人工智能在财富管理领域的应用与展望

​本文共  4713 字
阅读预计 12 分钟
投稿及合作：wealthmagazine@163.com

人工智能、大数据算法能够迅速汇集信息、量化评估、投研分析、执行交易，最大程度减少操作性风险，降本增效，为传统财富管理模式注入新的活力。具体来看，人工智能技术在财富管理行业主要有四大应用场景: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。金融业的核心内容，如，资产配置、风险管理等基本均围绕数据的量化分析来进行。全球金融市场中的许多公司都在积极探索如何使用AI技术来提高财富管理效率和服务质量。这些公司正在不断研发和改进AI算法，以便为客户提供更加精准和个性化的投资建议，并通过自动化投资决策来提高投资回报和降低风险。

以美国金融市场为例，近年来，人工智能在华尔街的应用已经改变了美国金融业的人员和成本构成。有数据显示，投资银行高盛目前有近9000名数字化技术人员，超过整体员工数量的25%; 摩根大通每年在金融科技方面的支出也增长迅速，每年高达120亿美元。

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，即金融机构通过人工智能技术进行财富管理服务，在一定程度上替代传统的人工投资顾问职能，在客户端简化信息获取和客户服务流程，提升用户体验。在资产端对市场信息进行量化分析和投资决策，寻求符合客户需求的产品。

美国这一领域的代表公司Betterment和Wealthfont均成立于2008年美国金融危机爆发之时，它们以低费率、低成本和便捷服务获得了市场认可。Betterment使用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，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贸和交易执行。Wealthfront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。该类金融科技创业公司不仅提升了当前投顾客户的投资体验，而且覆盖了传统投顾未能覆盖的非高净值人群。

老牌的财富管理公司也紧随智能投顾大势，相继推出人工智能的金融应用系统，如，Schwab AdvisorPortfolio Connect投资组合管理平台，通过服务独立投资顾间机构，实现降低系统管理成本和工作量、简化操作、密切客户连接的目标: 全球性资产管理公司BlackRock打造Aladdin平台，以人工智能算法为技术底座，分析市场数据、新闻事件和社交媒体上的评论，以预测市场趋势和股票表现，并且根据客户的投资目标和风险偏好自动化资产配置，以帮助客户实现最佳投资回报。

与此同时，我国居民财富在近十年快速增长，有数据显示，我国中等收人人群自21世纪初以来已经增长了54倍，达到4亿人左右，个人可投资资产规模已突破200万亿元人民币。整体财富规模迅速增长，不同财富规模的人群个性化需求凸显，这对财富管理机构的能力水平提出了更高要求。

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、模型算法的深人应用，中国的财富管理市场也出现了数字化、智能化的发展趋势，人工智能与财富管理的结合逐渐具备可实现、可操作的技术基础。

人工智能等技术正在赋能财富管理行业的转型，助力金融机构探索金融科技应用，金融机构也纷纷精准发力相关业务场景，构建数字化、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

传统财富管理服务是由专业投资顾向花费大量时间与精力为客户提供理财规划等服务，同时收取较高费用作为酬劳。这一模式导致了一些财富管理市场无法继续扩大的痛点:例如，参与门槛过高，只局限于高净值群体，或者沟通流程紧琐、客户体验较差，等等。

从需求端来看，财富管理过程中涉及人量客户沟通、风险评估、资产配置、业绩反蚀等信息流、数据流交互的环节，消耗了投顾和客户的时间与精力，也限制了财富管理业务的拓展和用户体验的提升。

从供给端来看。在投顾进行资产与凤险偏好匹配的过程中，有大量的不同类型的风险、个性化的投资决策，均需要依托量化分析的技术实现。人工智能、大数据算法则能够迅速汇集信息、量化评估、投研分析、执行交易，最人程度减少操作性风险，降本增效，为传统财富管理模式注人新的活力。因此，人工智能技术可以充分应用在营销与服务、投资研究能力提升、金融产品评价和资产风险管理等四大业务场景，有效促进我国财富管理行业快速发展。

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。

应用场景二:提升投资研究能力。人工智能在提升投研效率和科学性方面体现了较为明显的优势。某资产管理规模排名全球TOP3的银行财富部门通过机器学习技术对40000多份研究报告评估分析，并以此作为依据对股票打分。

