信任与技术的平衡

在一个建立在自由裁量权、人际关系和长期信任基础上的行业中，很少有技术能像人工智能那样让人兴奋和忧虑。现在的挑战不是是否采用人工智能，而是如何负责任、有效和大规模地采用人工智能。人工智能曾经被视为后台分析的外围工具，现在已进入财富管理战略的核心。在私人银行、家族办公室和精品顾问中，它开始影响从客户入职到投资研究、投资组合优化和“人工智能已成为财富管理领域最受关注和最积极探索的技术，”L.E.K Consulting 负责人 Amit Gujar 表示。“在整个行业中，我们看到了兴奋、投资和实验 - 一些全球私人银行在过去两年中进行了一百多个概念验证。现在的重点是从实验转向证据：评估哪些试点项目能够带来真正的商业和客户价值，并且值得扩展。”这种转变，从好奇心到能力 -标志着一个新时代的开始。然而，正如 Gujar 指出的那样，该技术的真正影响既在于其所需的基础工作，也在于其提供的自动化。“利用人工智能的愿望正在迫使企业打好基础——建立单一事实来源、清理和协调数据以及加强治理。在许多方面，人工智能正在使组织重新发现其数据和运营模式的基础知识。”从概念验证到经过验证的价值人工智能在财富管理方面的全部潜力仍在显现，切实的进展已经可见。早期的胜利来自于运营和控制，其中自动化正在削减成本并提高合规性。“人工智能正在帮助自动化入职、客户验证和监控活动，减少监管摩擦，同时提高效率，”Gujar 说。“我们还看到中台职位的生产力得到了切实的提高。英国一家财务咨询公司已经通过工作流程自动化和文档化，使副规划人员和行政人员的生产力提高了 30% 以上。 在投资组合管理中，采用更加谨慎。机器学习长期以来一直在帮助量化对冲基金，但传统私人银行仍在学习将这些工具嵌入到日常投资组合构建中。古贾尔指出，这种变化是务实的，而不是革命性的；人工智能开始支持研究综合、风险分析和优化，尽管人类监督仍然至关重要。故事仍在继续增强而不是取代顾问尽管自动化取得了进步，Gujar 显然财富管理的核心仍然是人际交往。“财富管理和私人银行业务从根本上讲是关于人的，”他说。“客户不仅看重顾问的技术能力，还看重顾问的能力。”人的维度是机器无法复制的。”在古贾尔看来，人工智能的作用是增强，而不是取代。“在未来五年里，顾问可以实际管理多达两倍的客户，同时保持互动质量，这要归功于人工智能代理总结会议、建议下一步行动和准备材料。”承诺是高效而不侵蚀信任 – 顾问“取代人类的想法是十年前最初的机器人咨询论文，但它并没有成功。即使在数字丰富的时代，客户也愿意为值得信赖的顾问支付更多的费用，包括远程或混合形式。人工智能将使这些顾问更加完整，而不是过时。”精品优势如果大型全球银行有大规模人工智能实验的预算，那么小公司就可以同样有价值的东西：敏捷性。 “规模较小的精品公司面临着明显的规模限制，但可以通过快速追随者取得成功。”Gujar 说道。“通过云平台、开放式 API 和模块化人工智能工具，技术的民主化现在允许精品公司部署复杂的解决方案，而无需大量基础设施投资。”它们的规模可以成为一项战略资产。他补充道：“他们可以实施可带来短期影响、客户引导自动化、潜在客户评分或投资组合洞察生成的用例，而无需进行大量基础设施投资。”他说。许多技术提供商现在提供白标人工智能副驾驶员和分析工具，可根据个人品牌标识和工作流程进行配置。“在大型银行与复杂性和治理惰性作斗争的情况下，小型银行可以更快地行动，促进创新并保持高接触文化。”定价、公平和价值即使技术改变了交付方式，财富管理中的定价模型也已被证明是显着的稳定。“尽管存在数字化颠覆的说法，但财富管理定价一直具有弹性，”古贾尔解释道。“建议、关系管理和整体财务规划继续占据溢价。”在成本下降的地方 - 特别是在资产管理和执行方面，客户可以通过更高效的价值链而不是更便宜的建议受益。“财富管理机构很少与机器人顾问或纯数字平台在价格上直接竞争。他们在信任、同理心和获取信息的渠道上竞争。 ”监管正在加速变革。英国的消费者责任迫使公司正视传统的定价差异，并根据公平原则调整费用。古贾尔表示，“它重点关注消除交叉补贴、增进客户了解并确保为每个客户群提供适当的解决方案。”