目前有很多关于生成式人工智能的讨论，这是一个热门话题，有可能显着提高员工效率，特别是在分析和管理流程中。 但我们认为，这种关注还不够。
虽然优化中后台领域的流程，特别是通过使用大型语言模型（LLM）等生成式人工智能，目前是许多公司关注的焦点，但资产管理中也出现了一个根本不同的问题：如何才能实现这一目标？这些技术用于通过更高质量、更合理的分析、更具预测性和更量身定制的服务来增加管理的资产。 尤其是在为富裕人士和超高净值人士领域的客户提供支持时，我们的目标很少是成为最便宜的服务合作伙伴，而是成为最好、最积极主动的顾问。
因此，让我们来看看数据科学和机器学习（或“真正的”人工智能，超越大肆宣传的语言模型）发挥作用的领域：
- 个性化投资策略：人工智能可以有效地利用大量数据来制定更精确地适合客户个人风险承受能力、财务目标和生命阶段的投资策略。
与项目关系经理的情商和个人关系相结合，可以开发出更高质量的解决方案。 - 改进的交互：通过交易数据的机器分析，资产管理者可以实时识别甚至预测客户不断变化的需求，从而使与客户的交互更加丰富和更加主动。
因此，客户员工在短时间内出现的非典型行为模式可以通过单独定制的沟通和建议来改善互动。 这让客户在他们的财务旅程中感到更被理解和更有价值。 - 未来规划的预测分析：数据丰富的人工智能的预测能力还使财务策略能够主动适应生活事件、市场变化和不断变化的财务目标，使财富管理服务领先一步。
在这里，客户关系经理还可以根据数字、数据和事实，学习处于类似生命阶段和情况的其他客户的策略。 因此，对客户行为和需求的理解不再是静态的，而是实时动态的。 - 更加定制化的客户细分：人工智能还可以在算法上支持定义客户角色的过程，从而提供专门定制的服务和投资选项，从而提高客户满意度和忠诚度。 除了位置和交易数据之外，还可以考虑客户行为和数字偏好的信息，以便不仅调整内容，还调整联系的类型和渠道，以满足客户的个人需求。
将人工智能融入财富管理不仅可以整体提高效率，还可以通过提高客户服务质量开辟新的增长维度。 为了成功踏上这一激动人心的旅程，资产管理公司应采取以下基本战略步骤：
- 技术基础：迈向人工智能驱动的未来的第一步始于创建强大的技术基础设施。
投资数据分析平台和工具以及系统的安全性，这些是数据驱动的个性化客户服务的支柱。 能够有效处理大量数据的可靠平台是满足客户的个性化需求并为他们提供量身定制的投资策略的关键。 - 专业知识：正如通常的情况一样，仅靠技术是不够的。
最重要的资源将是一支专家团队，他们了解与资产管理相关的可用技术和市场，特别是对客户和客户关系有深入的了解。 对您的员工进行数据科学基础知识的培训，并促进对人工智能的可能性和局限性的深入了解。 正确的人才组合可以让您在技术创新和世界一流的财富管理之间架起桥梁。 - 合作伙伴和生态系统：与技术提供商和金融科技初创企业建立战略合作伙伴关系，以获取创新并促进不断变化的趋势的创意交流。
通过采取这些步骤，您将处于财富管理创新的前沿。 您不仅通过个性化和预测性服务为客户创造附加值，而且还重新定义了财富管理的未来。
随着人工智能技术的快速发展，我们正迈入财富管理的新时代。 这些创新将如何影响您的投资策略？当我们使用这些新工具时，应该考虑哪些道德因素？
人工智能财富管理的未来不仅是效率问题，更是责任问题。 我们邀请您与我们反思并讨论这些技术的长期影响。 旅程现在开始——你准备好了吗？