【财富管理】中国财富管理能力评价报告-(2023):财富管理数字化转型与大模型应用-47页附下载
2023 年是中国财富管理充满机遇与挑战的一年，这一年里，财富管理行业的市场规模仍保持高速增长的趋势，但也面临着宏观经济和资本市场波动导致的业绩压力，以及中国财富管理客户的需求持续多样化、复杂化的新要求。2023 年底至2024 年初的股票市场暴跌对财富管理行业造成较大冲击，再一次引发了市场的不信任感，不利于行业长期高质量发展。
度过危机并抓住机遇需要各类财富管理产品为客户带来切实的收益，这要求财富管理机构和资产管理机构以客户利益为中心，深入挖掘客户风险状况和理财需求，精准匹配产品特征，同时在投资交易中更稳健高效。为实现上述目标，加快推进财富管理行业数字化、精准化、智能化，利用前沿科技赋能行业发展，成为各类财富管理机构在未来一段时间内的核心要务。
本报告主要由三部分内容组成。第一部分基于2023 年第四季度数据，对中国不同类型机构的公募财富管理产品（非现金类）保有规模（简称“财富管理规模”）指数进行分析。
结果表明：第一，银行优势地位仍然稳固。在100 强机构中有61 家银行，且指数平均值持续上升；前20 名中有18 家银行，前10 名中有9 家银行。尤其以招商银行为代表的头部机构的优势显著。第二，券商市场占有率持续扩张。2023 年券商的权益类基金保有规模首次超越第三方基金销售机构，成为仅次于银行的第二大销售渠道，其保有规模和市占率均实现逆势增长；券商的非货基金保有规模和市场占有率也有较大提升，保持强势增长。由于券商具有场内ETF 产品的差异化优势以及投顾等多种专业化服务，使得客户粘性进一步增强，财富管理具备优势的券商将加速发展。第三，公募基金公司财富管理服务仍有较大的发展潜力。
和银行、券商相比，公募基金公司上榜数量较少（只有7 家，均为头部机构），行业集中度较高。第四，第三方机构依托互联网发展迅速，上榜数量较2023 年上半年增加一家，指数平均值较2023 年上半年下降，但仍位列各类型机构均值的第一位。从上榜第三方机构前十家来看，其指数值差距较大。第三方财富管理机构多为互联网企业，其依托技术能力，在专业服务便捷性、普惠性和交互体验性方面具有较强竞争优势，同时具有更大的客户底盘优势。
第二部分着眼于财富管理行业数字化的现状和趋势，提出中国财富管理机构数字化能力指标，并对业内各类型头部机构的数字化能力建设进行深入分析。对财富管理机构而言，数字化转型重塑了行业传统的经营运作模式。这一过程从满足客户综合需求出发，不仅在产品和服务上实现创新，更推动机构在运营和管理层面的重构，使其财富管理能力有条件发生质的飞跃。目前部分头部机构的数字化转型已初显优势，线上触达和个性化自助定制服务将大量多层次线上客户流量有效转化为存量。具体我们将基于财富管理机构APP 用户的月活跃
程度（MAU）和日活跃程度（DAU）指标来评估财富管理机构数字化转型程度和数字化服务能力，并构建核心分析评价体系。我们发现，财富管理机构的相对MAU 指标（MAU/零售客户数）、相对DAU 指标（DAU/零售客户数）与非货币非现金财富管理产品保有量（亿元）之间均具有明显的正向相关关系，财富管理机构的数字化能力是其财富管理规模和综合能力的重要影响因素。具有更高用户活跃度水平的财富管理机构，往往具有更高的财富管理规模，在财富管理领域处于靠前地位。
第三部分将聚焦大模型赋能财富管理，详细介绍大模型在财富管理行业中的应用场景和使用案例，并对未来大模型持续推动财富管理行业高质量发展的前景与挑战进行展望。未来AI 大模型将广泛应用于财富管理行业，为中国财富管理行业数字化转型提速增效。与传统AI 模型不同，大模型算法的出现使得低成本高个性化的模型训练和“千人千面”的客户服务成为可能。在大模型的赋能下，财富管理行业前中后台的运作机制将会发生重大转变。
前台方面，大模型在智能营销、智能服务、智能运营等环节展现出更为显著的优势。中台方面，大模型通过对海量数据进行采集、计算、储存、加工和统一后，储存标准数据，形成大数据资产层，并基于数据资产进行二次加工，产出智力资本。大模型让来自于业务的数据反哺业务，并不断循环迭代，在客户画像、智能投研、智能投顾、智能风控等领域为客户提供高效服务。后台方面，大模型出色的代码生成能力能够帮助财富管理机构减少系统开发和对接成本，加速大模型和现有业务的融合。
