逐步创造了更多业态的可能性，实现业务的跨界整合。一些银行开始利用基于财富管理形成的大规模存量数据开发消费金融业务，为客户提供全方位的金融服务。
与此同时，当前人工智能在金融业务应用方面仍然面临一些挑战，包括数据隐私保护、数据流通权属及利益分配、模型可解释性和公平性等问题。因此，需要重视可信人工智能多元化治理评估，平衡业务转型的需求与合规风险治理的展望未来。在数据、算法和算力的支撑下，财富管理机构将不断拓宽业务边界，以获取增量业务、降低风险损失、改善运营成本，提升客户满意度，并创造更多的业务价值。
文章来源：AI与银行业 ，作者 林常乐
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