他补充道，这些改革取得了意想不到的积极成果：“一些财富管理机构的收入增长了 10% 以上，同时利润率和满意度也有所提高。和保留 - 商业、客户和监管目标的罕见一致性。”他说，教训是透明度是有回报的。“最成功的公司并不将定价视为防御性监管要求，而是重申公平性、透明度以及与客户结果保持一致的机会。”通过经验而不是产品进行竞争从外部来看，财富管理可能会出现商品化：类似的投资组合、熟悉的品牌、可预测的业绩。但古贾尔认为真正的差异化取决于公司对所选客户群的理解和服务程度。“这个领域的领导者不是在产品上竞争，而是在产品上竞争。”他们通过了解、服务和留住特定客户群的程度来实现差异化。”对于大众富裕客户来说，混合模式正在蓬勃发展 - 在重要的时候由人类专业知识支持的数字界面。在高净值个人中，双顾问模式正在取得进展，将客户经理与技术投资组合专家配对。在超高净值水平上，私人银行正在扩展到生活方式和遗产服务，从慈善咨询到全球流动性公司也在沿着三个更广泛的方向发展：生态系统合作伙伴关系、技术主导的参与和体验设计。Gujar 说：“领先的公司正在与相邻的参与者建立生态系统，从房地产和法律合作伙伴到可持续发展数据提供商。”“最好的主张将行为分析、私人社区和策划的内容结合在一起，以创建忠诚度循环，特别是对于继承财富的下一代。”然而，挑战仍然存在：在不损失资源的情况下扩展个性化“人工智能和自动化可以增强洞察力，但无法复制同理心，”他警告说。“最成功的公司将是那些在算法精度和情感共鸣之间取得适当平衡的公司。”私募市场中的人工智能：从实验到执行在私人资本和另类投资中，人工智能的影响力是真实的，但仍在形成中。“大多数公司都在尝试，而不是转型，”Gujar 说。 “最明显的收益是在数据聚合、文档分析和模式识别方面，而不是在制定或验证投资决策方面。”私募市场仍然缺乏数据且分散，这限制了人工智能的准确性。但方向是明确的。“自动化正在为投资组合监控和报告等运营领域带来真正的生产力优势。但交易发起和估值仍然在很大程度上依赖于人类判断和本地洞察力。”在私募市场探索人工智能的公司应该这样做古贾尔警告说：“访问范围正在扩大，但这并不意味着它变得容易或没有风险。人工智能可以帮助管理复杂性，但它无法消除流动性不足、不透明或长期性。”它的最佳用途是筛选、诊断和客户教育，帮助顾问将复杂性变得清晰。他强调，提高技能至关重要。“团队必须了解人工智能可以做什么和不能做什么，并能够质疑其输出最聪明的采用者从小规模开始，小心翼翼地扩大规模，从第一天起就嵌入治理和合规性。“人工智能无疑将扩展财富管理机构可用的工具，但这不是一条捷径。成功的公司将把人工智能视为决策支持系统，而不是决策者。”面临压力并准备更新的行业古贾尔认为，下一个十年将对金融服务进行前所未有的考验。“企业现在面临着更低的利率“环境、持续的成本压力以及不断加剧的利润压缩，”他说。现在必须在竞争更加激烈、审查更加严格的环境中获得增长。”在这种压缩中，人工智能将充当颠覆者和分隔者。“拥有正确数据基础和治理框架的公司正在看到有意义的生产力提升；其他人发现人工智能带来了模型偏差、数据碎片化和监管风险等新风险。”监管正在逐步发展。“预计有关可解释性、数据来源和人类责任的新标准，确保公司能够说明算法做出决定的原因。”Gujar 预测。欧盟人工智能法案、FCA 的消费者责任和新加坡 MAS 的要求都在塑造全球标准。它无法取代信托责任。”下一个前沿随着人工智能重塑从合规到对话的一切，财富管理的定义特征 - 信任、同理心、纪律仍然是其最大的优势。未来属于能够将机器精度与人类判断相结合的公司。“私人银行的下一个前沿，”古贾尔说，“正在压缩中蓬勃发展 - 使用人工智能、数据和严格的专注来服务更多人”在一个算法可以模拟洞察力但不能模拟真诚的时代，财富管理机构的制胜秘诀可能看似简单：掌握基本原理、数据、纪律和对话，让技术完成剩下的工作。“信任与技术的平衡”最初由 GlobalData 旗下品牌 Private Banker International 创建和发布。本网站上的信息出于一般信息目的而真诚地包含在内仅。它并不构成您应该依赖的建议，我们对其准确性或完整性不提供任何明示或暗示的陈述、担保或保证。您必须在根据我们网站上的内容采取或不采取任何行动之前获得专业或专家的建议。查看评论