生成式人工智能：重塑财富管理行业的未来

智 库 导 语

生成式人工智能（AIGC, Artificial Intelligence Generated Content）作为当今科技领域的前沿技术，正在深刻改变财富管理行业的运作模式。

客户对于财富管理服务的期望往往更高，他们不仅需要财富的稳健增值，还期望获得专业、便捷、安全和个性化的服务体验。

生成式人工智能的出现，为金融机构满足这些需求提供了强大的技术支持。通过模拟人类的创造力和表达能力，通过强大的算法和海量数据，生成高质量的内容和解决方案。

从经营管理到客户服务，从产品研发到客户体验，生成式人工智能正在全方位重塑财富管理行业的未来。

生成式人工智能在财富管理领域的五大应用场景

1. 生成式人工智能在经营管理上的应用

生成式人工智能为金融机构的经营管理带来了前所未有的变革。

通过对客户数据的深度分析，金融机构能够更精准地把握客户需求，优化资源配置，提升运营效率。

例如，利用生成式人工智能构建的客户画像系统，可以实时分析客户的资产状况、投资偏好和风险承受能力，帮助金融机构制定更具针对性的营销策略和服务方案。

案例场景

摩根大通（JPMorgan Chase）在2024年5月推出IndexGPT，通过特定主题关键字创建投资篮子主题索引，再基于大模型进行深度分析扫描新闻等内容，识别被提及的公司，最终创建“主题投资篮子”。

2024年上半年，摩根大通开始为旗下资产和财富管理部门的员工提供生成式人工智能平台LLM Suite，内部将其称为“研究分析师”，具有生成和完善书面文件、提供创造性解决方案和总结大量文档共三项关键功能，可以提供有关某个主题的信息、解决方案和建议，该工具协助约5万名员工完成各种任务，简化公司内部的信息流，达到节省流程时间和提高输出质量的效果，提高业务的生产力的决策能力。

此外，摩根大通计划每年在人工智能能力方面投入10亿美元以上。同时，摩根大通还利用生成式人工智能技术开发了一套智能风险管理系统，能够实时监测市场动态和客户交易行为，及时发现异常交易和潜在风险。

2. 生成式人工智能在产品研发方面的应用

在产品研发方面，生成式人工智能能够助力金融机构开发出更符合客户需求的产品和服务。

通过对市场趋势和客户需求的深度洞察，生成式人工智能可以为产品研发团队提供创新思路和数据支持。

例如，利用生成式人工智能分析客户的配置需求、投资偏好、风险厌恶度、产品适配性等信息，金融机构可以设计出更具针对性和个性化的投资组合产品。

案例场景 1

汇丰银行（HSBC）在AI Markets平台内开发了一个聊天机器人，这是一个面向机构投资者的数字助理，为客户提供来自汇丰全球市场部门的专有数据，这些数据可用于定价和执行交易或生成实时市场评论。

AI Markets平台与汇丰银行的集中式本地数据库集成，从内部通信和客户互动等广泛来源获取信息，提供可操作的专有市场洞察。

此外，生成式人工智能还可以通过模拟市场变化，对产品进行风险评估和优化，确保产品的稳定性和收益性。

案例场景 2

纽约梅隆银行（BNY Mellon）在2024年成为全球首家部署由NVIDIA DGX SuperPOD支持的AI超级计算机的银行，以加速对AI的采用进程，当前支持的部分功能包括存款预测、支付自动化、预测性交易分析和日终现金余额等

3. 生成式人工智能在客户服务上的应用

生成式人工智能可以为高净值客户提供更加高效、便捷的服务体验。

智能客服系统能够通过自然语言处理和机器学习技术，实时解答客户的问题，提供个性化的金融建议。

例如，客户可以通过智能客服系统随时查询账户信息、了解投资组合的表现，并获得专业的投资建议。

案例场景

德国商业银行（Commerzbank）利用Microsoft Azure OpenAI开发了Banking Avatar。

这是一种能够使用自然语言与客户交谈的虚拟助手，能够以类似人类的准确性和同理心理解和回应客户的咨询提问，减少了客户等待时间，提高了服务的响应速度，提升了客户的整体满意度。

