人工智能技术在财富管理领域的应用场景的理论分析及其案例思考

一、人工智能促进财富管理高质量发展的理论机制

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。人工智能技术要促进财富高质量发展就必须了解其运作的理论机制，具体分析如下：

（一） 客户的营销与服务——解决信息不对称的问题

人工智能技术有着强大的大数据分析能力和丰富的标签体系，可以精准构建客户标签，以此勾勒客户信息画像，根据千人千面的客户需求画像为客户提供精细化、个性化的财富管理产品，从而解决客户需求跟财富管理产品之间的信息不对称问题。

（二） 投资研究能力——提升资产配置的效力

人工智能技术中的随机森林、支持向量机等机器学习模型应用在投资研究中，随着人工智能技术的快速发展，卷积神经网络（CNN）、长短期记忆神经网络（LSTM）等深度学习算法被发现，应用于预测和投资组合的构建，极大的提高了资产配置的效率。因此，财富管理机构利用深度学习等人工智能技术可以有效利用多维度客户画像信息，在确定资产配置方向和筛选投资资产池后，为客户构建最优的资产配置策略。

（三） 金融产品评价——提升科学决策的能力

人工智能技术可以为财富管理的的资产端提供科学高效的决策。在此基础上，结合多因素分析、人工智能机器学习算法、金融量化分析等方法，对理财产品进行评估与优选，并对其操作能力进行评价，从而辅助理财人员做出正确的投资决策，并对其进行风险管理。

（四） 资产风险管理——强化风险控制能力

人工智能技术通过完善投资产品的风险定价和加强对投资产品的风险监测和预警来强化财富管理的风险控制能力。一方面，通过构建不同的风险场景，量化风险冲击程度，利用人工智能技术模拟产品在不同风险冲击下的收益与损失，进而推导出投顾产品的最优风险定价策略，为财富管理机构提供行之有效的产品定价建议。另一方面，人工智能可以对市场信息进行批量搜集、整理和分析，梳理潜在风险点并进行实时监控和预警。

二、 人工智能促进财富管理高质量发展的实践案例

（一） 案例一:“ 充分了解客户”

摩根士丹利的“ 下一个最佳行动” 财务管理平台利用人工智能技术挖掘客户信息，精细化客户分层，准确进行客户定位和产品服务的匹配，为不同地区、不同特征的客户提供针对性的财富管理服务。此外，摩根士丹利专门以年轻高管为目标客户，推出“ 下一 代财富管理” ，基于客群画像提供包括业务规划、退休规划以及另类投资和可持续投资建议在内的一系列产品。摩根士丹利还建立了一支团队，专门为四大会计师事务所合伙人提供财富管理服务，包括薪酬方案和养老金规划等。

（二） 案例二:智能投顾平台

2015 年，嘉信理财新设嘉信智慧投资组合，针对不同的风险喜好及投资目的，为投资人提供智慧型的投资顾问及战略建议。2016 年，嘉信理财推出了一款智能理财机器人，它利用人工智能和大数据技术，为机构用户提供了一系列的财富管理服务，包括智能的投资组合，以及对资产分配的自动化。2018 年，摩根士丹利为投资顾问推出“ Next Best Action” 财务管理平台。2020 年，高盛集团为长尾用户推出了智能投顾平台“ Marcus

Invest”

（三） 案例三:大语言模型

2022 年 11 月底美国人工智能研究实验室 OpenAI 推出大语言模型ChatGPT，能根据聊天上下文与用户实时互动，给用户带来了突破性的体验。2023 年9 月，摩根士丹利推出面向内部投资顾问的人工智能系统，投资顾问可以用语言模型快速检索内部研究资源数据库，更高效地为客户提供更优质的个性化资产配置服务。

三、 关于人工智能促进财富高质量发展的总结与思考

人工智能促进了财富管理的高质量发展。但依旧存在很多问题，具体分析如下：一方面，在数据质量和隐私保护方面存在隐患，很多金融机构的采集和存储的数据质量参差不齐。另一方面，人工智能技术的应用需要大量的投入，与国际先进水平相比，我国在算法建模、机器学习、芯片设计等核心领域存在自主可控不足问题，考虑到大模型的训练在数据规模及基础算力上需要较高投入，让所有金融机构都去建设算力、研究算法是不太现实也是不经济的。

针对人工智能在促进财富管理高质量发展中存在的问题给出如下建议:首先，夯实数据底座，持续提升数据供给质量，通过大数据、人工智能等技术，加大对数据的使用和挖掘，推动业务流程不断优化，服务能力全面提升。其次，重视数据安全和隐私保护。大数据环境下大数据所带来的安全性问题已经引起了社会各界的广泛重视。最后，应更好利用数字金融的普惠性，实现普通百姓财富管理的更优服务。随着我国经济的迅速发展，人们的财富迅速增长，理财已不是一件简单的事情，因此，怎样进行理财，怎样做好理财，已经成了老百姓关心的问题。

参考文献

[1]林常乐.人工智能在财富管理领域的应用与展望[C].《中国银行业》2023 年第 4 期

[2]杨望.李睿凯.徐慧琳.编辑/白琳.人工智能促进财富管理高质量发展[C].DOI:10.13539/j.cnki.11-5475/f.2023.22.010

[3]郭瑞民.财富管理业务开创银行新的赢利点[J].新经济,2016(09):53.张冰洁.财富管理市场机遇与挑战并存[N].金融时报,2021-10-26(006).

[4]孙宁.大资管时代的私人银行业务[J].中国金融,2019(16):31-33.

[5]官强.财富管理业务数字化转型的三大能力构建[J].中国信用卡,2021(06):10-13.

[6]史善胤.商业银行财富管理业务发展的几点思考[J].中国中小企业,2022(02):173-17

[7]郭瑞民.财富管理业务开创银行新的赢利点[J].新经济,2016(09):53.

[8] 张 冰 洁 . 财 富 管 理 市 场 机 遇 与 挑 战 并 存 [N]. 金 融 时报,2021-10-26(006).

[9]孙宁.大资管时代的私人银行业务[J].中国金融,2019(16):31-33.

[10]官强.财富管理业务数字化转型的三大能力构建[J].中国信用卡,2021(06):10-13.

[11]史善胤.商业银行财富管理业务发展的几点思考[J].中国中小企业,2022(02):173-1