大模型在财富管理领域的应用和推广，将有效推动我国财富管理行业的高质量发展，使我们对于行业的未来充满期待。然而，当前在财富管理领域应用大模型或在数据质量、风险合规、用户行为等领域仍然面临相关挑战。为此，监管部门和金融机构均应采取应对策略，使得大模型能够更加有效地服务财富管理行业。例如，在数据质量方面，通过添加数据标记、清洗和转换数据、数据缩减、增加数据多样性、持续监测和维护数据等方式对数据质量进行严格把控，共同打造行业数据集；在风险合规方面，引入警戒牌机制、缓冲区机制、车道线机制等，明确监管责任主体，建立一体化实施的大模型安全防控体系；在用户行为方面，积极投入垂直大模型预训练和应用层微调，打造算法逻辑各异的模型，建立起丰富的财富管理模型生态。
报告目录
引言
第1 章 中国财富管理行业格局与发展趋势
1.1 中国财富管理行业概述
1.2 中国财富管理行业竞争格局与机构特征
1.2.1 分析口径与方法
1.2.2 财富管理行业竞争格局
1.2.3 各类机构财富管理业务发展特点
第2 章 中国财富管理机构数字化能力分析
2.1 中国财富管理机构数字化转型：内涵和趋势
2.1.1 财富管理机构数字化转型的内涵
2.1.2 财富管理机构数字化转型的趋势
2.2 中国财富管理机构数字化能力指标和分析框架
2.2.1 主要考察指标
2.2.2 指标内涵
2.2.3 分析框架
2.3 头部机构的财富管理数字化能力评价结果
2.3.1 头部机构的财富管理数字化能力情况
2.3.2 银行
2.3.3 第三方机构
2.3.4 券商
第3 章 财富管理升级趋势：大模型加快数字化转型落地
3.1 大模型如何赋能财富管理
3.1.1 大模型 vs. 传统AI 模型
3.1.2 大模型赋能财富管理的路径
3.1.3 大模型在财富管理领域应用的能力边界
3.1.4 在财富管理领域应用大模型的实践探索
3.2 在财富管理领域应用大模型的展望
3.2.1 在财富管理领域应用大模型的机遇
3.2.2 在财富管理领域应用的大模型需要具备的能力
3.2.3 在财富管理领域应用大模型的挑战与治理
图表目录
图 1 排名前10 家银行指数值
图 2 排名前10 券商指数值
图 3 上榜7 家公募基金指数值
图 4 排名前10 第三方机构指数值
图 5 数字化财富管理的内涵
图 6 数字财富管理与传统财富管理的区别
图 7 分析框架
图 8 20 家商业银行2023 年MAU 情况
图 9 20 家商业银行2023 年DAU 情况
图 10 20 家商业银行2023 年MAU/零售客户数情况
图 11 20 家商业银行2023 年DAU/零售客户数情况
图 12 散点图：13 家银行MAU/零售客户数与非货非现金保有量
图 13 散点图：13 家银行DAU/零售客户数与非货非现金保有量
图 14 传统CNNs 模型架构图
图 15 传统AI 模型任务构建方式
图 16 Transformer 模型架构图
图 17 大模型多任务应用模式
图 18 大模型赋能财富管理前中后台
图 19 类比美国，我国财富管理产业链或将更为细分
表格目录
表 1 2023 年末业内机构公募财富管理产品（非现金类）保有规模指数100强
表 2 2023 年末业内机构公募财富管理产品（非现金类）规模指数100 强机构类型
表 3 100 强机构指数值分布
表 4 各类型机构指数平均值
表 5 2023 年末公募财富管理产品（非现金类）保有规模TOP15
表 6 银行指数值分布
表 7 券商指数值分布
表 8 7 家公募基金指数值分布
表 9 第三方机构指数值分布
表 10 2023 年末前25 家机构的财富管理数字化能力情况
表 11 前25 家机构财富管理规模和数字化能力指标排名情况（2023 年）
表 12 商业银行：相关性分析
表 13 第三方机构财富管理应用用户活跃度情况
表 14 券商财富管理应用用户活跃度情况
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