4. 生成式人工智能对于客户体验的提升

生成式人工智能在提升客户体验方面具有显著优势。

通过虚拟数字人和智能投顾等技术，金融机构能够为客户提供更加个性化、定制化的服务。

例如，虚拟数字人可以为客户提供24小时不间断的资讯服务，通过自然语言交互为客户提供市场动态、投资建议等内容。

智能投顾系统则可以根据客户的实时需求和市场变化，动态调整投资组合，确保客户资产的稳健增值。

案例场景

韩国的新韩银行通过与DeepBrain AI合作，推出了GenAI银行柜员机。

这些AI柜员机以实际银行员工为原型，提供交互式实时客户服务。它们集成了语音和视频合成功能，可在数字办公桌和智能自助服务终端上提供逼真的对话。

GenAI银行柜员机可处理64项任务，从存款到贷款申请，保持人性化，这既提高客户满意度，也减少了银行的运营成本，同时提供24/7全天候服务。

5. 生成式人工智能给予员工的支持

生成式人工智能不仅能够提升客户服务和管理效率，还能为金融机构的员工提供成长支持。

通过智能培训系统和知识管理平台，员工可以随时随地获取最新的行业知识和技能，提升自身的专业素养。

例如，生成式人工智能可以为员工提供个性化的培训课程，根据员工的岗位需求和技能水平，推荐最适合的学习内容。

案例场景

加拿大帝国商业银行（CIBC）宣布推出两款人工智能驱动的工具，旨在提高生产力并支持其以客户为中心的战略。

一个是CIBC人工智能平台，该平台通过自动化日常任务来促进创新和简化运营，这款生成式人工智能工具使CIBC团队成员能够快速总结文档、生成会后材料和起草电子邮件，从而让他们能够专注于更高价值、以客户为中心的活动。

另一个是GitHub CoPilot，目前已向银行开发人员广泛推广。GitHub CoPilot通过提供代码建议、自动执行重复任务和提高整体编码效率来帮助开发人员。

生成式人工智能面临的挑战与建议

尽管生成式人工智能在服务高净值客群方面具有巨大的应用价值，但也面临着一些挑战。

• 首先，数据隐私和安全问题仍然是一个重要的关注点。

金融机构的客户账户信息和个人数据具有高度敏感性，需要采取严格的加密和安全措施，确保数据的安全性和隐私性。

例如，数据泄露可能导致客户的财务损失和声誉风险，金融机构需要建立健全的数据管理和合规体系，确保技术应用的合法性和合规性。

• 其次，科技伦理问题也不容忽视。

生成式人工智能在提供服务时，需要遵循道德和伦理准则，避免因算法偏见和歧视等问题影响客户体验。

例如，算法偏见可能导致对某些客户群体的不公平待遇，金融机构需要建立健全的科技伦理指导方针，确保生成式人工智能的应用符合社会价值观。

• 再者，生成式人工智能的应用还需要金融机构在技术投入和人才培养方面加大投入，以确保技术的有效应用和持续发展。

例如，金融机构需要培养和引进专业的技术人才，提升机构的技术水平和创新能力，以应对生成式人工智能带来的技术挑战。

结 语

生成式人工智能在财富管理领域中具有广阔的应用前景。通过在经营管理、产品研发、客户服务、客户体验和员工成长五大维度的深度应用，生成式人工智能能够为金融机构带来显著的效益提升和客户体验改善。

未来，随着技术的不断进步和监管的完善，生成式人工智能将在金融服务领域发挥更加重要的作用，为高净值客户提供更加优质、高效、个性化的服务。

本文编辑 & 排版：
财策智库 新媒体团队

参考文章：
[1] 轻金融，李静瑕，全球顶级银行的生成式AI革命，2025
[2] 沙丘社区，沙丘智库研究团队，国内外银行大模型应用对比：技术路线、落地场景以及23个国外典型案例, 2024

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