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2024年，全球财富管理行业在经历了2022年的低谷期后，迎来了显著的复苏。金融市场的回暖和管理资产规模的扩张成为主要驱动力。然而，盈利能力不足的问题依然存在，行业面临着融资成本上升、利率下行预期增强、通胀压力、运营效率低下和监管趋严等多重挑战。在此背景下，生成式AI技术的崛起为财富管理行业带来了新的机遇，有望通过提升效率和改善客户体验，推动行业的颠覆性变革。
关键词：全球财富管理、生成式AI、行业变革、客户体验、效率提升
一、全球财富管理市场的复苏与挑战
2023年，全球净财富规模实现了4.3%的增长，总额达到477万亿美元。这一增长主要得益于金融市场的回暖，尤其是股票市场的强劲表现。全球股票市场在2023年飙升15.8%，总市值突破72.5万亿美元。此外，寿险和养老基金等投资组合也重回增长轨道，规模达到67.1万亿美元。然而，尽管市场整体复苏，财富管理机构的盈利能力仍然面临挑战。2023年，财富管理机构的客户业务量收益提升了约5.2个基点，但成本上升4.2个基点，导致利润率仅提高了1个基点。自2007年以来，行业利润率已下降超过40%，预计除非行业及时调整现有业务模式，否则利润率下滑的趋势将长期持续。
二、生成式AI在财富管理中的应用前景
生成式AI技术在财富管理行业的应用前景广阔，能够在获客、客户导入、服务和内部支持等多个环节发挥重要作用。在获客方面，生成式AI可以利用多种内外部数据生成个性化营销文件，并通过社交媒体等平台精准锁定潜在客户。例如，生成式AI方案起草工具可以访问财富管理机构以往所有的RFP方案回复库，轻松生成高质量的方案草稿，确保合规和质量。在客户导入环节，生成式AI可以对KYC信息进行分析，加速客户导入和定期客户档案审核。此外，生成式AI还可以通过聊天机器人等工具，为客户提供个性化的服务体验，提高客户满意度和忠诚度。
三、生成式AI对行业变革的推动作用
生成式AI不仅能够提升财富管理机构的效率和客户体验，还可能引发行业的颠覆性变革。根据波士顿咨询公司的调查，85%的受访者认为生成式AI将引发重大颠覆和/或变革。生成式AI的应用可以显著降低员工在事务性工作中的时间消耗，使客户经理及其团队能够将更多精力投入到客户关系的人性化方面。例如，生成式AI工具可以将客户经理每周的投资审核次数从三次提升至九次，实现三倍增长。此外，生成式AI还可以通过优化合规流程，减少误报数量，提高合规工作的效率。例如，一家欧洲金融机构使用生成式AI工具后，误报数量减少了40%以上。
相关FAQs
Q1: 生成式AI在财富管理中的主要应用场景有哪些？
生成式AI在财富管理中的主要应用场景包括获客、客户导入、服务和内部支持等环节。在获客方面，生成式AI可以生成个性化营销文件和方案草稿，精准锁定潜在客户。在客户导入环节，生成式AI可以加速KYC信息的分析和审核。在服务方面，生成式AI可以通过聊天机器人等工具为客户提供个性化服务。在内部支持方面，生成式AI可以优化合规流程，提高交易监控的效率。
Q2: 生成式AI对财富管理机构的盈利能力有何影响？
生成式AI可以显著提升财富管理机构的效率和客户体验，从而间接提高盈利能力。通过优化获客和客户导入流程，生成式AI可以提高客户转化率和留存率，增加收入来源。同时，生成式AI还可以降低员工在事务性工作中的时间消耗，减少人力成本，提高运营效率。此外，生成式AI还可以通过优化合规流程，降低合规风险和相关成本，进一步提升盈利能力。
Q3: 财富管理机构如何有效应用生成式AI技术？
财富管理机构可以通过以下步骤有效应用生成式AI技术：首先，明确战略方向和目标，制定相应的战略选择。其次，与客户、客户经理等利益相关者共同测试用例，优先选择效果最好的应用。然后，根据“部署——重塑——创新”框架，对生成式AI应用进行分类和实施。同时，设定投资偏好和关键绩效指标，制定详细的实施路线图。最后，全面审视人力资源战略，加强员工的技能提升和组织架构的优化，以应对生成式AI带来的变化。
以上就是关于2024年全球财富管理行业的分析。生成式AI技术的崛起为财富管理行业带来了新的机遇和挑战。通过在获客、客户导入、服务和内部支持等多个环节的应用，生成式AI可以显著提升财富管理机构的效率和客户体验，推动行业的颠覆性变革。然而，财富管理机构在应用生成式AI的过程中，也需要制定明确的战略目标，优化人力资源战略，以实现技术的最大化价值。未来，随着生成式AI技术的不断进步和行业对其潜力的深入挖掘，财富管理行业将迎来更加广阔的发展空间。