经过一段时间的跟踪，结果显示评分较高的股票与评分较低的股票收益率差异高达9.6%。人工智能助力投研能力提升集中在信息处理、模型构建和效率提高三人方面。

第一，扩充信息源。通过自然语言处理、深度学习等人工智能技术拓宽投资信息来源，金融信息系统可抓取与投资目标相关的宏观经济指标、舆情走向和监管政策等数据，大幅提高获取信息的及时性，利用自然语言处理技术来分析新闻文章和社交媒体上的评论，更好地了解市场情绪和趋势，并根据其预测结果制定投资策略，减少投资顾向进行金融处理基础数据的工作量。

第二，在资产量化分析过程中，人工智能机器学习与前沿金融计量分析相结合，可实现多种金融模型和相关因子的覆盖，继而结合财富管理多种业务场景、个性化的投资目标，以多时序智能计算的组合优化算法及穿透式资产框架，提供智能科学的投资决策服务。

第三，可视化过程管理。基于多源数据和业务逻辑，人工智能可实现数据和流程的可视化，并根据财富管理每个环节的需求集成财务工具、因子工具、预测模拟器等智能工具，从而提高投资研究的效率。

此外，以人工智能为基础的投研分析可以提供标准化、可视化、模块化的中后台系统，以插件形式集成于金融机构的庞大信息体系中，很好实现投研能力的复制和拓展。应用场景三:金融产品评价。财富管理的核心能力之就是对资产端的科学决策。利用多因子分析、人工智能机器学习算法和金融量化分析则可以实现金融产品的评价和优选，以及基金经理的操盘能力的评估，以帮助投资应同进行投资决策和投资组合的凤险管理。

目前，在具体的金融产品评价场景中，人工智能技术的优势在于大规模的数据处理能力和多种算法模型的组合应用，它可以处理来自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，具体包括投资组合的持仓穿透、目标产品的情景分析和压力测试以及基金经理择时能力评估等功能。例如，可获得近几年以来某基金经理的操盘能力、投资风格、投资业绩等信息览，这一技术将有效帮助投资经理进行资产筛选，观测投资组合收益情况，并及时做出风险规避的交易策略。

应用场景四:智能资产风险管理。金融市场的大数据和人工智能技术已经逐步形成了智能化的资产凤险管理体系，并持续自动化迭代和演进升级。人工智能技术应用在流动性预测、投融资交易策略、交易自动化等方面，帮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金融决策支持，从而大幅降低流动性风险，并提升资金利用率。

其中，最常见的是人工智能使用不同的算法和技术来做资产配置，常见的一些方法包括基于凤险平衡、主观规则和市场预测等。基于风险平衡是指根据投资者的风险偏好和目标，人工智能算法将资产配置到不同的投资组合中，即更高凤险的资产配置给更有风险承受能力的投资者，而更低风险的资产配置给更保守的投资者。

基于主观规则是指由投资顾向总结或历史数据中学习到配置策略，例如。“每个投资组合应该包含至少20%的股票”，或者“每个投资组合的平均剩余期限应该在5~10年之间”等规则。基于市场预测是指人工智能和机器学习算法可以分析历史市场数据，并根据市场趋势和预测制定投资策略，这一自动调整投资决策和资产配贸的方法，已经成为美国BTP市场的主要趋势之一，以最大程度地利用市场机会和降低风险。以人工智能为基础的资产配置和风险管理系统可有效帮助投资颜向快速了解客户的资产、盈亏、持仓、交易等情况，融合基金推荐与资产配置，定制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，资产配置时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也需要不断进行监督和优化，以确保投资组合的表现达到预期。

03、结语

当前，人工智能技术在财富管理领域的应用程度更为深人，与金融业务的结合也日趋紧密，并且逐步开创了更多业态可能性，逐步实现业务的跨界整合，一些银行开始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，现阶段人工智能的金融业务应用方面仍然存在着数据隐私保护、数据流通权属及利益分配、模型可解释性和公平性等诸多问题。需要重视可信人工智能多元化治理评估，平衡业务转型要求与合规风险治理展望未来，在数据、算法、算力的支撑下，财富管理机构将不断拓宽业务边界。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，创造更多业务价值。

文章来源：AI与银行业 ，作者  林常乐
免责声明：“财策智库”公众号涉及的内容仅供参考，本公众号所发文章代表作者个人观点，不代表本公众号立场，同时不构成对所述产品及服务的出价、征价、要约或要约邀请，不构成买卖任何投资工具或者达成任何合作的推荐，亦不构成财务、法律、税务、投资建议、投资咨询意见或其他意见。对任何因直接或间接使用本公众号涉及的信息和内容或者据此进行投资所造成的一切后果或损失，本公众号不承担任何法律责任。公众号内的文章版权及相关权益归相关内容提供方所有，如涉及侵权等问题，请联系微信号：happykorea01